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Plugin DeepSeek Harness qui transforme les jugements Jev en trois actions automatiques — élaguer la sortie d'outil surdimensionnée vers les segments pertinents pour la requête, filtrer les pages récupérées à la recherche d'instructions visant le modèle, et choisir la skill adaptée à l'étape suivante — plus les outils jev_ask et jev_gate, un registre de jugements qui survit aux redémarrages et un rapport /jev-status. Nécessite une clé d'API TypeSafe ; sans elle, il reste inerte et n'envoie rien.

Pipeline de recherche multi-plateformes et de recherche approfondie : harvest_scout pour la découverte parallèle sur GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili et YouTube ; harvest_deep_research pour des rapports de recherche complets automatisés ; plus extraction, vérification croisée des sources et audit de crédibilité.

Compétence de revue de code pilotée par modèles : flux de revue en cinq étapes, classement par sévérité (critique/moyen/mineur), notation quadridimensionnelle (qualité, sécurité, performance, maintenabilité), sortie double texte et HTML et base de connaissances de référence à la demande.

Score multi-dimensionnel de qualité pour les plugins DeepSeek Harness, évaluant un dépôt ou un paquet npm selon la réussite de l’installation, l’activité de maintenance, l’exhaustivité de la documentation, l’analyse de sécurité et la conformité au protocole à partir de preuves CLI réelles, et produisant un rapport de classement en JSON ou Markdown.

Un éditeur Typst WYSIWYG pour les articles, rapports, examens, CV, graphiques, affiches, partitions musicales et diapositives exportées au format PPTX.

Scanner de sécurité pour plugins DSH : analyses statiques et sémantiques du code source du plugin, règles de surface d'attaque spécifiques à DSH, npm audit, scan par lots et rapport HTML avec gravité et preuves par constat.

Pipeline d'optimisation des jetons en couches pour DeepSeek Harness : échelle de sortie, chargement paresseux MCP, moteur de compaction, reporting des hits de cache. Construit sur les vraies API de plugins DSH ; ~40-60 % d'entrées économisées dans les longues sessions.

Compagnon de bureau en pixel art représentant une baleine avec 29 états audités par images : il tapote la vitre et fait clignoter le titre de l'onglet lorsqu'une approbation attend, prononce un rapport d'achèvement à la fin d'un tour, et ajoute une palette de commandes slash au client web.

Revue hors ligne de schémas pour EasyEDA Pro, exposée à dsh sous forme de quatre outils : rapports de contrôle ponctuels, squelettes d'architecture, un diagnostic d'installation et un pont vers l'éditeur en direct privilégiant les actions en lecture seule, le tout piloté par la CLI locale boardwise.

Décisions typées Laya (`noul` oui/non, `choice`, `score`) comme service Cordis de premier ordre (`ctx.laya`) plus les outils `laya_ask` et `laya_plan` visibles par le modèle. Le plugin lui-même n'installe et ne télécharge rien : c'est un client d'un sidecar `laya-mcp serve` que vous démarrez vous-même, et il signale que le sidecar n'est pas en cours d'exécution au lieu d'échouer obscurément au premier appel d'outil.

Plugin de vérification d'objectifs basée sur des preuves pour DeepSeek Harness. Verrouille les objectifs via /ultragoal et vérifie l'achèvement par rapport aux codes de sortie des commandes et aux artefacts générés, empêchant le modèle de signaler faussement l'achèvement des tâches.

Plugin fournisseur TRAE SOLO pour dsh-router, porté depuis traework2api. Fournit le fournisseur traework, un canal de chat SOLO gratuit et signale l'état de compte unique au noyau dsh-router.

Agent d'écriture en collaboration approfondie pour DSH : apprentissage du style d'écriture par utilisateur à partir de paires d'édition, flux clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, synthèse projet-vers-rapport (rapport de laboratoire / présentation produit / enquête / README), 41 outils MCP et interface web de sélection-amélioration avec aperçu de fichiers intégré.

Profilage des performances et diagnostics du cache LLM pour DeepSeek Harness — ingénierie du contexte, profilage de latence et rapports sur le comportement du cache.

Ajoute /review, /review-status et /review-cancel pour lancer un sous-agent natif indépendant qui inspecte une portée Git choisie (branche de base, modifications non validées, un commit ou des instructions personnalisées) et renvoie un rapport de constats dans la conversation en cours, avec une sortie en anglais ou en chinois selon la locale de l'hôte.

Recherche approfondie comme mode agent : une unique boucle révisée qui planifie, recherche dans des rondes parallèles adaptatives pilotées par les lacunes que les chercheurs eux-mêmes déclarent, synthétise un rapport cité puis le relit de manière contradictoire, au lieu d'un script que le modèle réécrit à chaque appel. Les questions que le budget de rondes n'a jamais atteintes sont nommées dans le rapport plutôt qu'écartées.

Dirige web_search vers une instance SearXNG auto-hébergée au lieu de la route native : pagine jusqu'à ce que maxResults soit satisfait et signale une couverture dégradée lorsque les moteurs échouent, afin qu'un ensemble de résultats maigre ne soit pas lu comme un web maigre.

Gère les modèles OpenCode Zen niveau gratuit et Go dans settings.yaml — récupère les listes de modèles en direct depuis opencode.ai, signale les écarts configuré/en direct par route, et ajoute ou supprime des entrées via quatre outils d'agent et une section de paramètres OpenCode Models.

Fournisseur de modèle DSH pour le CLI AGY authentifié localement : découverte de modèles Gemini/Claude, effort de raisonnement indépendant, outils appartenant à DSH, gestion délimitée du contexte et des résultats d'outils, et streaming sûr pour Windows. Signalez les problèmes dans GitHub Issues : https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.

CLI self de Superself en tant qu'outils face au modèle (contexte de projet, unités de travail, rapports, décisions) plus une commande /self — état de projet inter-sessions et inter-projets conservé hors du dépôt de code.

Rapports d'évidence de livraison locaux et vérifiables pour le travail d'agent de code.

Mémoire markdown à long terme entre sessions, avec une structure LLM-Wiki et un persona SOUL.md, injectée au début de la session, plus des flux remember/recall/consolidate/forget, un skill de mémoire intégré, des outils de migration pack/unpack et une relance de rappel à la première personne pendant les temps d'inactivité. Ajoute aussi l'observabilité et l'entretien qui manquaient : budget de bloc de démarrage par fichier, horodatage automatique de last_access pour que la décroissance de saillance fonctionne, tableau de bord de santé en lecture seule, compilateur d'index déclaratif, graphe de mémoire interactif, requêtes structurées, suggestions de liens croisés et rapport checkup terminé par une liste d'actions priorisées. La charge de démarrage a été réduite d'environ 23 %.

Vérification des références pour DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器) : l'outil de modèle reference_checker vérifie la bibliographie d'un article (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texte collé) par rapport à Crossref, OpenAlex et arXiv, rapporte found / partial / not_found / error par entrée et émet des citations corrigées dans le style d'entrée (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Rapports de dérive comportementale pour les sessions DSH : compare deux journaux de session et rend compte de l'alignement des séquences d'outils, du mélange d'outils, du volume de raisonnement, du timing, des reprises et des fichiers ciblés, avec un seuil CI facultatif. Zéro dépendance.