Plugins

Relecture automatique par un second modèle sur la chaîne de réponse d'approbation : un sous-agent relecteur en lecture seule renvoie des verdicts structurés d'autorisation/refus avec justification, avec repli sécurisé (fail-closed) par défaut.

Tableau de bord d'utilisation multi-fournisseurs avec répartition des tokens par fournisseur/modèle, exploration par calendrier, soldes de compte et suivi des quotas d'abonnement OpenCode Go / Z.ai.

Ajoute un préréglage d'autorisation Auto entre Workspace Write et Full access : le travail courant reste dans le sandbox officiel workspace-write tandis que le modèle de la session actuelle examine les appels d'escalade et destructifs, accorde une fois un accès plus large exact, demande quand l'intention est ambiguë et refuse les chemins critiques.

Intègre les modèles de l'application de bureau WorkBuddy directement dans DeepSeek Harness — aucune configuration requise dans le chat DSH.

Enregistre les routes Ark Agent Plan, Coding Plan et les modèles postpayés dans le sélecteur de modèle natif de DSH.

Ajoute une bande au-dessus du compositeur pour rappeler les messages texte envoyés mais non lus (de pilotage) avant que le modèle ne les lise.

Centre personnel pour DeepSeek Harness : statistiques d'utilisation cross-session, estimation des coûts par modèle, instructions personnalisées globales, ajusteur global de taille de police, un animal de bureau piloté par les données avec skins bitmap et vectoriels, et une vue d'ensemble de l'état des conversations, le tout local et hors ligne.

Connectez l'OAuth ChatGPT et les modèles OpenAI Codex à DeepSeek Harness, avec des outils de recherche et d'image en option.

Plugin de fournisseur Volcengine Ark pour DeepSeek Harness (DSH) : enregistre les routes Agent Plan, Coding Plan et postpayées sur l'adaptateur natif pi-ai afin que les modèles Ark apparaissent dans le sélecteur de modèles.

Ajoute un fournisseur deepseek-web qui utilise les modèles web de chat.deepseek.com dans DSH, avec capture de connexion navigateur, signature de requêtes PoW, streaming SSE et appels d'outils basés sur des prompts.

Ajoute la connexion de compte, la configuration d'API et de Provider personnalisé, le changement de modèle, le repli d'image pour les modèles textuels et l'attribution des jetons/coûts à DeepSeek Harness 47f.

Compression du contexte pilotée par le modèle (Active Context Pruning) pour DeepSeek Harness : le modèle décide quand et quoi compresser.

App MCP locale-first pour les figures scientifiques. Importez, examinez et publiez une bibliothèque globale sur disque ; réutilisez des modèles exacts dans Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor et Wisp.

Fournisseur ChatGPT OAuth pour les modèles Codex avec recherche web par abonnement, quota et réinitialisation sûre, outils d'image, mode Fast et contexte conscient du modèle ; sans clé API ni Codex CLI

Rembobinage de conversation en place dans la même fenêtre de session sans fork (sémantique /rewind de Claude Code) : un bouton ↶ par message ramène le contexte du modèle à n'importe quel message utilisateur, avec restauration optionnelle de fichiers style Claude Code depuis des sauvegardes persistées sur disque.

Expose les modèles gratuits OpenCode Zen à DeepSeek Harness, sans clé API.

Curseur d'intensité de reasoning façon Codex pour DSH, ainsi qu'un curseur « gros poisson qui court ». Curseur de modèle et de reasoning-effort façon Codex pour DeepSeek Harness.

Modèles Google Antigravity (agy CLI) pour DSH — chat en streaming avec les abonnements Gemini/Claude/GPT-OSS, cartes d'outils natives, tours de réflexion, et connexion Google OAuth dans le GUI.

Mémoire associative proactive pour DSH : injecte un rappel sans prompt à une frontière fixe, avec auto-consolidation à trois couches, cristallisation des skills et gestion du contexte à la manière d’Astra. Comprend des registres de passation et un tableau blanc PLAN qui survivent aux changements de fenêtre de contexte, ainsi qu’une détection du niveau d’eau avec une fenêtre de modèle auto-détectée. Stockage Markdown local, agnostique au modèle, zéro dépendance ; plancher lexical de 0 Go avec couches sémantiques optionnelles.

Amélioration de prompts en un clic (5 modes, chaîne de mémoire, repli multi-modèles) plus reconnaissance vocale (Qwen3-ASR cloud / SenseVoice hors ligne, arrêt automatique au silence) pour le compositeur, avec redémarrage du service DSH en un clic.

Moteur de mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : stockage SQLite + miroir Markdown modifiable par un humain, consolidation autoDream, recherche sémantique hors ligne (vectorisation/reclassement/clustering locaux), chronologie entité-attribut, Sleep Mode, autoSummarize avec modèle personnalisé et 7 outils de mémoire.

Tableau de bord de facturation dans la barre latérale : utilisation réelle agrégée à partir des journaux de session (appels/tokens/cache par modèle et par jour), coût estimé en CNY d'après un catalogue de tarifs multi-fournisseurs à jour, les routes des forfaits d'abonnement (coding/token/agent) sont exemptées, et points d'état par fournisseur.

Animal de compagnie de bureau DSH flottant avec 12 animations d'état rédigées pour les requêtes, outils, compaction, archivage et amélioration des prompts ; occupation du contexte en direct ; un Grand Livre à vie persistant entre sessions ; totaux par fournisseur/modèle, tendances horaires et vues sur 7/30 jours ; basculement de thème sombre/clair ; estimations de coût optionnelles (désactivées par défaut) avec éditeur de prix visuel et alerte budgétaire mensuelle ; importation ZIP de skins côté client ; export d'utilisation JSON/CSV ; lectures de panneau en instantané uniquement avec indexation incrémentielle en arrière-plan ; et amélioration des prompts opt-in avec aperçu modifiable et soumission au compositeur DSH.

Canal de bot Lark/Feishu pour DeepSeek Harness : chaque discussion pilote son propre agent, et les approbations d'outils, questions du modèle et revues de plan reviennent sous forme de cartes auxquelles on répond par un bouton ou une réponse. Changez d'espace de travail et de modèle depuis la discussion (`/cd`, `/model`, `/new`), et exécutez plusieurs bots qui conservent des sessions séparées et peuvent se céder la parole dans un même groupe.