Plugins

Localisation en chinois de DeepSeek Harness : traduit à l'exécution tous les prompts système, descriptions d'outils et contextes d'exécution en chinois via la cascade system-prompt/assemble (1788 entrées, aucune modification du code source, la désinstallation restaure l'anglais).

Rail de navigation des tours utilisateur sur le bord gauche avec mise en surbrillance de la position de lecture, aperçus au survol des métriques par tour et d'extraits de réponses du modèle, contrôles clavier et clic-pour-sauter, et recherche locale de conversations.

Envoie des images locales ou des URL d’images HTTP(S) à un point de terminaison vision compatible OpenAI configuré avec l’outil inspect_image et renvoie sa réponse textuelle à la conversation.

Ajoute des backends interchangeables à web_search et web_fetch natifs, sélectionnés par session dans le menu du composer ou avec /setup-search et /setup-fetch. Recherche : DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar et recherche par modèle côté serveur. Fetch : HTTP local avec liste d’autorisation pour réseaux privés, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily et Tinyfish.

Recherche sémantique en lecture seule pour meow-memory : index vectoriel local bge-m3 des entrées mémoire et des tours de conversation, graphe de connaissances et rappel textuel mot à mot. N’écrit jamais dans le magasin mémoire et nécessite meow-memory.

Panneau latéral en lecture seule pour la bibliothèque Zotero : parcourir les collections, rechercher des éléments, lire métadonnées et texte intégral, puis insérer une citation, un extrait sélectionné ou une collection entière dans le brouillon. Un bridge auto-hébergé se connecte au MCP Zotero local et expose au modèle les outils mcp__zotero__*, chacun activable individuellement.

Connecter les modèles Qoder déjà authentifiés sur la machine (version chinoise Qoder CN / version internationale Qoder) à DeepSeek Harness, sans aucune configuration.

Supervise un processus local de la passerelle workbuddy2api et expose ses modèles comme fournisseur LLM, en lisant les fenêtres de contexte et les niveaux d'effort de raisonnement depuis le propre endpoint de modèles de la passerelle.

Runtime de persona économe en jetons pour DeepSeek Harness avec rendu local de catgirl et divulgation progressive du schéma d'outils.

Fait apparaître un éditeur Monaco et un panneau d’arborescence de fichiers chargé à la demande dans la conversation DSH Web, afin de modifier l’espace de travail local directement sans passer à un éditeur externe.

Mémoire persistante locale d'abord pour DeepSeek Harness : injection de mémoire chaude pré-étape bornée, rappel à froid BM25 exact et bigramme chinois, six outils d'agent, écritures lease-lock à approbation validée avec reçus de récupération, et candidats de gouvernance en lecture seule et revue de trajectoire.

Système de mémoire biomimétique pour DeepSeek Harness : un magasin SQLite unique (node:sqlite, WAL) dont l'arbre Markdown est conservé comme miroir en lecture seule ; outils de mémoire, injection d'instantané figé au démarrage de la session, validation par approbation graduée, extraction à la demande de la session en cours, fusion des quasi-doublons, cycle de vie d'archivage et de remplacement, métabolisme de la mémoire (dream), épingles de mémoire, rappel sémantique sur embeddings locaux, et la commande /memory.

Fournisseur LLM qui exécute la CLI Claude Code installée localement comme backend du modèle, afin que les requêtes passent par un abonnement Claude existant plutôt que par une clé API facturée à l'usage ; les appels d'outils natifs sont relayés via MCP.

REA à version épinglée pour DeepSeek Harness : installe rea-agents en local et démarre son serveur MCP depuis cette copie ; la mise à niveau n’a lieu qu’en appuyant sur Update.

Détecte les autres instances DSH du réseau local par multicast UDP ou scan de ports, puis les affiche dans un panneau latéral avec les capacités déclarées par chacune. Transmet des tâches dans les deux sens entre machines sur le LAN ou via un nœud Tailscale en espace utilisateur téléchargé automatiquement.

Pilote le navigateur headless Moli installé localement depuis DeepSeek Harness : fetch rendu, évaluation JavaScript, Markdown, arbres sémantiques, captures et PDF. Un sélecteur CSS renvoie un conteneur plutôt que toute la page ; selon une mesure de l’auteur, cela réduit les tokens de 40 à 80 fois sur les pages de listes. Le défilement déclenche le chargement différé. Installe Moli s’il manque. L’auteur indique l’avoir testé avec un moteur réel sous Windows, Linux et macOS.

Skills Rotifer Protocol et serveur MCP Rotifer configurés comme instances du fournisseur de skills et du client MCP natifs de DSH : rechercher des Genes, les comparer dans les classements Arena, les installer ou les restaurer dans le projet local, et créer/exécuter des Agents locaux. Le serveur MCP est épinglé à une version et limité aux outils evolve ; publication et connexion sont exclues.

Mémoire locale tout-en-un : fichiers JSONL par portée (session, project, global ou nom personnalisé) avec déduplication par portée ; cinq outils modèle (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), rappel automatique, règles strictes injectées au pre-step de l’agent et panneau de réglages. La récupération combine IDF lexical et backend local d’embeddings, installable et gérable depuis le panneau.

Intègre dans DeepSeek Harness les sessions de bureau WorkBuddy, Trae et Qoder de cette machine sous forme de points de terminaison locaux compatibles OpenAI. Inclut un pool de comptes, le basculement automatique en cas de limite de débit de WorkBuddy et un panneau de paramètres.

Conserve les plugins modifiés (tiers ou intégrés) dans des dépôts git locaux. Ne déploie un commit précis qu’après build et contrôles réussis ; annule la modification si dsh plante juste après son application. Fusionne les mises à jour d’origin (npm ou git) avec vos changements et peut ouvrir une session d’agent pour les regrouper en un commit au-dessus de la version d’origine (branche de sauvegarde créée d’abord).

Génération d’images via un serveur ComfyUI local : un seul outil generate_image prend en charge text2img, img2img, inpaint et la suppression de l’arrière-plan.

Plugin d’assistant vocal mains libres et privilégiant le local pour DeepSeek Harness (DSH), avec reconnaissance et synthèse vocales, commandes vocales et moteurs locaux.

Côté DSH de l'écosystème de mémoire dsh-ecolink : fait le pont entre chat.deepseek.com et DeepSeek Harness via une extension de navigateur qui récolte les balises de mémoire au format DSM et injecte les souvenirs rappelés dans les discussions web, un service local sans dépendance qui écrit un pool de mémoire partagé, et cet adaptateur, qui injecte les souvenirs avant chaque étape et propose une écriture en retour /ecolink-push ; la compression est transactionnelle (pool de préparation avec commit/rollback).

Scinde le bouton New Session de la barre latérale web DSH en deux modes : une ligne 日常聊天 ouvre une session sur le préréglage d'agent `daily` que le plugin installe dans le foyer du harness (persona, recherche et lecture web, ask-user et compaction — ni fichiers, ni shell, ni mode plan, ni sous-agents), dans son propre workspace daily-chat dont la zone de barre latérale ne liste que ces discussions, tandis que 开始工作 conserve l'agent de codage livré ; le bouton New Session intégré est masqué et chaque autre point d'entrée New Session suit le mode actif, mémorisé dans localStorage.