Plugins

Panneau Git latéral DSH Web : vues Local Changes/All Commits, gestion branches/tags/stash, dialogues fetch/pull/push, merge avec conflits et marqueur de branche façon zsh dans la barre de saisie.

Boucle d’auto-amélioration à trois rôles : Data-RSI nettoie quotidiennement (winsorize→standardisation cross-sectionnelle→median fill) et extrait l’expérience ; Harness-RSI fait évoluer prompt/mémoire/skills ; Model-RSI fait évoluer les recettes alpha par walk-forward natif, gap de 2 jours et multi-seed. Hors ligne en une commande, détection GPU, un skill.

Assistant résident DSH, pas un chat : fenêtre flottante et conversation permanente indépendantes. Heartbeat limité par 4 gates (autorisation, budget/jour, quiet hours, cooldown), avec lease résistant aux redémarrages. À chaque wake, le modèle choisit SKIP ou bref message : le silence est une décision. Affiche le flux réel du store host ou du log disque si la session n’est pas publiée, et peut écrire dans cette conversation. Read-only, même portée que la personne représentée : lit toutes sessions, la machine et des canaux comme GitHub, mais n’écrit, n’envoie, ne publie, ne demande pas de permission et ne bloque aucun tool d’autres sessions. `npm run digest:github` classe notifications et PR ouverts personnels en trois sections chinoises et crée des réponses explicitement non envoyées.

Brief quotidien DSH : classe le marché à heure fixe selon installations/stars réels, croise mémoire et conventions de travail, propose des écarts concrets pour plugins utilisés (original A→proposition B) et pistes inédites. Chiffres issus du catalogue public ; non mesuré reste « non mesuré », jamais zéro. L’approbation ouvre une session avec contrat : implémenter indépendamment, ne pas fork, tests verts avant publication. Sources refusées mémorisées.

Répond aux questions complexes par un explicateur HTML visuel d’une page : le modèle rédige un brouillon Markdown bref et le CLI am fourni, sans dépendance, produit layout/CSS/coordonnées. Bundle DSH uniquement skill, upstream copié tel quel, sans code Host.

Fournit 15 skills Superpowers pour DeepSeek Harness : TDD, débogage, planification et revue de code.

Fournit en direct au catalogue DSH les skills de Xiaomi MiMo (Desktop/MiMoCode) : engine-config (décompressé depuis app.asar si absent), racines globales/projet MiMoCode, dossiers d’extensions déclarés dans extensions.json et racines compatibles activées par skillPathCompat.

Impose un plan de 7 étapes par demande, chacune avec critère binaire ; des workers subagents exécutent et des vérificateurs indépendants sans mémoire rendent PASS/FAIL avec preuves.

Écrit et lit des notes Markdown : lecture/édition/aperçu côte à côte, plan, trois thèmes, maths/Mermaid, dossiers imbriqués et sauvegarde auto en .md local.

Lecteur superposé des fichiers de sortie : rendu Markdown, PDF intégré, aperçu texte DOCX/XLSX/PPTX, puces de fichiers en fin de réponse, recherche, plan et mémorisation de position.

Synthèse MiMo TTS pour DSH : bouton vocal sur les messages finalisés avec lecteur et barre déplaçable, configuration avec préécoute et page d’historique des voix.

Ajoute des réglages Omni-modal à DeepSeek Harness pour tout endpoint image/vidéo compatible OpenAI. Les profils sont interchangeables ; chacun sépare endpoint, API key, model, path et size pour l’image et la vidéo, avec paramètres supplémentaires libres. Test de connexion sans quota de génération. Trois outils pour le modèle : generate_image, generate_video, check_video. Les tâches vidéo asynchrones persistent après redémarrage.

Retire la barrière de capacité bloquant les prompts image : adapte les résultats llm.resolveModelInfo et tables d’adaptateurs pour déclarer image input, permettant l’envoi/lecture sur des routes sans modalité déclarée. Aucun edit app.asar/config-tree.

Diff pixel par pixel de deux PNG locaux : première ligne `PIXEL_CHANGED=true|false` exploitable en assertion, puis ratio, boîtes par région, delta max, erreur absolue moyenne et page HTML autonome. Régions ignorées en coordonnées absolues/fractionnaires (horloge, curseur). Aucune reconnaissance de contenu : indique seulement le changement, déterministement. Tout local, sans modèle/réseau/upload.

Panneau droit de comparaison d’images choisies dans le workspace : 1/2/3/4/6 par page, zoom/pan par image, synchronisation du zoom/position et pellicule réordonnable. Tout reste chargé par le navigateur, rien n’est envoyé au modèle.

Fournisseur web_search compatible OpenAI : une configuration baseURL/apiKey/model pour Qwen Token Plan, OpenAI ou toute passerelle Responses API.

Annote les pages dans le Harness Browser : sélection clic/glisser, commentaire ou question, puis envoi de captures marquées ou détails DOM à la session. Remplace les providers Browser, Chat et Layout officiels pendant l’activation. Cible Harness 0.2.1-alpha.2.

Fournit une horloge à l’agent : heures par session avec précision modifiable à chaud, compteurs écoulés et compte à rebours à usage unique survivant au redémarrage du host.

Joint des fichiers/dossiers au composer via presse-papiers, sélecteur natif ou recherche @mention ; convertit les dossiers en Markdown paginé lisible page par page. macOS uniquement (osascript).

Traduit chinois↔anglais sans quitter DSH avec les modèles configurés, sans clé API supplémentaire ; flux en continu, prompt personnalisable et historique local pour revoir/retraduire.

Moteur MCP de recherche de code SQLite FTS5/BM25 : code_search, code_outline, code_index, index_status. Bigrammes CJK, découpage tree-sitter tenant compte des déclarations, réindexation incrémentale, filtre secret à trois couches. Les requêtes chinoises retrouvent du code anglais ; pas de vector store/embedding par défaut. Requiert moteur local Python 3.10–3.12 via scripts/install.sh et CODERAG_ROOT dans profile patch.

Fournisseur CCReach de recherche de capacités pour DSH : découverte de sources de données, outils, API, serveurs MCP, skills et workflows.

Pont bidirectionnel Hermes Agent–DSH : dispatch_task avec sessions visibles dans la barre DSH, miroir des sessions et 10 outils DSH→Hermes.