Plugins

Écrit des résumés locaux au format JSONL du nombre d'outils par tour et de signaux de vérification approximatifs, sans stocker les prompts, les arguments d'outils ni le texte des résultats.

Une seule couche de mémoire pour tous les outils et agents IA : injection de Context Bundle, rappel au moment du prompt, outils MCP, et capture du fil DSH à la fin de chaque tour.

Recherchez et insérez des chemins de fichiers et de répertoires de l'espace de travail avec `@`, plus un menu `/h` pour réutiliser des prompts de la session en cours.

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Context-aware by default: the recent conversation is injected as background and may enrich the ## Context section. Long outputs resume from the truncation point with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); a unified call budget bounds worst-case cost. Composer ✨ one-click optimize, undo, cancel and a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

Learning Mode agent preset: a coding agent that teaches while coding — concrete scenario-grounded explanations, Socratic guidance, and TODO(你) practice blanks, modeled on Claude Code's Learning output style; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm).

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

Redémarre DSH : méthode de redémarrage configurable (Node natif / PowerShell hérité), invite de reprise après redémarrage, relance automatique optionnelle par watchdog.

Auditable vision and cross-platform Computer Use runtime for DeepSeek Harness with source-preserving evidence.

Windows desktop launcher for the DSH Web UI: desktop shortcut, silent start, system tray with open/full-exit (stop service, close app window, quit tray), PWA app window with focus-instead-of-relaunch, install prompt, and task-completion notifications.

Mentions [[wikilink]] façon Obsidian pour l'interface web de DeepSeek Harness : recherche floue de titres de notes et ajout de leur contenu au prompt.

Changement de style de sortie à l'exécution, équivalent à outputStyles de Claude Code, pour DeepSeek Harness.

Réserve de prompts LIFO locale et par session, pour mettre de côté temporairement un texte de composer inachevé et le restaurer en toute sécurité plus tard.

Édition des sections du prompt système utilisateur et intégré, avec aperçu en direct.

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

Chinese localization for DeepSeek Harness: translates all system prompts, tool descriptions, and runtime contexts into Chinese at runtime via the system-prompt/assemble waterfall (1788 entries, zero source modification, uninstall restores English).

One-click ✨ polish button for the composer: rewrites prompts and drafts with WorkBuddy humanizer-style rules (kills AI-flavored phrasing, varies rhythm, mode-aware for instructions/questions/prose) via free Zhipu GLM-4.5-Flash or any OpenAI-compatible API, falling back to offline local rules.

Cost tracking priced from an online catalogue (models.dev + OpenRouter, 8000+ models, each call priced at its own instant): a per-turn cost line, a Cost tab attributing spend to tool output / model output / system prompt / commands, budget, monthly forecast, ~166 live-rate currencies, and a bill_stats agent tool.

Context-aware next-message suggestions in the DSH composer, with repeated Trigger cycling and explicit user review before sending.

Plugin DeepSeek Harness (DSH) : un sélecteur de « langue de réflexion » dans Réglages → Général qui indique au modèle dans quelle langue raisonner (chaîne de pensée) via une section du prompt système. Aucun appel supplémentaire, aucune latence, 12 langues.

Plugin fournisseur optionnel pour dsh-skill-pack-security : enregistre le dossier skills/ (zh) ou skills-en/ (en) du pack dans ctx.skills. Les deux éditions sont embarquées dans pack/.

Mémoire des préférences utilisateur pour DeepSeek Harness : profil utilisateur persistant avec des outils memory_get/memory_update et injection dans le prompt système.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.

Analyse les skills et les configurations MCP à la recherche d'injections de prompt, d'homoglyphes, d'Unicode caché, de commandes shell dangereuses et de fuites d'identifiants.

Per-file-type multimodal chains: preset processing models per wildcard convert image/video/audio files into prompt tokens before they reach the text-only session model, with per-preset fallback chains and a Multimodal settings page.