Plugins

Enregistre deux serveurs MCP qui pilotent via COM les applications de bureau AutoCAD et SolidWorks installées, ainsi que deux skills à la demande. Windows uniquement, Python 3.11+. Les serveurs upstream épinglés s’installent au premier chargement ; seule l’application CAO enregistrée a une ligne. Chaque serveur annonce deux méta-outils au lieu de tout son catalogue (shim de découverte ici pour SolidWorks, DISCOVERY_MODE=search upstream pour AutoCAD). Réduit les schémas chargés avant la première requête de 23 404 à 256 jetons et de 83 732 à 365 respectivement.

Page Skill cockpit dans la navigation de l’app DSH (emplacement sidebar.panellist) : liste les skills réellement exposées sur cette machine pour les six types de racines, explique l’invisibilité (raison d’exclusion, racine manquante ou désactivation) et active/désactive une skill en renommant seulement son fichier d’entrée (SKILL.md / SKILL.md.disabled). Les racines de skills du projet restent en lecture seule.

Compte les étapes de l’agent et, toutes les N étapes, ajoute au lot prêt à être envoyé une consigne de bilan : ce que l’agent fait, a terminé et fera ensuite ; il poursuit sans s’arrêter pour vous solliciter. La page de paramètres permet de modifier l’intervalle, le prompt et l’option par défaut limitée à l’agent principal.

Emballe les compétences de présentation amont ppt-master comme plugin DeepSeek Harness installable : compétences intégrées à l’identique octet par octet, trois outils de cycle de vie (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), isolation facultative de l’interpréteur venv et carte de configuration dans Plugins. Requiert python3 >= 3.10 et les dépendances pip installées via ppt_master_setup_deps.

Transforme un déploiement DSH en nœud d’un réseau d’agents décentralisé : fiches d’agents signées, découverte de pairs et de zones, outils modèle de routage direct des messages et nœuds de session accessibles depuis la barre latérale Web.

Classe automatiquement les sessions DeepSeek Harness avec les modèles de décision Jev ou les outils Agent et ajoute un emoji d’état au titre (en cours 🚧, bloquée ⏸️, à relire 👀, terminée ✅, plan 💡, bug 🐛). Inclut la reprise fluide du cycle de vie, l’inférence Jev facultative (clé API Jev requise), la maintenance des outils du modèle et un panneau de paramètres visuel.

Hub OneBot v11 entre une implémentation amont (LLOneBot et autres) et les bots aval : relaie événements et actions à l’identique. Fournit une chronologie par session, un registre d’actions, une mémoire en couches (sujets et tâches actifs, événements à long terme, profils de personnes et de groupes) et des outils onebot_* pour répondre, gérer médias et membres, et appeler l’API brute.

Générateur de préréglages en mode orchestration pour DSH : un agent principal délègue à quatre assistants de rôle intégrés qui ne portent que leurs propres outils, et le panneau web ajoute ou retire des assistants personnalisés avec leurs outils, compétences et modèles, par workspace — sans aucune modification du code source du harness.

Usage de l'ordinateur macOS avec l'accessibilité d'abord pour DeepSeek Harness : instantanés d'accessibilité avec références stables, saisie en arrière-plan, frappe Unicode, menus et applications, captures d'écran avec marquage, OCR embarqué et actions vérifiées — 11 outils reliés à la CLI macos-cu.

Décisions typées Laya (`noul` oui/non, `choice`, `score`) comme service Cordis de premier ordre (`ctx.laya`) plus les outils `laya_ask` et `laya_plan` visibles par le modèle. Le plugin lui-même n'installe et ne télécharge rien : c'est un client d'un sidecar `laya-mcp serve` que vous démarrez vous-même, et il signale que le sidecar n'est pas en cours d'exécution au lieu d'échouer obscurément au premier appel d'outil.

Liens profonds de session, export complet de session (markdown/JSON), messagerie inter-sessions approuvée avec appairage, et outils d'effectif, de rotation et de récupération d'équipe pour le travail multi-sessions.

Adaptateur DeepSeek Harness pour Context Mode : outils ctx_* in-process pour l'exécution de code en bac à sable et une base de connaissances FTS5, plus des conseils de routage de la fenêtre de contexte.

Développement à distance via SSH : choisissez un répertoire sur une machine enregistrée comme espace de travail de la session, et les outils fichier, shell, bash et recherche s'exécutent sur l'hôte distant — l'agent y travaille avec les mêmes outils locaux, sans outils supplémentaires exposés au modèle.

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

Fait apparaître un éditeur Monaco et un panneau d’arborescence de fichiers chargé à la demande dans la conversation DSH Web, afin de modifier l’espace de travail local directement sans passer à un éditeur externe.

Navigateur Electron visible pour DSH, avec une BrowserWindow partagée, des vues de tâches isolées, un transfert explicite entre humain et agent, des outils natifs de navigation et de référence aux instantanés, un historique, des vignettes à la demande, la reprise des sessions et l’effacement des cookies par site.

Connecteur MySQL pour DeepSeek Harness : configurez plusieurs connexions dans la page des paramètres avec allowlist (liste blanche) des tables et permission d’écriture par connexion, changez la connexion active depuis le compositeur, et exposez les outils mysql_query / mysql_tables / mysql_execute à chaque préréglage d’agent.

Serveur MCP intégré permettant à des agents externes (Hermes, Claude Code, etc.) de piloter DeepSeek Harness via StreamableHTTP : exécution de tâches synchrones/asynchrones, un bac à sable de fichiers à trois niveaux, un pont d'approbation adossé au Web, la gestion et la recherche de sessions, et des outils de fichiers confinés à des chemins autorisés.

Badges en ligne +N −M sur les lignes des outils edit/write et carte récapitulative pliable des changements de fichiers par tour avec diffs alignés, revue et annulation — couvre les appels natifs edit/write, str_replace_editor et les sous-appels Code Dispatch, sans git requis.

L'IA peut rédiger un texte de CV, mais les modèles peuvent toujours sembler erronés, les pages peuvent déborder, des espaces peuvent rester et de petites modifications peuvent déstabiliser la mise en page. dsh-resume fournit un flux de travail DSH de bout en bout pour un raffinement véridique du contenu, une sélection de modèles, un réglage de la mise en page A4, une révision visuelle et des versions de CV personnalisées pour différents scénarios de recherche d'emploi.

Une fenêtre Chrome visible par session DSH : 16 outils chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), un onglet Chrome dans la GUI Web avec vue screencast en direct (repli sur heartbeat de capture d'écran pour les pages inactives), gestion des onglets, contrôles de fenêtre et historique de captures d'écran.

Pipeline multi-agent avec étapes contrôlées pour les changements OpenSpec : six outils opx_* pilotent la machine à états, deux presets (developer et reviewer) assurent l’implémentation et la revue, et 23 skills intégrées définissent les critères qualité. Le mode full lance l’analyse, l’implémentation puis des revues par outil, tâche et dimension ; le mode simple réalise l’implémentation puis une revue qualité fusionnée.

Mode de codage Codex compact pour DSH : garde-fous légers pour éviter que GPT ne soit trop verbeux, avec un prompt modifiable et des outils natifs de type Codex.