Plugins

Éteint Windows automatiquement à la fin des tâches DeepSeek Harness : un bouton d’armement flottant et une bannière de compte à rebours annulable (shutdown /a), sans dépendances à l’exécution.

Transforme le skill iterate en un harness autonome en boucle fermée : plan, revue parallèle, correctifs atomiques, validation, boucle, arrêt automatique, plus un mode dry-run de revue seule et une méta-revue qui audite le rapport et émet un rapport final de revue.

Exécutez Stata via DeepSeek Harness : le service natif Stata AI Skill démarre automatiquement avec DSH (binaires macOS/Windows embarqués), pour lancer régressions, do-files et workflows économétriques sans configuration manuelle.

Compétences de flux de travail de style OMX pour DeepSeek Harness : entretien approfondi, ralplan, ralph, pilote automatique, équipe, révision de code et 19 autres, réécrites sur les outils natifs DSH, sans compétences de vision.

Lit à voix haute les réponses de l’assistant uniquement via l’API Fish Audio (clé à fournir soi-même) : lecture par message, bascule de lecture automatique et page de réglages pour le modèle, le reference_id de la voix, la clé API chiffrée et le proxy.

Expressions en stickers/emoji pour assistants : appariement automatique piloté par les émotions, gestion de bibliothèque, étiquetage d’images par IA, dialectes, imitation de style et affinement des tags par chat.

Synchronise le manifeste des plugins DeepSeek Harness installés vers un GitHub Gist (connexion OAuth, export/import en un clic et installation automatique des dépendances).

Plugin d’application du protocole mémoire : relie le serveur MCP opencode-memory, impose memory_weave avant les appels d’outils, ingère automatiquement les tours et injecte le contexte mémoire dans les étapes de l’agent.

Widget flottant affichant en temps réel l'utilisation de l'abonnement OpenCode Go (glissante/hebdomadaire/mensuelle) pour chaque clé API, avec alertes de limite de débit et découverte automatique du pool de clés.

Dock de quota du forfait tokens MiniMax pour l'interface web : une pastille en forme de goutte avec le % d'usage sur 5 h dans la zone de saisie ; un clic ouvre un panneau détaillant l'usage 5 h et hebdomadaire de chaque modèle et le compte à rebours de réinitialisation ; masqué automatiquement quand le modèle par défaut actif n'est pas MiniMax.

Solde du compte DeepSeek en temps réel dans le composer dock, avec actualisation automatique toutes les 15 secondes et détails au survol.

Désencombre la navigation des paramètres de DSH : regroupe les entrées de plugins tiers sous des lignes de groupes repliables, avec des groupes personnalisés de style signet, un bouton de repli et une classification automatique (tags du marché → règles de nom → votre modèle d’IA).

Rail de tours côté droit à masquage automatique style Codex : afficher/masquer par edge-peek, infobulle par tour (per-turn tooltip), recherche dans le rail, et fenêtre défilante de 30 tours pour les sessions longues.

Bouton flottant de redémarrage pour l'interface web DSH : redémarre le processus dsh sur place avec une superposition plein écran et recharge automatiquement la page ; aucun script de lancement n'est requis, fonctionne sous Windows/macOS/Linux.

Indicateur d'état en ligne sans consommation de tokens pour l'interface web DeepSeek Harness : un point en ligne/hors ligne toujours visible dans l'en-tête de la conversation, actualisé automatiquement toutes les 15 secondes sans appels au LLM.

Connexion OAuth par abonnement : utilisez des comptes d'abonnement ChatGPT/Claude/Grok/Kimi (pas de clés API) avec découverte automatique des modèles.

Plugin DSH : ouvre automatiquement le navigateur par défaut du système dès que `dsh web` est prêt à servir.

Système de mémoire à long terme structurée pour DeepSeek Harness -- paires résumé/complet par unité avec injection automatique.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.

Auto chess : humain contre IA, ou IA contre IA.

Génération automatisée de tests unitaires : une commande /testgen et un outil generate_tests qui échafaudent, exécutent et corrigent les tests jusqu'à ce qu'ils passent (générateurs LLM + modèles hors ligne ; vitest/jest/mocha/node:test).

Tâches planifiées basées sur les réglages, exécutées à heure fixe ou pendant les heures creuses de DeepSeek, avec des planifications ponctuelles et quotidiennes adossées à un état de tâche durable.

Opérations ADB d'appareils et de banc de test pour DSH : découverte d'appareils, logcat structuré (streaming en arrière-plan), installation d'apk, pull/push de fichiers, et instantanés de performance dumpsys.

Mémoire inter-sessions à l'échelle du projet : instantané PROJECT.md injecté dans le premier message utilisateur, un outil memory_remember et une auto-réflexion après les tâches ReAct ; chaque projet garde son propre fichier de mémoire.