Plugins

Enregistre les modèles Qoder CN et internationaux dans DSH et récupère automatiquement le tarif de chaque modèle, qui varie aux heures creuses. Fournit aussi pointage quotidien, indicateur d’utilisation et consultation des crédits. Nécessite une session Qoder sur cette machine ou une connexion dans le navigateur.

Couche de coordination de plugins : les plugins déclarent leurs capacités, les commandes sont routées vers le plugin propriétaire sans appel au modèle, les schémas d'outils se chargent à la demande pour réduire les tokens du prompt, l'historique d'exécution se consolide en mémoire long terme au repos, et les échecs sont classés avant toute nouvelle tentative.

Installation de modèles gratuits en un clic pour DSH web, pensée pour les débutants en codage : installateur en un clic pour Windows (install.bat) et macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+) ; quatre canaux gratuits en permanence — Zhipu GLM (texte + image), SiliconFlow (Qwen3-8B plus 15+ modèles de moins de 9B), iFlytek Spark Lite et le pool gratuit OpenRouter, qui passe par openrouter/auto et choisit dans un pool qui évolue avec le temps ; l'indice de configuration en bas à gauche disparaît dès qu'un modèle gratuit est connecté ; rappel de tarification DeepSeek en temps réel heures pleines/heures creuses ; centre d'aide pour débutants inclus.

Tableau de notes autocollantes pour DeepSeek Harness : une entrée dans la barre latérale ouvre un panneau de notes Markdown avec enregistrement automatique, couleurs, collage d'images et rendu des listes de tâches.

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Tâches planifiées : exécute un prompt selon des planifications cron, chaque exécution ouvre une nouvelle session d'agent pour effectuer le travail, avec liaison d'espace de travail, exécution manuelle, nommage automatique des sessions et une page de gestion des tâches en plein écran.

Plugin chinois de dé-IA de l'écriture (AI-isms / AI writing / humanize) : dites « 去掉AI味 » pour réécrire le texte, « 写的不错 » pour apprendre automatiquement de nouveaux mots IA dans la liste à éviter. Gratuit, issu de la communauté 知乎 « 去AI味写作技巧 ».

Plugin de mémoire inter-session pour DeepSeek Harness (DSH) : mémoire de projet en Markdown tenue au fil des échanges par le modèle de dialogue, avec divulgation progressive des fichiers thématiques, distillation silencieuse en arrière-plan en option, isolation par projet et panneau de réglages à mise à jour à chaud. Mécanisme aligné sur Claude Code auto memory. | Mémoire Markdown inter-session maintenue par l’agent : fichiers thématiques à divulgation progressive, distillation silencieuse opt-in, isolation par projet. Aligné sur Claude Code.

Mémoire d’expérience et réflexion pour agents DSH : extrait automatiquement des leçons candidates après les tâches et rappelle lors des tâches ultérieures pertinentes celles validées par l’utilisateur. Prise en charge de la provenance, récupération par projet, conflits, retours d’usage et révision d’expiration. Capture et rappel ont des commandes distinctes ; écrire dans AGENTS.md exige aperçu et application explicite. Guide de première utilisation en 4 étapes dans les réglages.

Compositeur façon terminal pour l’interface Web DSH : historique des commandes (↑/↓, recherche par préfixe, Ctrl+R), complétion et prédiction du prompt suivant façon Codex (validation avec Tab ou →), barre de sélection (copier/citer/interroger le chat latéral), collage au clic droit, sommaire de chat déplaçable et fil parallèle dans la barre latérale droite.

Plugin Cordis DeepSeek Harness (DSH) exposant les outils de workflow aflare

Panneau latéral Chrome qui intègre l'interface web dsh et permet à l'agent de lire la page actuelle, capturer le trafic HTTP et piloter le navigateur.

Plugin DeepSeek Harness : peaufinage ✨ en un clic pour les brouillons du composer — réécriture flash, réinjection automatique.

Rendez n'importe quel projet prêt pour les agents IA en une seule commande. Détection adaptative de la stack technique (7 langages × 14 frameworks × 61 composants), génération automatique d'AGENTS.md, d'un squelette de documentation, de CI/CD et d'infrastructure de tests. En une phrase : donnez à n'importe quel projet la capacité d'être développé par IA.

Journalise automatiquement les appels d'outils échoués, qu'ils viennent des outils natifs, de run_code PTC ou des invocations en ligne : déduplique et comptabilise les causes racines dans un skill afin que les erreurs répétées s'estompent.

Super-agent au niveau de la session : surveille un dépôt GitHub et réveille cette session lorsqu’une issue ou une pull request change. Nécessite un gh CLI connecté ; les identifiants ne sont jamais transmis au modèle.

Mémoire personnelle intersessions dans SQLite local, avec apprentissage automatique des conversations, états de compagnon et recherche sémantique facultative. Actuellement prévue pour un usage local mono-utilisateur sous Windows.

Base de connaissances d'équipe pour le partage de connaissances hors ligne (scénario FDE box) : points d'entrée de navigation, de recherche en texte intégral et de raffinement ; la matière première est mise en file automatiquement et distillée en pages wiki par une session de bot sérielle (modèle Karpathy LLM Wiki : matière première immuable, raffinement en deux étapes, flux de journaux, lint mensuel).

Blame automatique.

Souris et clavier réels pour un agent DeepSeek Harness : décrivez en mots ce qu'il faut cliquer, un modèle de vision le trouve, un périphérique USB HID clique dessus.

Agent de navigateur en panneau latéral Chrome pour DeepSeek Harness avec des outils pour inspecter les pages, naviguer, cliquer, taper, faire défiler et capturer des captures d'écran via un pont local.

Mémoire inter-session avec rappel déterministe à zéro jeton (bigram-Jaccard fusionné avec FTS5 BM25 via RRF, tokenisation adaptée au chinois), renforcement qui consolide les observations répétées, et procédures cristallisées en fichiers SKILL.md affinés sur place via un cycle active-stale-archived avec archivage et restauration réversibles. L’ingestion et la purge exposent chacune un niveau d’autonomie choisi par l’utilisateur ; les conflits et les écritures à forte importance vont toujours en revue humaine, et rien n’est jamais supprimé automatiquement. Nécessite Node 22.5+.

Auto-approbation de type CC pour le harnais DeepSeek : règles de refus/autorisation déterministes plus un classificateur d'autorisation/rejet en deux étapes avec un disjoncteur et des conseils de refus.

Connecter un compte ChatGPT aux modèles Codex dans DeepSeek Harness via navigateur PKCE ou OAuth device-code, avec rafraîchissement automatique du token et connexion Web ou headless.