Plugins

Enregistre architecture et plans validés, exécute les workers natifs AgentTeams après approbation, lance le codage parallèle et la revue indépendante, puis résume progrès et vérifications.

Presets dual-brain pour DSH : un modèle planifie le cadre et délègue l’exécution à un subagent fixé sur un second modèle. Comprend brain-ds (DeepSeek-V4.1-Flash planifie, MiMo-V2.6-Flash exécute) et brain-mimo (inverse), commutables par session. Nécessite deux fournisseurs configurés (Xiaomi MiMo et un compte DeepSeek) ; le cerveau principal doit être choisi manuellement.

Preset d’agent DeepSeek Harness : stack standard et quatre règles dans le prompt persona. Au plus quatre documents projet (intro, décisions, journal des changements, état actuel et prochaines étapes), décrivant seulement l’état actuel, sans historique d’édition IA ni décisions dépassées. Aucun git commit/push/PR avant demande explicite. Travail soigné : reformuler objectif/critères, diffs ciblés, preuves avant toute déclaration de réussite, rapports simples.

Kaipu Workstation est une console multicloud et multiplateforme où des agents collaborent dans un même espace de travail. Tout runtime parlant HTTP en clair peut participer ; chaque poste a ses propres identifiants d’appareil. Le contexte du projet est partagé, les fichiers restent propres à chaque poste et les tâches tournent avec une trace des actions. Les données sont sur le serveur et le plugin n’est que l’interface : sa désinstallation ne les perd pas, sa réinstallation les restaure. Le panneau affiche l’état enregistré, sans flux en direct pour l’instant.

Gestion des hooks façon Codex portée sur dsh : trouve hooks.json dans config, plugins et projets ; chaque hook est lié à une empreinte sha256 à approuver avant exécution. Dialogue de revue dans le composeur, navigateur /hooks, stats par hook et trust/enable/dry run dans Settings -> Hooks. Fichier et événements propres à dsh.

Atelier d’ingénierie piloté par spécifications : exigences/documents versionnés, workspaces Git isolés, revue et vérification indépendantes, acceptation humaine explicite. Requiert Node.js 24+ et Git.

Panneau de skills pour DSH Web GUI : recherche en ligne sur SkillHub, skills.sh et GitHub ; installation à la racine utilisateur ou projet et gestion des skills locales (activer, créer, modifier, supprimer, prévisualiser).

Plugin senior d’informatique compétitive pour DeepSeek Harness : pratique accompagnée, solutions de référence C++14 en trois versions, explications et compilation/jugement réel avec g++ (requis). Archivage facultatif des solutions dans le carnet ima « 信奥学长-题解复盘 ». Pour GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI.

Plugin de coaching en informatique compétitive pour DeepSeek Harness : prompts de coaching, parcours d’apprentissage, notions, création de problèmes, jugement C++ réel avec g++ et recherche ima avec archivage dans quatre carnets. Pour GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI. Nécessite g++ et un compte ima configuré avec ima-skill et quatre carnets. Les réponses incluent par défaut une promotion de compte WeChat et un QR code.

Panneau de skills : parcourez les skills par source, regroupez-les dans des dossiers colorés, prévisualisez les fichiers, exportez un skill en ZIP, copiez-le dans le projet, renommez-le sur disque et insérez des appels /skill depuis le menu du compositeur.

Windows uniquement (Word Desktop, MathType 7 complet, Python 3.10+). Convertit les placeholders LaTeX d’un .docx Word en vraies équations OLE MathType (Equation.DSMT4), en conservant numéros, champs SEQ et renvois croisés.

Kill AI Slop pour DSH : note les documents reçus selon trois axes pondérés (expression, exécution, décision), audite le travail bâclé avec un registre des obligations de livraison et vérifie automatiquement chaque citation par rapport à la source. Lit docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json et html. Sans dépendances d’exécution ni réseau, entièrement local.

DocChain : base documentaire, conversion et graphe. Recherche nom/contenu/métadonnées, lecture par doc_id/nom, sujets, upload groupé, conversion Markdown, similarité d’images et descriptions sidecar ; deep research. Graph : inspection ontology, Cypher en lecture seule et écriture d’ontologies/entités/relations, suppression de nœuds/relations via API DocChain, sans mot de passe Neo4j. Également outils DSH in-process. Plusieurs environnements URL/identifiants, bascule en un clic et sujets par environnement. URL de service/clé API requises sauf doc2markdown ; descriptions d’image : endpoint multimodal compatible OpenAI en plus. Diagrammes en PlantUML, autres images en texte, originaux en liens. Modèle interne de passerelle par défaut configurable.

Atelier de revue documentaire : sélectionnez du texte dans un fichier Markdown, laissez des commentaires enregistrés en fichiers sidecar MRSF et laissez l’agent les lire avec doc_review_* pour proposer des modifications que vous acceptez ou refusez.

Lit une vidéo locale ou un lien de page avec ffmpeg et Paraformer ASR ; renvoie une transcription horodatée et des images clés que l’agent peut ouvrir. Recherche des vidéos candidates par mot-clé et installe ses dépendances d’exécution au premier usage. Python 3.8+ doit être dans PATH ; video_discover nécessite aussi une connexion unique à Douyin/Xiaohongshu.

Relais de vision pour modèles uniquement textuels : un endpoint configurable compatible GLM analyse en arrière-plan les images jointes et le modèle initial répond dans la même session, sans modifier message, image, modèle ni historique. Il faut appliquer patches/0001-session-image-admission.patch à un DSH standard, sinon les images sont refusées avant stockage. Le dépôt fournit des scripts d’application et de restauration.

Enregistre l’outil `image2_generate`, qui appelle votre relais d’images compatible OpenAI pour créer ou retoucher des images. Texte-vers-image via POST /images/generations ; retouche avec référence PNG/JPEG/WebP locale via POST /images/edits ; accepte b64_json ou des URL d’image. Enregistre dans le dossier de travail de la session et affiche dans la conversation grâce à la dépendance `@wisdoverse/dsh-inline-media-viewer`.

DSH pilote l’onglet Chrome déjà ouvert, sans vision. Le modèle reçoit le texte structuré et une liste numérotée d’éléments. Clics, saisies, touches, défilement, onglets et navigation attendent votre confirmation dans le panneau ; les champs de mot de passe et de carte sont masqués. Ses 15 outils browser_* couvrent captures/texte, onglets, interactions et navigation. Le pont de omdsh-dev/dsh-browser est repaqueté pour npm, installable avec `dsh plugin add`, et ses plages peer sont élargies pour passer le contrôle de compatibilité. L’extension détecte le port 19387 de DSH Desktop ; un script la copie dans un dossier fixe pour résister aux changements de profil/réinstallations. Le tarball comprend le plugin et l’extension MV3 compilée. Amont : https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser.

Fournisseur de recherche et de récupération Web pour DeepSeek Harness et Pi : routage privilégiant l’accès anonyme entre Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl et TinyFish, avec facturation sur opt-in, vérification préalable du quota et annulation encadrée.

Intègre le chat Web DeepSeek (chat.deepseek.com) dans le panneau principal de DSH Desktop au moyen d’un webview guest Electron. Barre retour/avance/rechargement et restauration à la prochaine ouverture d’un instantané local du localStorage lié à la connexion.

Windows uniquement. Résume les vidéos Bilibili : télécharge la piste audio, la transcrit localement avec faster-whisper (Python et paquet ; modèles d’environ 725 Mo au premier lancement), puis produit l’analyse Markdown et une infographie PNG d’une page.

Passerelle MCP pour dsh : connecte chaque serveur lors de sa première utilisation, puis le déconnecte après une période d’inactivité. Met les listes d’outils en cache sur disque, importe les fichiers mcpServers existants et nettoie les variables d’environnement des processus enfants.

Analyse les configurations MCP de 13 clients IA locaux et des espaces de travail de projets, puis importe les serveurs choisis dans le profil DSH actif. Ajoute le test de connexion, la reconnexion sur place, l’import JSON et des commandes visuelles d’ajout, modification et suppression.

Nécessite Codex CLI installé et `codex login` effectué. Interrogez Codex CLI depuis DSH avec trois outils : codex_consult exécute Codex dans un sandbox en lecture seule, intègre les fichiers de preuve, vérifie le modèle servi et l’effort de raisonnement dans le fichier rollout, réessaie les flux interrompus et consigne le quota avant/après ; codex_quota affiche les quotas actuels sur 5 heures et hebdomadaire ; codex_calls liste les appels récents.