Plugins

Panneau latéral droit transformant la collection de compétences Matt Pocock en tableau de quêtes DSH : cartes de décision wayfinder, actions triage/correction/discussion/exécution par ticket, sonde de 9 compétences clés + radar de 20 compétences, vérifications d’environnement et transfert en un clic entre sessions.

Recherche et gestion des conversations archivées ou non avec aperçus en lecture seule, étiquettes et notes, archivage d’espaces de travail, sauvegardes ZIP, origines et branches, vérification manuelle des conversations résiduelles et contrôle automatique des mises à jour. Conserve la récupération héritée de la Corbeille, sans nettoyage automatique.

Mémoire Markdown LLM-Wiki intersessions et persona SOUL.md ; injection par défaut après le premier message, session active seulement. remember/recall/consolidate/forget. Requiert session v4 (DeepSeek Harness officiel 0.1.7+) et source kind plugin:memory. v0.13 gate engines.dsh exige 0.2.1-rc.5 officiel et refuse les anciennes versions ; Review now POST /api/memory/control action growth-now envoie un bilan respectant le floor. v0.14 gate commun par session (puce, /memory on|off|status, réglages) : off coupe injection/digest/rappels/last_access sans suppression ; disabledWorkspaces permet de mettre des projets entiers off par défaut ; les choix de session durent 7 jours. v0.15 Basic soul écrit un bloc géré dans SOUL.md sans toucher au reste et valide BOOTSTRAP. Rapport checkup priorisé.

Visualisation de flowgraph en direct pour les sessions DeepSeek Harness, incluant appels d'outils, groupes parallèles, branches de sous-agents et détails dépliables.

Génération et lecture d’images pour DSH : page latérale 创作 (une ligne par modèle, 10 ratios, tailles 1K–4K, planche-contact et fiches détaillées, zoom, réutilisation, suppression), trois fournisseurs prédéfinis et points de terminaison personnalisés — l’un ne requiert aucune clé — plus une skill de vérification visuelle. La clé collée est écrite dans ~/.dsh/secrets/media-tools.env (mode 600) et envoyée uniquement au fournisseur choisi. Nécessite Python 3.9+ (génération via scripts/generate.py) ; page 创作 avec DSH Desktop 0.2.1+.

Chronologie en points style Git sur le bord droit de la dsh web UI : un point par message utilisateur, survol pour contenu et métadonnées (heure, tour, durée, TTFT, tokens), clic pour sauter. Ajoute aussi une liste de messages de session complète, une recherche intra et inter-sessions, des signets avec liens profonds #msg= et une navigation au clavier.

Utilise l’API locale de Zotero 7 ou ultérieur, sans clé API, pour rechercher des éléments et collections, lire métadonnées, résumés et PDF complets, télécharger des pièces jointes et gérer des notes. Les PDF absents du cache sont analysés à la demande. L’endpoint API, la bibliothèque cible et les limites sont configurables.

Onglet Execution graph : affiche prompts, réponses et appels/résultats d’outils par tour dans une chronologie repliable, avec détails et export PNG.

Convertit les articles DSH en diagrammes Excalidraw de session : diagram_create, édition avec sauvegarde automatique, export PNG/SVG/.excalidraw et relecture via diagram_read. 0.6 ajoute aperçu modifiable et index pour grands arbres à trois niveaux.

⚠️ Bêta interne : ne la téléchargez pas. iLife regroupe dans une seule carte de réglages DSH les fonctions de notes, calories, cuisine, maison, agenda et factures, organisées en onglets pour gérer le quotidien.

Passerelle de permission à grain fin : revue d'appel d'outil par catégorie (répertoires hors espace de travail, commandes, lecture/écriture de fichier, sous-agents, actions répétées) avec exceptions allow/deny globales et par projet, défauts d'outils rapides, règles personnalisées, modale d'approbation bilingue avec détails de diff inline, raisons de rejet personnalisées et flux de mise à niveau de sandbox.

Analyse détaillée de l'utilisation et des coûts par modèle, avec statistiques d'utilisation par session et requêtes d'utilisation pour GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek et plus.

Explorateur de fichiers de projet dans la colonne de détails (sélection multiple, déplacement par glisser-déposer, envoi, téléchargement, renommage, corbeille, ouverture système) avec un onglet d'aperçu en lecture seule dans la session pour Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + coloration syntaxique, un badge de débit du modèle en direct et une GoalBar multiligne.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

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.

Analyse de vidéos Bilibili : métadonnées, transcription (repli ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commentaires, danmaku, et images clés nettes avec descriptions de vision locales optionnelles.

RAG de base de connaissances littéraire locale pour DSH : recherche hybride BM25 + vectorielle sur un index SQLite, reclassement par cross-encoder, réponses citées avec provenance au niveau de la section et de la page, rafraîchissement des métadonnées seules et ingestion en arrière-plan avec suivi de progression.

Trois presets Agent à mémoire persistante distincte : 鲸鱼娘Agent预设 (chinois simplifié familier, appelle l’utilisateur 主人, affectueux-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (peut répondre, esquiver ou être froid, moins doux) et 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (personnalité d’origine, affection réservée à l’utilisateur et réduite en groupe). Tous utilisent la composition minimale officielle (un shell persistant) et les outils de lecture/écriture, glob et grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md et whale-loli-v3-naughty.md sont lus via whale_memory, whale_memory_v2 et whale_memory_v3 ; aucune mémoire croisée en lecture/écriture. billion-context compresse les conversations ; ce plugin traite les résumés comme preuves et permet de consulter les détails à la demande.

Étend DSH à WSL : il peut lire, écrire, modifier et rechercher les fichiers de la distribution. Selon la tâche, il lance une commande ponctuelle ou ouvre son terminal pour en exécuter plusieurs. Saisissez `dsh` dans un terminal WSL pour démarrer DSH (voir `dsh help`) ; chaque terminal ouverte peut collaborer visuellement avec l’IA.

Fournisseur web_search pour le module web basé sur SearXNG : métarecherche gratuite, auto-hébergée et sans clé via l'API JSON de votre propre instance, avec un exemple docker-compose loopback uniquement inclus.

Propose une compaction du contexte bornée, la réutilisation des résumés par session, des contrôles explicites de mémoire et l’élagage des outils qui préserve les diagnostics. Adapté à dsh 0.2.1-rc.2, avec la liste des presets Web et les métadonnées de plugins localisées.

Convertit les vidéos Bilibili en texte structuré pour l’IA : métadonnées, commentaires, danmaku, sous-titres, ASR local et OCR des images. Traitement local, sans envoi au cloud ; vérifie les images pour détecter les faux sous-titres, réutilise le cache et produit manifeste et résumé pour l’IA. L’OCR des images nécessite ffmpeg. L’ASR/OCR local requiert des environnements virtuels Python 3.10+ et, sous Windows, le runtime VC++. Les sous-titres IA nécessitent une connexion Bilibili.

Plugin Windows uniquement : surveille le titre de la fenêtre active, reconnaît les cours vidéo Bilibili, les classe par matière, récupère métadonnées/danmaku/commentaires et génère des cartes Markdown+Mermaid et des guides Word. La sortie Word nécessite Python installé localement.

Indique quelles skills chaque tour a invoquées (chargées par le modèle, saisies sous la forme /name, ou aucune) et gère le répertoire local des skills : installation depuis un dépôt, un dossier, un SKILL.md ou une adresse zip collés, définition d'un nom d'affichage en chinois dans le meta.yaml de la skill, et suppression d'une skill en conservant une sauvegarde.