Plugins

Archive vos propres publications QQ Zone dans une bibliothèque locale, classées en trois colonnes —pensées, rêves et critiques (recommandations livres/films)— corrigibles séparément ; annuler dans l’une ne touche pas les autres. Comprend un lecteur Web privé verrouillable par mot de passe, la réparation des longs posts tronqués à ~500 caractères par l’API, le comptage annuel/mensuel et la sauvegarde locale des images jointes pour lecture hors ligne. Cookie stocké uniquement sur cette machine.

Exécute dans DeepSeek Harness via MCP le toolkit upstream Headroom (headroom-ai, Apache-2.0). Expose headroom_compress, headroom_retrieve et headroom_stats sous mcp__headroom__*, servis par le serveur upstream installé à la demande avec uvx. Compression avec perte mais réversible : originaux récupérés par hash depuis un magasin CCR local. Inclut aussi le registre MCP de Headroom et un sanitizer d’en-têtes modèle pour le proxy upstream.

Enregistre le serveur mémoire Akasha Book via stdio et expose 22 outils akasha_* (lookup, briefs, chaînes de révision, audit, rappel de session). Compléments : Hindsight (mémoire du dépôt), OpenViking (mémoire utilisateur) et recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Planifie la distillation Akasha sleep à l’inactivité ou par minuteur ; injecte une note de réveil aux nouvelles sessions et une impulsion mémoire par tour. La reprise après inactivité est facultative et désactivée par défaut. Compléments : Hindsight (mémoire repo), OpenViking (mémoire utilisateur), recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Consigne les événements hôte —fin de tour, résultats d’outils, erreurs, inactivité et sortie assistant— en JSONL en ajout seul pour les métriques Akasha, tests de rappel et audit. Compléments : Hindsight (repo), OpenViking (utilisateur), recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Garde d’écriture Akasha Book : bloque les outils écrivant dans le répertoire mémoire et injecte au prompt système le contrat d’usage et les sections self-layer. Compléments : Hindsight (repo), OpenViking (mémoire utilisateur), recherche intégrée (voir README). Configuration : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Compactage par blocs : agit seulement si le contexte dépasse 85 % de la fenêtre modèle ou si la requête excède 4 Mo. Résume l’historique par blocs de 1,5 Mo puis les fusionne ; les petites sessions gardent le mécanisme intégré.

Sauvegarde automatique et versionnée des sessions, mémoire, réglages et plugins du profil DeepSeek Harness vers votre remote Git privé, avec commit/push planifiés et signalement de chaque échec dans le journal DSH.

Espace de conversation DSH : actions par tour, citations de provenance, notes/résumés locaux, recherche, verrouillage du focus et boutons de commande par espace.

Observabilité et contrôle du contexte : analyse des tokens intersessions, contrôle du budget/prompt/outils par session et scaffolds facultatifs. Réutilise tokenMeter, compaction, systemPrompt et tools.restrict officiels ; surveillance en lecture seule.

Supprime une conversation entière depuis le menu de session. Un clic droit sur un texte sélectionné affiche Copy, Quote (insère un bloc de citation Markdown dans le compositeur) et Ask. Ask envoie sélection et question à un subagent unique réutilisable et continuable (label `ask`, retrouvé dans le catalogue après redémarrage) et diffuse la réponse dans la barre latérale droite.

Ouvre toute session dans un second onglet de chat complet dans la barre latérale droite, avec transcript et compositeur dédiés, sans déplacer la conversation principale. Le panneau droit divisé permet jusqu’à trois conversations simultanées.

Jauge en direct de pression du contexte dans le dock du compositeur. À l’approche de la limite, demande au modèle actuel un brief de handoff, le démarre dans une nouvelle session et bascule vers celle-ci pour poursuivre les longs travaux sans atteindre la limite.

Indexe les transcriptions dans Akasha session layer à la fin des tours, enregistre les compactages réussis et ajoute une ligne de rythme par tour au runtime context. Intégrations : Hindsight (mémoire du repo), OpenViking (mémoire utilisateur) et recherche de session intégrée (voir le README du dépôt). Installation : clonez le dépôt, copiez core/ à part, puis remplacez <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par son chemin absolu ou définissez la variable AKASHA_DIR. Les plugins échouent explicitement si le placeholder subsiste.

Enregistre /compact_queue, qui conserve la demande si la session est occupée : compression immédiate si elle est inactive, sinon mise en file pour sa prochaine période inactive. Un tick de secours toutes les 2 s, près de l’événement d’état de l’agent, évite de manquer le déclenchement ; attente limitée à 30 min. /compact_queue cancel retire une demande en attente ou interrompt celle en cours. Une seule déclaration de commande conserve une file par session. Résultat et échec sont signalés par une notification repliée qui ne réveille pas le modèle. Tout code ManualCompactionError sauf busy est terminal et n’est pas relancé. Partie host uniquement ; la commande core /compact reste intacte.

Visionneuse de sessions différée en lecture seule : liste les sessions avec stat uniquement, puis décompresse seulement les frames Zstandard finales pour inspecter les événements récents. Recherche, statistiques et export dans un panneau autonome /lazyview. Nécessite Node.js 24+.

Atelier de curation avec intervention humaine dans une session DSH : marquez des tours entiers ou des messages à conserver tels quels ou à résumer ; réécrivez sur place les messages user, assistant, tool-result et injected-context sans appel au modèle ; compressez ensuite les plages marquées avec des résumés du modèle ou le /compact officiel. Une sauvegarde JSON locale précède chaque écriture dans la session.

Gestionnaire de personas pour DeepSeek Harness : bibliothèque JSON, association par session, persona par défaut facultative pour les sessions non associées et bascule immédiate ou à partir de la session suivante. La Web UI ajoute la page Model personas et une puce près du compositeur ; trois outils permettent au modèle de lister, changer et créer des personas.

Fournit au modèle un glossaire privé : « 滚木 » signifie « none » et « 棍母 » « doesn’t exist » ; le modèle décide lui-même d’employer ces mots pour exprimer ce sens. Enregistre une section de system prompt sans rien réécrire. Les listes sont des fichiers YAML par catégorie (moba/fps/comments/ai/dev/private) ; les réglages permettent d’activer les fichiers, de modifier la force du rappel et d’ouvrir le dossier du glossaire.

Décrivez la persona souhaitée : le modèle hôte rédige son surnom, sa bio, ses slogans et ses liens. L’avatar vient de votre bibliothèque locale ou d’un chemin fourni ; le plugin remplit ensuite la page de profil et transmet l’image au téléverseur du site. Le mode dry-run est activé par défaut : seuls les champs du profil sont modifiés, jamais les mots de passe ni les paramètres de sécurité.

Abaisse le niveau de thinking et relève le plancher de tokens uniquement pour les appels auxiliaires, afin que résumés de compaction et titres de session ne dépensent pas leur budget de sortie en raisonnement.

Intègre les modèles Codex dans DSH via votre compte ChatGPT : choix modèle/effort de réflexion, chat avec images, outils/skills, approbation de tâches locales, réponses interactives, reprise et compaction de longues conversations, consultation quota/Token history et helper capture Windows pris en charge.

Relie à DeepSeek Harness les fournisseurs tiers de cc-switch local : les groupes d’outils au format Anthropic deviennent des routes adapter, ceux de Codex sont transmis à l’adapter pi-ai intégré. Une page choisit les groupes à importer et leur ordre.

Expose tous les modèles de tous les fournisseurs configurés dans DeepSeek Harness via un endpoint unique compatible OpenAI sur un port loopback fixe. Une page latérale présente l’URL de base, la clé, le port et les IDs de modèles.