Plugins

Fournisseur LLM Command Code non officiel : enregistre une route `commandcode` avec un catalogue de modèles en direct et la prise en charge du reasoning-effort.

Transforme une vidéo (fichier local ou lien Bilibili/yt-dlp) en grille de storyboard adressable : cellules numérotées, horodatages exacts, transcription par cellule et enveloppe audio sur la même chronologie. video_zoom relit toute fenêtre en plus haute résolution, afin qu’un modèle textuel puisse examiner la vidéo au lieu de lire un résumé.

Réunit dans DeepSeek Harness les comptes WorkBuddy connectés sur cette machine en un pool de modèles avec basculement automatique. Inclut la rotation des comptes, le délai après une erreur 429, les crédits en direct, un catalogue avec multiplicateurs par modèle et tags gratuit/réduction nocturne, la connexion QR pour 13 fournisseurs et l’agrégation des canaux gratuits. Les comptes persistent après redémarrage.

Fusionne tous les comptes WorkBuddy connectés localement dans DeepSeek Harness en un seul pool de modèles à bascule automatique (rotation multi-comptes, crédits en direct et un catalogue de modèles affichant les multiplicateurs de crédits par modèle et les étiquettes gratuit/réduction nocturne).

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

Place l’agent sur QQ comme personnage via SnowLuma (OneBot v11) : chats privés et de groupe, messages vocaux, stickers, journal Qzone, navigation Bilibili, reprises de chansons, génération d’images, mémoire longue et humeur. Chaque fonction est un module désactivable, remplaçable ou extensible localement ; les modules rechargés à chaud peuvent aussi réécrire les décisions de réponse de groupe, prompts, messages sortants et choix du modèle par chat. Sûr par défaut : interrupteur maître désactivé, mode simulation activé.

Skin de curseur de reasoning adaptatif qui associe les niveaux d'effort de raisonnement disponibles de chaque modèle à une échelle d'intensité visuelle de 0 à 30, avec des portraits, un arrière-plan et des couleurs d'interface synchronisés.

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.

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

Permet à un agent uniquement textuel d’observer un écran en direct ou un flux caméra. Chaque image est évaluée selon le changement visuel ; seules les importantes sont regroupées sur une planche numérotée avec l’enveloppe audio, afin que le modèle voie les changements réels plutôt qu’une capture toutes les quelques secondes.

UI générative dans la conversation : le modèle génère des cartes HTML interactives directement dans le flux du chat, avec aperçu en streaming et rendu en sandbox.

Studio basé sur un espace de travail pour créer des rapports, diapositives, tableaux, cartes mentales, quiz, flashcards, audio et vidéo étayés par des sources, avec les modèles DSH et des services d’artefacts partagés. La génération Office exige Python 3.12+ et ses dépendances, ainsi que DSH_OFFICE_PYTHON configuré ; le rendu multimédia nécessite Chromium et l’ASR local requiert aussi whisper.cpp et un modèle.

Connexion OIDC configurable et accès aux modèles autorisé par jeton, notamment LiteLLM et une intégration oidc-llm facultative, avec un backend DSH Web autonome.

Escouades multi-modèles persistantes configurées dans les Réglages et sélectionnées dans le Composer, avec des politiques de modèle et d'outils par membre. Par défaut, l'Agent principal effectue lui-même le travail simple et ne délègue que lorsque l'escouade enregistrée est nécessaire ; le travail délégué s'exécute sous forme de DAG borné avec revue et réparation facultatives. Run Center suit les nouvelles tentatives et les tokens par membre à partir des événements d'usage officiels de Harness.

Ajoute au sélecteur de modèles natif de DSH un curseur animé d’effort de raisonnement DeepSeek Chan, suivant les niveaux déclarés par le modèle et dont l’animation accélère pendant le glissement.

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.

Fournisseur OpenCode Go avec découverte en direct des modèles de la passerelle, métadonnées de capacités en ligne de models.dev, routage de session et paramètres web avec utilisation de l'abonnement.

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.

Connecte l’agent à QQ comme personnage via SnowLuma (OneBot v11) : conversations privées et de groupe, notes vocales, autocollants, journal Qzone, navigation Bilibili, reprises de chansons, génération d’images, mémoire à long terme et humeur. Chaque fonction est un module modifiable localement (désactivation, remplacement ou extension) ; les modules rechargés à chaud peuvent aussi réécrire les décisions de réponse de groupe, les prompts, les messages sortants et le modèle par conversation. Réglage sûr par défaut : interrupteur maître désactivé et dry run activé.

Il suffit d'installer ce plugin dans dsh : sans connexion, sans inscription et sans clé API, les modèles de pointe sont là, dont Muse Spark 1.3 et MiMo V2.6. Entièrement gratuit, sans plafond d'usage.

The memory that dreams — mémoire intersession pour DeepSeek Harness : se souvient de vous et de vos projets, consolide les souvenirs à l’inactivité (autoDream), met de côté les souvenirs contradictoires pour votre examen et conserve une piste d’audit rejouable. La mémoire reste sur votre machine dans SQLite avec des miroirs Markdown modifiables ; récupération en quatre modes (mots-clés, vecteur, BM25, graphe d’entités), panneau interactif, 10 outils de modèle, serveur MCP, API externe et CLI. La synthèse et la consolidation utilisent le modèle hôte déjà configuré ; avec un embedder local, la recherche sémantique fonctionne entièrement hors ligne.

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 une adresse de dépôt, de dossier, de SKILL.md ou de zip collée, définition d'un nom d'affichage chinois dans le meta.yaml de la Skill, et suppression d'une Skill en conservant une sauvegarde.

Panneau d'utilisation en barre latérale qui attribue les tokens au site relais ayant traité chaque requête, lu depuis votre configuration de fournisseur existante : totaux du jour/mois/depuis toujours, répartitions par site et par modèle, une carte thermique d'activité annuelle, et les soldes New API / Sub2API / DeepSeek.

Permet au modèle de se connecter à des bases de données et d'écrire du SQL.