Plugins

Thème 昔涟 (Cyrene) et animal de bureau pour l’interface Web dsh : thème blanc nacré et rose, animal Live2D, fond à particules, dégradé et carte de configuration repliable. Porté depuis Cyrene-Agent (MIT) avec l’autorisation du créateur du modèle Live2D.

Enregistre des notes en vrac (texte et images) dans une base de connaissances Yuque, classées par le modèle.

Pont WebSocket loopback qui ajoute les outils frontend d’une application au registre d’outils de l’agent et renvoie les appels du modèle à l’application : un pont pour plusieurs apps, avec espaces de noms isolés par clé.

Fournisseur de modèles de passerelle LLM générique pour DeepSeek Harness : monte newapi, LiteLLM, Higress ou toute passerelle compatible OpenAI en routes fournisseur, découvre automatiquement les modèles et enrichit chacun avec les paramètres models.dev.

Couche de données d’agrégation inter-écosystèmes : synchronise le topic GitHub dsh-plugin et le registre npm en un index JSON ouvert, interrogeable par des outils de modèle, une CLI et un serveur MCP stdio minimal.

Auditeur de valeur des plugins : examen avant installation (analyse de source + jugement LLM) et audit après installation des bundles. Rappels de réaudit lors d’un changement de modèle.

Vérifications de santé pour les plugins DSH : vérification manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check appelable par modèle, détection de host-shadowing + BOM de profil, diagnostics d'environnement, et pré-vol anti-empoisonnement.

Mode RLM pour dsh : subagents récursifs via la fonction unifiée rlm(), avec spawn/await/chain comme appels Python de première classe. Ajoute un kernel IPython persistant avec bindings tools.* et context-as-variable.

Lanceur en un clic pour l'interface web : un Start-DSH-Web.cmd sur le bureau Windows qui démarre dsh web et ouvre automatiquement le navigateur (en interrogeant jusqu'à ce qu'il soit prêt), plus un outil de modèle web_launcher (install / open / status).

Exporte les événements de tour, modèle, outil, approbation, nouvelle tentative et erreur de DSH (métadonnées uniquement) vers Tuning Engines pour des traces gouvernées, une évaluation des politiques, une analyse des coûts et une revue des Work Sessions, avec une file de nouvelles tentatives persistée sur disque.

Registre de travail intersessions basé sur les événements : enregistrement, suivi et clôture des tâches avec historique d’audit complet, export kanban et résumé du tableau injecté à chaque tour du modèle.

Ajoute la vision aux modèles textuels : l’outil describe_image délègue les images à un modèle de vision de la liste de modèles dsh via le runtime LLM propre au harness.

OCR local pour les images jointes via le moteur intégré de Windows (Windows.Media.Ocr) : seul le texte reconnu est envoyé au modèle, jamais les octets de l'image ; le passthrough de vision est optionnel (opt-in).

OCR locale pour les images jointes via Tesseract : seul le texte reconnu est envoyé au modèle, jamais les octets de l’image ; le passage direct de la vision est facultatif.

Ajoute la vision aux modèles textuels : un modèle de vision décrit automatiquement les images jointes au chat avec un prompt par défaut, puis les réanalyse avec des prompts générés par le modèle si des détails manquent. Comprend les modes de modèle system/custom, un panneau GUI, la gestion sûre des clés et un petit patch hôte pour DSH 0.1.0-rc.6.

Lecture d’images à deux niveaux pour les modèles textuels : d’abord l’OCR local rapide et hors ligne avec RapidOCR, puis un modèle de vision de secours via modlens.

Ajoute la vision aux modèles DSH uniquement textuels : skill de reconnaissance d’images/OCR/documents avec priorité race pool → custom channels → local, plus un patch hôte idempotent pour transmettre les messages image au modèle.

Notes et tâches en fichiers Markdown ordinaires dans l’espace de travail : tapez /ml suivi d’une phrase pour l’ajouter au journal du jour. Trois types de tâches : avec échéance, suspendues jusqu’à une date (réactivées à l’échéance) et sans date. /ml view ouvre un fichier par recherche approximative en quelques touches. Zéro token : rien ne passe par le modèle ; les notes restent des fichiers locaux lisibles par Git et tout éditeur.

Annulation observée des mutations de fichiers pour les outils fs : les états antérieurs aux écritures/modifications sont enregistrés comme blobs Git ou instantanés, puis restaurés via l’outil modèle rollback_files ou la commande /rollback.

Renseignements de sécurité chimique via l’endpoint hébergé MSDS Chain MCP : 23 outils couvrent compatibilité et ordre de mélange, dangers GHS, PPE, stockage, déchets, limites d’exposition, classification de transport, conformité multi-régions, recherche et différences de versions SDS, rapports d’audit signés. Chaque réponse cite la SDS fournisseur et sa date de révision comme fondement.

Enregistreur persistant des appels d’outils du modèle : chaque appel est écrit dans un fichier JSONL conservé après redémarrage et consultable avec l’outil structuré call_trace et le service callTraceHistory. Rotation par taille et extension facultative d’interface en canevas flottant.

Mémoire remember/forget pilotée par LLM : après chaque tour, le modèle (MemoryDirector) choisit ce qui est conservé ; les souvenirs pertinents sont injectés avant chaque étape, dédoublonnés et persistés entre sessions.

Élagage du contexte rédigé par le modèle pour DeepSeek Harness via l'API officielle de compaction.

Légendage de session en deux phases : titre instantané par mots-clés pendant l’activité, puis affinage par le modèle au budget le plus bas et résumé d’une ligne au passage en veille.