Plugins

Installe le runtime browser4-cli et enregistre les compétences Browser4 (browser4-cli, browser4-experience, browser4-plugin, scent-miner) dans le registre de compétences DSH, fournissant un moteur de navigateur natif IA pour agents autonomes, extraction intelligente et automatisation web à grande échelle.

Minecraft assisté par IA pour DeepSeek Harness : pilotez un agent Mineflayer autonome (survie, minage, chat, carte en direct) avec des outils de vision/contrôle, ainsi qu'un lanceur intégré (connexion Microsoft, téléchargement de version, lancement du jeu).

Place de marché de plugins dans les Paramètres, ciblant n'importe quel profil local, pas seulement celui en cours d'exécution : installez, mettez à jour et supprimez sur les profils web, headless et autres, avec des avertissements de script d'installation, une vue des éléments installés qui couvre aussi les dépendances de profil hors catalogue, et un redémarrage automatique de DSH lors du changement de profil actuel.

Sidecar d’orchestration d’équipe d’agents pour DSH : équipes avec plafond de membres configurable, véritables sous-agents avec routage de modèle par membre, DAG de tâches dispatché à la fin des dépendances, broker imposant les permissions fs/exec/net/env et panneau Web en direct via SSE.

Contrôle Mac par vision si l’arbre d’accessibilité manque : 11 outils desktop_* (fenêtres, captures, OCR, éléments numérotés, clics aux coordonnées, saisie, défilement, glisser) et curseur overlay de style Codex avec animation élastique. Les clics visent le processus sans déplacer le pointeur ni voler le focus. « Mac Desktop Control » dans DSH vérifie le moteur et les permissions Screen Recording/Accessibility, puis ouvre le panneau System Settings correspondant. Le tarball fournit dsh-cu et overlay universels précompilés par le release workflow depuis les sources Swift du dépôt (Apple silicon/Intel, macOS 11+, signature ad-hoc) : aucun clone, Xcode ni install.sh. Autorisez ces accès à DSH une fois. macOS seul enregistre les outils ; Windows/Linux charge le plugin sans eux.

Gestion automatique du contexte façon Codex pour DeepSeek Harness : rollover sans perte et sans appel de modèle de résumé, ancres de transfert par tâche, notes de travail conservées après compactage et rappel verbatim des fenêtres archivées. Les notes périmées deviennent un avertissement explicite au lieu d'être garanties à jour. Comprend bouton en un clic et commande /smart-compact, rollover automatique à trois niveaux et assainissement obligatoire des ancres ; fonctionne sans configuration.

Un bouton fixe dans la fenêtre DSH redémarre l’application et la rouvre automatiquement, sans console ; un clic droit lance un autodiagnostic intégré qui produit un seul rapport.

Compactage autonome du contexte par le modèle pour DeepSeek Harness. mind_map examine le contexte (seq IDs stables, rôles, poids des jetons, marqueurs de frontière et procédure clear-mind) ; clear_mind remplace une plage d’historique choisie par un checkpoint rédigé par le modèle via la transaction native. Les paires appel/résultat deviennent des tombstones d’une ligne ; un rappel prévient quand le contexte est long ou le tour comporte trop d’étapes.

Combine le squelette de code de Headroom (Apache-2.0) et l’estimateur de TokenPilot (arXiv:2606.17016). Chiffres publiés : Headroom, 20 % de tokens en moins pour les agents de code et 60–95 % pour JSON à réponses égales ; TokenPilot, jusqu’à 60 % de coût en moins sur longues sessions. Ce sont les données de ces projets, pas des mesures ni benchmarks du plugin. Dans DSH, réglez profil, seuil Auto Compact et squelette de code. Mesure exacte avec tokenizer DeepSeek V4, vérification sur la même révision ; pour un modèle non pris en charge, fail-open conserve les résultats d’outils d’origine. Compression par squelette pendant le tour et résumé d’intention final dans la compression JSONL officielle.

Base de connaissances portable pour agents en Markdown OKF v0.2 simple : 13 outils wiki_* de lecture/écriture, divulgation progressive, backlinks, écritures contrôlées par les règles d'AGENTS.md, maintenance automatique de l'index et du journal, linting, et bascule entre plusieurs bundles nommés (au niveau de la session ou global).

Titres de session intelligents pour DSH : après chaque tour de conversation, un appel LLM auxiliaire indépendant résume la transcription complète utilisateur+assistant en un titre qui suit le vrai sujet de la session plutôt que de reprendre le premier message ; le premier message est titré immédiatement, les titres intégrés en échec sont réessayés aux tours suivants, les renommages manuels ne sont jamais écrasés, et les sessions de sous-agent/fork sont ignorées.

Reprise automatique des sessions d'agent interrompues : une table de règles ordonnée route selon le type d'échec (limite de débit, quota, authentification, dépassement de contexte, orphelin planté) vers une nouvelle tentative avec repli automatique, un changement de modèle, une reprise après compaction du contexte ou une notification d'arrêt de perte, avec un éditeur de règles visuel et un journal d'activité complet.

Changez la langue du processus de réflexion/raisonnement (CoT) de l'agent : 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 et plus, ou suivez automatiquement la locale du système. Ajoute une ligne dans Settings → General, une instruction de prompt système (assemblage par prompt, appliqué aux nouvelles sessions) et la commande /thinking-language.

Affiche en temps réel dans le navigateur les fonds d'écran de scènes de Wallpaper Engine (lecteur three.js plus une simulation de particules CPU en Rust/WASM) et lit les fonds vidéo et web, avec repli sur l'image d'aperçu, sans nécessiter le runtime de Wallpaper Engine. Analyse la bibliothèque locale du Steam workshop (431960) par détection automatique ou chemin manuel, et propose un panneau de réglages pour la sélection des fonds, les répertoires de bibliothèque et de moteur, la lueur, la pause et la qualité.

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Capture automatique sans LLM et index symbolique \[ENGRAM\] avec divulgation progressive, un protocole de tâche/preuve de type ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), et une télémétrie d’utilisation par espace de travail avec un benchmark de rappel hors ligne (npm run eval).

Enregistre le serveur web DeepSeek Harness (dsh web) comme service d'arrière-plan à démarrage automatique et auto-réparateur — LaunchAgent / systemd / cron plus un chien de garde de vérification de santé de 30 s — avec sept outils dsh_daemon_* (install/uninstall/reinstall/status/start/stop/update).

Suite de contrôle à distance mobile : plugin groupé avec entrée native dans la barre latérale et tiroir d'administration, passerelle à jeton porteur auto-réparatrice via LAN/Tailscale, application Android (sessions/approbations/questions/objectifs), transfert de fichiers /fs/* (reprise Range, upload 2 Go), basculement automatique multi-serveurs selon la latence, cache de chat hors ligne.

Génère et affiche automatiquement des images dans le chat DSH via des canaux API ou des CLIs locales (mmx / codex / agy), et peut également reconnaître des images à l'aide de la CLI correspondante.

Plugin de vision externe pour DeepSeek Harness : panneau de configuration via le bouton baleine, reconnaissance d'image avec réponse automatique, et outils de capture d'écran/reconnaissance pour l'agent.

Pont WeChat bidirectionnel : lit les messages entrants dans la base WeChat locale et répond via l’automatisation de l’interface Windows, pour discuter avec une session DSH locale depuis votre WeChat. Par défaut, toute personne extérieure pouvant écrire à ce compte peut parler à la session locale (sans exécuter de commandes ni accéder aux fichiers). Une allowlist entrante permet de limiter les interlocuteurs.

Agent à personnage unique pour QQ (SnowLuma / OneBot 11), Bilibili et Douyin (ce dernier exige un PC Windows toujours actif) : traits évolutifs, mémoire par personne avec oubli d’Ebbinghaus/corrections, routine quotidienne, messages proactifs, souvenirs automatiques et réglages en 10 onglets. Groupes QQ bloqués par défaut ; réponse uniquement si groupe autorisé ou allGroups activé explicitement, et si le bot est mentionné par @. Privé : amis QQ seulement. Réponse auto Bilibili/Douyin désactivée ; Bilibili limité au propriétaire, liste autorisée et abonnements réciproques ; Douyin au propriétaire et à la liste, sauf activation explicite de reply-to-everyone. Inclut du code MIT de dsh-qq-bridge et dsh-douyin-bridge, crédité avec leurs LICENSE ; pas besoin de les installer à côté.

Regarde Douyin de façon autonome dans un navigateur Edge dédié sous Windows (Node.js 22.13+ requis) : décisions d’échantillonnage, storyboards par image, commentaires tenant compte des danmaku, mémoire de persona et journal de visionnage, le tout dans les limites quotidiennes. Fork de LockyBee/dsh-douyin-agent ; désinstallez le plugin amont avant celui-ci.

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.