Plugins

Policy-layer guard that checks tool calls before they run: a read whitelist, a sensitive-path deny list (credentials, browser profiles, chat history, other users' home directories), dangerous-command blocking, subagent isolation, and a static scan that quarantines executables. Every denial is appended to an audit log. It is a text-and-path filter, not a sandbox or antivirus: dynamically built paths, encoded payloads and packed binaries can get past it, and it does not replace the OS antivirus.

Brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs it cannot reach are compressed; git, cargo, npm and pytest are covered. Compressed output tells the model what was elided and how to recover it; when the sandbox cannot reach the rtk store the original is saved and its path given. Savings show without a command: a pill below the composer, with `/rtk stats` for detail. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the returned command would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Compares installed plugins against a downloaded DSH update and reports which interfaces they use that the update no longer exposes. Runs before you install, with a dry-run diagnose command for when it declines to act. Windows only, on the DSH desktop app, with Node.js 18+.

Config-driven lifecycle hooks for DSH: block or observe tool calls, and react to completed turns, messages, and title changes with shell commands.

Compiles a repository into a source-grounded code map: structured pages where every claim carries a verifiable path:line citation, an interactive dependency graph, knowledge cards, four model tools and the /codemap command. Deterministic, no model calls, zero dependencies.

GitHub Trending radar inside the Harness Web UI: fetches the daily, weekly or monthly board (optionally filtered by a language), analyzes each repository into description, star gain, tech stack, highlights and risks, renders the result as a filterable card panel with paging, and registers the github_trending tool plus the /github-trending command.

Crée une vidéo explicative narrée à partir d’un script. Par défaut, diapositives en cartes de texte (rapides et précises pour les tutoriels) ou séquences générées par IA pour chaque segment (AGNES_API_KEY requis). Comprend 14 voix neuronales chinoises en ligne et 3 voix hors ligne Windows, avec un pack d’échantillons à générer en une commande pour les comparer. ffmpeg requis. Pour les voix en ligne, copier le skill fourni video-remix vers `<workspace>/.dsh/skills/video-remix` et y lancer npm install.

Plugin DSH qui consulte le solde du compte et ouvre la page de recharge à l’aide de commandes.

Ajoute la commande slash /context à DeepSeek Harness : affiche la part utilisée et disponible de la fenêtre de contexte de session, ventilée par prompt système, fichiers mémoire, skills, messages et résultats d’outils. Lecture seule, local, sans appel au modèle.

Onglets de conversation natifs /side de DSH : transcription épurée et contexte hérité via des forks Session indépendants et l’interface officielle, masqués de la liste principale des sessions. Avec horodatages, tokens, streaming et menu de commandes. Extrait de dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT). Ne pas l’activer avec l’entrée /side de dsh-better-sidebar : les commandes sont en conflit, il faut en arrêter une. Nécessite Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 et dsh-delete-session pour confirmer la suppression définitive.

Ajoute un bouton prompt-refine au composeur DSH. En mode auto, avant le démarrage de l’agent, reformule le prompt avec le contexte récent de session via un appel modèle parallèle. Si la reformulation ne peut être déterminée, pose une question sur la carte native ; signale chaque étape par une carte de commande dans le chat et conserve le texte original si l’analyse échoue.

Plugin de sécurité qui intercepte les commandes de suppression et d'écriture de fichiers et exige une autorisation par jeton utilisateur.

Pilote l'AutoCAD installé via COM et expose à l'agent 18 outils mcp__autocad__ : connexion et état, annulation de la commande en cours, liste des ProgID, liste/création/enregistrement de documents, création/liste de calques, dessin de lignes, cercles, rectangles, polylignes, arcs et texte, liste des entités, zoom sur l'étendue et transmission de toute commande native. Un panneau latéral gère le processus du pont Python (démarrage, arrêt, redémarrage, installation des dépendances, journaux en direct, reprise après plantage) et résout les chemins à l'exécution ; le même bundle sert donc au Web et au bureau. Windows uniquement ; Python 3.10-3.12 ; AutoCAD 2022-2024 documenté (2024 par défaut ; les autres versions exigent le CAD_PROG_ID correspondant).

Maintient la session active jusqu’à une échéance horaire : un bouton du composeur choisit 22:30, +90m ou demain 07:00 ; après chaque tour terminé, un message de continuation est publié, jamais après l’échéance. Arrêt anticipé après 400 tours maximum, 3 tours échoués consécutifs ou 4 tours sans outil ; bouton d’arrêt manuel toujours disponible. La dernière partie passe à une formulation de clôture durant au plus la moitié du temps restant, pour qu’une veille courte ne soit pas entièrement une clôture. Armements enregistrés atomiquement dans $DSH_HOME/nightwatch.json et repris après redémarrage. Pas de commande slash par défaut (enableCommand l’active) ; le message de continuation porte source.kind cordis-host-runner, pas user.

Action Float pour DeepSeek Harness : diff de fichiers par session et état des commandes en direct dans un ticker flottant discret.

Mascotte de bureau DSH avec chat vocal, personas, mémoire, contexte Bilibili/QQ et contrôle de l’ordinateur soumis à des commandes. Activez d’abord l’entrée vocale intégrée de DSH pour utiliser le chat vocal. Fork de dsh-pet (MIT), à ne pas installer avec l’original.

Équipe de sous-agents IA pour DSH : gestion, enchères du CEO, orchestration n8n et canvas glisser-déposer. Sept rôles, chacun avec persona, modèle et outils autorisés. À l’annonce d’une mission, ils enchérissent ; première ligne obligatoire : 【accept】 ou 【decline】. Le travail accepté tourne en parallèle. Le canvas relie les employés au nœud de départ et utilise {{input}} pour les résultats amont. Exécution par couches topologiques, en parallèle entre employés et en série pour chacun ; si l’amont échoue, les nœuds aval sont ignorés. Comprend panneaux web employés/missions/transcriptions, /dsh-company, miroir live dans agent-team intégré, missions supprimables et mémoire privée par employé.

Base de connaissances locale pour DeepSeek Harness. Chaque base est un dossier de texte UTF-8, PDF textuels et images lues par OCR. Avant chaque tour, recherche dans les bases choisies pour la session via n-grammes chinois et BM25. Les réponses comportent des citations ouvrables dans un lecteur latéral. L’agent dispose de cinq outils kb_* (list, search, read, stats, propose text) et de commandes /kb pour créer, utiliser, gérer les fichiers, rechercher et rescanner.

Exporte la session actuelle en fichier Markdown lisible contenant uniquement le dialogue : messages utilisateur, texte assistant et réponses à ask_user_question. Depuis un bouton de l’en-tête de session ou la commande /md.

Génère le titre d’une session à partir de sa conversation avec son propre modèle, via /ai-title ou un bouton de la boîte de renommage. Quatre formats : sujet, action, sujet + résultat, prompt personnalisé ; préfixe MM-DD facultatif. Tout se règle sur la page de paramètres du plugin.

Action Hub pour DSH : bibliothèque standard de compétences Agent. Les SKILL.md s’exécutent comme Skills visibles du modèle ou Commands réservées à l’utilisateur. Groupes, portées projet, import/export et palette native Alt+A.

Démonstration mathématique auditable pour DeepSeek Harness : serveur MCP local stdio avec 23 outils de vérification automatique, skill de workflow incluse et commandes /prove et /audit-proof. proven, refuted et inconclusive restent distincts ; les étapes non prouvées sont signalées. Le premier lancement nécessite Python 3.10+ et pip install -r requirements.txt ; les 23 outils sont indisponibles avant cela.

Ajoute les skills handoff, context-decision et context-diagnose, ainsi que les outils autonomes context_pressure/context_history (pic de tokens, statistiques de compaction). Inclut realWindows par route avec preuve windowSource, routeKey, ligne de transfert forcé handoffAt et commandes slash.

Refuse les commandes Git dans un workspace Jujutsu et fournit au modèle la commande jj à utiliser. Comprend onze outils jj, des consignes dans le prompt et un pont jj-hunk pour DeepSeek Harness.