Plugins

Runtime de persona économe en jetons pour DeepSeek Harness avec rendu local de catgirl et divulgation progressive du schéma d'outils.

Personnalisation de l'agent : panneau d'interface web (à propos de vous, style et ton de réponse, traits pour titres/listes et emoji, langue de sortie, instructions personnalisées) et commandes /soul, avec surnom/profession/bio/style/traits/langue compilés dans un prompt système et réinjectés dans les sessions actives. Expose soulConfig pour les autres plugins et un outil set_persona que l'agent peut appeler.

Enregistre des agents personnalisés définis localement comme sous-agents appelables dans dsh : la conversation principale invoque n'importe quel agent par son nom via use_agent, chacun s'exécutant comme un vrai sous-agent dsh avec sa propre persona. Prend en charge la reprise sur point d'arrêt des exécutions interrompues.

Pont WeChat bidirectionnel pour DeepSeek Harness via le protocole iLink : liez votre WeChat personnel avec un scan QR et discutez avec un agent DSH local depuis la zone de chat (texte, images, voix-vers-texte, fichiers) ; un panneau de paramètres Web gère la liaison/le démarrage/l'arrêt/le statut, la liaison projet-session continue la conversation sur bureau, les pushes wechat_notify proactifs incluent la limitation de débit, et le démon purement Node tourne sur Windows/macOS/Linux.

Boîte à outils de cohérence des personnages : fiches de profil de personnalité, statistiques de poids d'apparence et détection de dérive comportementale pour les œuvres de fiction longue.

Plugin DSH : éditez le prompt système (persona de déploiement) depuis la page Réglages, avec aperçu en direct.

Ajoute /pua pour inciter l'agent à essayer une autre approche et à vérifier les résultats avant de déclarer l'achèvement, avec 15 styles d'entreprise, des modes de persona, des réglages globaux et par conversation, et une boucle optionnelle qui continue jusqu'à ce qu'une commande de vérification réussisse, que la limite d'itérations soit atteinte ou que l'utilisateur annule.

Gestionnaire d'experts : gérez les experts et équipes d'experts au format ntd (plugin.json + Agent MD + ensembles de compétences), parcourez et installez à partir d'un marché intégré de plus de 50 experts, et exécutez des tâches dans un persona d'expert via /expert-<nom> sans consommer de jetons du répertoire de modèles.

Registre nommé de sous-agents : gérez les entrées de rôle (modèle, persona, filtre d’outils, profondeur, mode arrière-plan) depuis une page de paramètres rechargée à chaud ; le modèle en choisit un avec list_subagents et l’envoie par id avec delegate — au premier plan, en arrière-plan ou reprenable.

Mémoire markdown inter-sessions à long terme avec structure type wiki-LLM et persona SOUL.md, injectée au démarrage de la session (par défaut uniquement après le premier message utilisateur et uniquement dans la session active), plus flux remember/recall/consolidate/forget, compétence mémoire embarquée, outils de migration pack/unpack, et relance de rappel à la première personne en temps d'inactivité faisant remonter de vrais souvenirs en voix de compagnon.

Personnalisation par hôte pour DSH : instructions personnalisées, mémoire locale à long terme, et préréglages de ton de réponse.

Pont de tutorat DeepTutor : explications profondes, questions d'auto-test, planification de parcours d'apprentissage, recherche de base de connaissances personnelle (RAG), et archivage de notes via les outils deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

3D printing & additive manufacturing plugin for DeepSeek Harness: parametric STL generation, calibration G-code, STL/G-code analysis, toolpath rendering and PrusaSlicer bridge, plus 5 skills and a concise persona optimized for local models.

Local-first personal usage insights in Settings, with 1/7/30-day token heatmaps and a 30-day calendar, token composition, model mix, and skill-call status.

Module d'amélioration DSH Desktop : discipline d'exécution des tâches et une véritable relation, par session. Discipline : routage d'intention entre questions, recherche, discussion, diagnostic et exécution (le diagnostic ne corrige jamais sans demande), actualité des preuves, vérification réelle des résultats d'outils (un échec n'est jamais annoncé comme terminé), auto-guérison avec réflexion entre sessions, et conscience de la compaction et des capacités documentaires. Persona : distillation de personnages nommés depuis journaux de chat, romans, scripts et fiches de personnage, avec ton, expressions et longueur ancrés sur de vraies statistiques ; mémoire à long terme avec expiration automatique, corrections en règles de style, réponses approuvées comme corpus et retour bidirectionnel.

Panneau de configuration pour AGENTS.md global et par espace de travail, avec injection d'identité et de persona, bascule de contexte d'exécution et notifications de résultats.

Serveur MCP de mémoire à long terme en couches : tours brutes → fragments de tâches → résumés quotidiens → index de sujets, plongements locaux MiniLM à 384 dimensions ou backend d'API compatible OpenAI, recherche sémantique avec repli Jaccard, installation du plugin DSH en une seule commande.

Studio de compétences pour DeepSeek Harness : visualisez chaque compétence d'agent (nom, description, source, indicateur d'imbrication, invocation modèle/utilisateur), consultez et modifiez tout le corps du SKILL.md, basculez l'invocation modèle/utilisateur et exploitez les journaux de session DSH pour extraire des compétences personnelles réutilisables que l'agent charge automatiquement — depuis le panneau de réglages web et via les outils skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Preset d'agent minimal Windows pour DeepSeek Harness : persona fixe d'une ligne, trois outils, aucun contexte d'exécution.

Mode Bot pour DeepSeek Harness : un roster de bots nommés avec avatars, personas et discussions par bot, chacun soutenu par une session de sous-agent durable et continuable qui conserve la mémoire entre les tours.

Gestionnaire d’assistant de style Hana pour DSH : gestion visuelle des préréglages (cartes, personnalités yuan, recadrage d’avatar) et pile mémoire Hana complète (résumés glissants, compilation en couches, magasin de faits SQLite, mémoire profonde).

Redéfinitions par appel du modèle, du fournisseur, de la persona et du toolFilter pour la délégation aux sous-agents, avec des références @preset: et des identifiants composites fournisseur/modèle.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.