Plugins

Animal de bureau façon Tamagotchi pour DeepSeek Harness : skins vivants qui clignent des yeux et remuent la queue, ambiance selon météo et heure, bilans hebdomadaires, mini-jeu de lancer/rapport, 24 skins à collectionner, succès et sons synthétisés.

Fournisseur de modèles de passerelle LLM générique pour DeepSeek Harness : monte newapi, LiteLLM, Higress ou toute passerelle compatible OpenAI en routes fournisseur, découvre automatiquement les modèles et enrichit chacun avec les paramètres models.dev.

L’animal qui grandit avec l’agent : 5 étapes d’évolution gagnées grâce à des signaux réels (règles vérifiées, sessions achevées, appels d’outils, compactages), miroir de l’état de l’agent et cartes de partage de croissance en un clic. Zéro dépendance, 100 % local.

Recettes de scénarios de plugins dsh (les dotfiles du monde des plugins) : outil pour lister, chercher, appliquer et composer des environnements prêts à l’emploi avec séquences d’installation ordonnées.

Recommandeur de plugins DSH : recherche et classe les 1 100+ entrées du catalogue intégré selon le besoin décrit, la catégorie et les tags, explique les correspondances et actualise le catalogue depuis le README awesome-dsh-plugin.

Backend HashiCorp Vault pour le point d’extension des identifiants : KV v2/v1, authentification machine AppRole, lecture à chaque opération pour faire tourner les secrets sans redémarrage, et écritures compare-and-swap.

Suite de gouvernance des agents : contrôle des outils par politique (allow/deny/ask) avec jokers et priorités, journal d’audit JSONL structuré et quotas de tokens par agent face au compteur de l’hôte. État dans $DSH_HOME/gov.

Boucle d’autoévolution guidée par la vérification : transforme les journaux d’échec en règles AGENTS.md vérifiées. Le plugin de session fournit evolve_learn / evolve_apply / evolve_touch / evolve_recall, une validation des outils, le cycle de vie des règles et le rappel local.

Backend compatible S3 pour le point d’extension spill : les sorties d’outils trop volumineuses sont stockées dans un stockage objet (S3, MinIO, R2), avec préfixes de session hachés et clés impossibles à deviner, plutôt que sur le disque local de l’agent.

Complément au mode Creator officiel : prépare, valide, monte en direct via ctx.plugin et évalue des essais de plugins d’outils en mémoire avant de les consolider ou de les annuler.

Synchronisation bidirectionnelle des tâches TickTick/Dida365 (滴答清单) via l’API Open OAuth officielle : récupérer les tâches entre listes, les créer/modifier/terminer/supprimer, synchroniser ponctuellement avec déduplication des titres et utiliser un panneau Web de réglages.

Notifications de bureau au niveau système : bannières à la fin d’un tour ou workflow, et alerte modale lorsqu’une approbation est requise (osascript sur macOS / notify-send sur Linux).

Affiche une notification système native Windows (toast du Notification Center) à la fin d’une tâche : achèvement d’objectif ou fin du tour de l’agent.

Envoie des rappels par e-mail de l’agent DSH en votre absence : fin d’objectif, blocage, avant de vous demander une décision et jalons des tâches longues. Utilise un expéditeur SMTP Node inclus, sans dépendance.

Bridge Feishu pour DeepSeek Harness (dérivé de dsh-im-bridge) : connexion WebSocket longue durée, cartes d’approbation, réponses de groupe uniquement sur @mention, mises à jour de cartes en streaming et commande /stop.

L'intégration GitHub la plus complète pour dsh : aperçu du dépôt, versions, tickets, pull requests, contributeurs, recherche et un rapport approfondi du dépôt avec mise en cache TTL — aucune clé API requise.

Panneau Git/GitHub pour le profil Web DSH : stage/unstage/discard/diff, branches, commit, push/pull/sync, historique, navigateur de fichiers, tableau de workflow et OAuth GitHub avec création de PR.

Planification d’exécution persistée sur disque pour DSH : machines à états des jalons/étapes, contrôle des dépendances et flux d’événements d’audit, avec une validation déterministe de l’achèvement via les outils dsh, la CLI ou une skill.

Outils de workflow pour le binaire local aflare : génèrent, valident et exécutent des DAG YAML déterministes privilégiant le local (récupération après crash WAL, compensation Saga) via le binaire local. Plus de 300 modèles intégrés.

Pack de démarrage DeepSeek Harness : accueil, parcours d’apprentissage 0→1, recommandations de plugins selon le scénario et liste d’auto-vérification, avec le dépôt du tutoriel chinois dsh-handbook-zh.

Saisie vocale dans la Web UI : un bouton micro dans la zone de saisie transcrit la parole dans le brouillon via Web Speech API, avec une option d’envoi automatique.

Client HTTP pur qui délègue les tâches répétitives de texte et de vision (OCR, analyse et comparaison d’images) à un serveur Unsloth Desktop (Unsloth Studio) déjà lancé via unsloth_run et unsloth_vision. Il ne démarre ni ne possède jamais de processus.

Délègue les tâches répétitives de texte et de vision (OCR, analyse et comparaison d’images) à un serveur KoboldCpp (llama.cpp) local via koboldcpp_run et koboldcpp_vision, avec gestion à la demande du cycle de vie du serveur.

Entrée d’image en texte dans la Web UI : collez ou déposez une image pour la convertir en texte structuré et l’envoyer, afin que les LLM uniquement textuels puissent recevoir des images via une API de vision compatible avec OpenAI.