Plugins

Un animal de compagnie de bureau flottant pour la Web UI DeepSeek Harness : respiration au repos, changements de direction occasionnels, actions aléatoires et déambulation à l'écran.

Référence dans DSH les onglets Chrome et Edge déjà ouverts avec des mentions @ ; réutilise la session connectée pour lire des pages, lancer des actions par lots, capturer l’écran et appeler les outils WebMCP sur les pages compatibles via une extension de navigateur associée.

Ce n’est pas un autre plugin de mémoire : ODR est une boucle d’amélioration dans des mondes évolutifs (Dream-RSI). Les tentatives sont consignées dans un Discovery Tree, puis des milliers de variantes sont rejouées dans ce monde entre les exécutions. Une stratégie, recette ou leçon n’est promue qu’après un rejeu contrefactuel concluant, jamais sur la seule parole du modèle ; Sentinel filtre les appels d’outils avant consommation du budget. Le LLM reste figé. Installation npm : dsh-open-dream-rsi.

Consulte la documentation officielle DSH dans la page Plugins. Creator mode recherche dans la documentation et vérifie les métadonnées npm du plugin avec les outils natifs.

Réunit dans un seul sélecteur les modèles de WorkBuddy (multi-comptes personnel, édition entreprise et WorkBuddy AI internationale), Qoder CN et Trae CN. Partage l’historique des conversations, affiche les multiplicateurs de crédits en direct et règle le reasoning effort par modèle ; utilise la plus grande fenêtre de contexte annoncée par l’édition internationale et propose un pointage quotidien si le canal le permet.

Un préréglage d'agent de codage plus rapide, plus efficace et plus précis. Sur 100 tâches difficiles SWE-bench Pro sélectionnées selon des critères multidimensionnels de difficulté, le temps moyen écoulé a diminué de 36 %, le nombre moyen de jetons d'entrée par tâche de 17 %, et la précision a augmenté de 5 points de pourcentage.

Injecte une section de prompt système pour que la chaîne de raisonnement, la planification et le raisonnement d'appel d'outil de l'agent restent en chinois simplifié. Zéro dépendance externe — clonez et installez par lien depuis n'importe quel répertoire local, sans build npm ni publication.

Coffre-fort local chiffré pour les identifiants du Harness : une page de réglages Web et des outils vault_* pour stocker, rechercher et copier mots de passe, clés API, secrets TOTP et données de carte, avec audits de santé, rotation d’expiration, import/export et modes d’accès lecture seule / demander.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Espaces de travail unifiés : fusionne plusieurs répertoires en une seule session, gère les unions depuis un panneau de paramètres et lit/écrit les fichiers membres via les outils uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move.

TUI complète pour DeepSeek Harness : conversation en streaming, barre d'état powerline, panneaux think/tool/todo en temps réel, double vue des sous-agents, changement à chaud de thème — le tout sous forme de plugins cordis purs, sans aucun correctif en amont.

Le trio bureautique ! Outils de documents bureautiques pour DeepSeek Harness (dsh) : génère, lit et modifie des feuilles de calcul (.xlsx), des PDF et des présentations (.pptx).

Recherche web fusionnée multi-moteurs, récupération de pages, recherche X (Twitter) en temps réel avec repli sans identifiants, recherche approfondie et recherche multi-agents parallèle pour DeepSeek Harness. Niveau gratuit : Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (tous sans clé, vérifiés en direct) ; api la

Score multi-dimensionnel de qualité pour les plugins DeepSeek Harness, évaluant un dépôt ou un paquet npm selon la réussite de l’installation, l’activité de maintenance, l’exhaustivité de la documentation, l’analyse de sécurité et la conformité au protocole à partir de preuves CLI réelles, et produisant un rapport de classement en JSON ou Markdown.

Exécute des tests d'installation et de fumée isolés pour les plugins DSH dans des profils jetables, renvoyant des enregistrements de réussite/échec structurés et des matrices de lots sans toucher à votre profil réel.

21 skills officielles HeyGen HyperFrames synchronisées depuis l’upstream (vidéo, animation, audio/musique, CLI, diaporamas, web/produit/PR en vidéo, etc.) et contrôle des ressources.

Solde du compte API DeepSeek en temps réel dans le dock du compositeur, avec actualisation manuelle ou automatique à intervalle personnalisé.

Gérez les cartes de persona soul.md et la mémoire à long terme, avec sélection de persona par espace de travail et par session, et des outils pour les lire et les mettre à jour.

Mode d'apprentissage local-first : fils d'apprentissage inter-sessions avec explications par source.

DAG en direct piloté par projection pour les sous-agents et les workflows durables d'une Session : statut et navigation, mise en page déterministe des chaînes profondes, contrôles de cadrage/panoramique du canevas, et réorganisation des nœuds de la session courante.

Recherche Web multi-sources agrégée pour DeepSeek Harness : remplace web_search natif par le grounding du modèle et les API de recherche d’agents, avec attribution des sources et cartes de citations enrichies.

Auto-amélioration hors ligne des agents de code : valide les stratégies par relecture contrefactuelle sur un modèle du monde évolutif. Sans fine-tuning, LLM figé. MCP et Python server inclus.

Plugin DSH avec kimi-ppt : crée, modifie et exporte des .pptx locaux avec aperçu Pillow, sans navigateur.