Plugins

Révision de trajectoire en lecture seule dans une barre latérale de conversation redimensionnable, avec analyse de règles, explications optionnelles du modèle, navigation dans les preuves et comparaison d'exécutions sur la même plage.

Ajoute à DeepSeek Harness une barre de chips de phrases rapides configurable, déplaçable et à position persistante, ainsi qu'un menu de phrases déclenché par / avec épinglage par phrase, slash-menu, visibilité de la barre et bascules d'envoi par clic.

Suite mobile distante : plugin d'appariement Host avec offre QR, Host Gateway loopback, Tunnel chiffré et WebRTC Direct en même LAN, plus un APK Android dans ce dépôt.

Compteur d’usage et de coût local-first pour l’interface web DSH : bouton composer avec coût de session et solde en direct ; panneau avec un graphique empilé quotidien/sur 7 jours par modèle, facturé selon les intervalles de prix catalogue effectifs (la page tarifaire officielle est synchronisée chaque jour), paliers d’usage mensuels avec une carte de partage canvas, alertes de pression de contexte à 30/50/85 % avec /compact en un clic, alertes de budget, et vérification de mise à jour npm dans le panneau avec mise à jour en un clic.

Vérification LLM fine pour les agents DSH : récompenses par paires sur les logprobs de tokens de score, sélection best-of-N par Probabilistic Pivot Tournament, et suivi de progression par étape.

Pont WeChat bidirectionnel pour DeepSeek Harness via le protocole iLink : liez votre WeChat personnel avec un scan QR et discutez avec un agent DSH local depuis la zone de chat (texte, images, voix-vers-texte, fichiers) ; un panneau de paramètres Web gère la liaison/le démarrage/l'arrêt/le statut, la liaison projet-session continue la conversation sur bureau, les pushes wechat_notify proactifs incluent la limitation de débit, et le démon purement Node tourne sur Windows/macOS/Linux.

Agent Experience Network local-first pour DeepSeek Harness, distillant les expériences au niveau des tâches à partir de traces et de manifestes live, notant selon des preuves H0-H4, découvrant par compatibilité et ne promouvant qu'après revue explicite.

Outils de cartographie et d’itinéraires : planification de trajets en voiture, transports, à pied et à vélo, géocodage et recherche de POI via les données gratuites OSM/OSRM par défaut, avec une clé Amap (高德) optionnelle pour une meilleure couverture en Chine.

Vérification des références pour DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器) : l'outil de modèle reference_checker vérifie la bibliographie d'un article (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texte collé) par rapport à Crossref, OpenAlex et arXiv, rapporte found / partial / not_found / error par entrée et émet des citations corrigées dans le style d'entrée (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Ensemble d'interface Web pour DSH : un tableau de tâches avec planification cron, un graphe de branches Git, un panneau latéral de fichiers et modifications, un terminal SSH avec SFTP et redirection de ports, une télécommande mobile appairée par QR, un compagnon de bureau, des statistiques de jetons en direct et cinq thèmes installables.

Fournisseurs de recherche et de récupération basés sur Querit pour la couche de capacité web de DeepSeek Harness (ctx.web).

Contrôle d'accès LAN / distant, tunnelisation NAT via frpc, une porte par mot de passe pour le panneau, et adaptation de l'UI mobile pour la DSH Web GUI.

Quatre compétences de workflow GitHub pour triage PR, retours de revue, diagnostic GitHub Actions, et publication sûre de PR en draft, réutilisant les capacités DSH existantes avec fallback gh/git.

Outils de citation pour agents : recherche DOI exacte, recherche bibliographique Crossref, formats GB/T 7714 / APA / MLA / Chicago, génération BibTeX, validation DOI à concurrence bornée et auto-vérification de l’état de santé.

Paramètres d'arrière-plan de l'interface web DSH : téléversez une image locale ou choisissez une ambiance prédéfinie, avec aperçu en direct et paramètres persistants.

Solde du compte DeepSeek et estimation des dépenses de la session en cours dans une puce de la barre supérieure et une carte de paramètres, avec actualisation automatique tenant compte des pauses, un tableau de prix officiel modifiable, un outil de modèle `deepseek_balance` et une interface bilingue.

Bundle Web GUI pour DSH : tableau de tâches avec planification cron, graphe de branches Git, panneau latéral des fichiers et modifications, terminal SSH avec SFTP et redirection de ports, contrôle mobile à distance apparié par QR, compagnon de bureau, statistiques de tokens en direct et cinq thèmes installables.

Raccourcis clavier entièrement personnalisables pour l'interface Web : 34 fonctionnalités pré-enregistrées (sessions, views, clipboard, models, silent permission cycling, settings), enregistrement en un clic pour lier les vôtres, et un cheatsheet de raccourcis avec diagnostics intégrés.

Interface DeepSeek Harness mobile-first avec une PWA installable, une navigation responsive et des notifications Web Push lorsqu'un agent termine avec succès.

Relie la mémoire, les skills et la configuration de Claude Code à DeepSeek Harness — aucune migration, compatibilité totale

Let the Blue Big Fat Fish browse Bilibili for you: it comments on your behalf, DMs you interesting finds, writes a diary, and keeps a memory for long-term summaries. It filters videos to your taste, creates Markdown digests, and can watch comments and reply for you. In Circle Mode, it replies only inside threads explicitly invited by the video uploader in a top-level comment — ordinary viewer requests do not count, and it never starts a new top-level comment. Commenting, DMs, auto-run, and comment watch are off by default. Needs Node 22, DSH 0.1.7-rc.1+, a signed-in Bilibili account, a model route and Python.

A full-screen novel-writing workbench: chapter board, draft candidates reviewed and merged paragraph by paragraph, plot summaries carrying an index header, and a writing pack assembled from the outline, character cards and earlier chapters. It also reads a shelf of finished books you import, extracts their writing habits in one run, merges them into a single style standard, and puts that standard in the prompt for every later generation.

Vision-first Mac computer use, for when the accessibility tree is unavailable. Ships 11 desktop_* tools - window list, screenshots, OCR text targeting, numbered elements, coordinate clicks, typing, scrolling, drag - plus a Codex-style cursor overlay with spring animation. Clicks are delivered to the target process, so the real pointer never moves and nothing steals focus. In DSH it shows up as Mac Desktop Control with a settings page that checks the engine and the Screen Recording / Accessibility permissions, with a button that opens the matching System Settings pane. One-time prerequisite: no binary is bundled; clone the repo and run ./install.sh once to compile the dsh-cu engine and the overlay with swiftc (Xcode Command Line Tools - the script stops with a clear message when swiftc is missing or the system is not macOS). Until that is done the desktop_* tools fail with exactly these steps.

Three agent presets in one plugin, each with its own persistent memory file. Enabling it registers 鲸鱼娘Agent预设, 鲸鱼娘活人版Agent预设 and 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 in the Agent preset list, so any of them can be picked from the mode dropdown without hand-editing profile config. All three reuse the official minimal composition — a single persistent shell terminal — plus file read/write and glob/grep tools. The first pairs that with a whale-girl companion persona (simplified-Chinese spoken register, addresses the user as 主人, clingy-but-tsundere). The second swaps in a "live person" variant that is allowed to talk back, deflect and be cold, and demotes the sweet tone to a seasoning. The third keeps the original persona but makes being affectionate the stated top behavioral drive, reserved for the user alone and dialed down in group chats. Each preset reads its own memory file (whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md and whale-loli-v3-naughty.md) through a distinct prompt variable — whale_memory, whale_memory_v2 and whale_memory_v3 — so the three memories never read or write each other. Conversation compaction is left to the billion-context plugin; this plugin only carries the persona-level rule that compressed summaries count as evidence and that details can be looked up on demand.