Plugins

Thèmes Catppuccin plus un skin glassmorphism activable pour la GUI web de DSH : Latte, Frappé, Macchiato et Mocha enregistrés dans le moteur de thèmes natif, changement en un clic avec choix persisté, et verre dépoli réglable pour la barre supérieure, la barre latérale, le compositeur, la ligne de statistiques et la vue de trajectoire.

Checklist des composants du paquet Semi Design partagé utilisé par les plugins DSH de tnnevol, ouverte depuis un bouton `Semi UI` dans l'en-tête d'une conversation : 35 composants plus une page de cas multi-comptes, organisés en sept groupes de la barre latérale allant des champs de saisie, formulaires, sélecteurs et arbres aux tableaux, cartes, superpositions et retours d'information, chacun rendu en direct avec une description d'une ligne et un plan de page, avec aperçu clair, sombre et selon le système. Installation depuis npm avec `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Fournisseur de modèles Tencent CodeBuddy pour DeepSeek Harness qui se connecte via OAuth du navigateur au lieu d'une clé API : liste le catalogue de modèles CodeBuddy avec les capacités de contexte, de sortie, d'appel d'outils, de reasoning et d'image de chaque modèle, gère plusieurs comptes avec basculement automatique vers le suivant utilisable, affiche le quota restant dans le composeur avec un panneau d'usage des token et crédits, et complète par compte les tâches de croissance CodeBuddy automatisables, avec un journal d'exécution. Installation depuis npm avec `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Plugin de production 3D Blender avec 30 skills de modélisation/reconstruction, 13 outils runtime et 26 assistants déterministes pour l'ajustement de référence, le rendu, la validation, l'animation et l'export portable ; installable sous le nom `dsh-blender`.

Panneau de gestion de taverne pour DeepSeek Harness : cartes de personnage, worldbooks et presets avec isolation par session, résumés de mémoire, toile de relations entre personnages, options d'intrigue en un clic et mode NSFW. L'expérience complète nécessite aussi les plugins compagnons dsh-muv-engine et dsh-muv-table, qui affichent la barre d'état, les options d'intrigue et les tables de variables.

Conseil multi-modèles pour DeepSeek Harness : réponses indépendantes, revues croisées anonymes et décision finale inspectable.

Mémoire de projet uniquement locale, sans dépendance d'exécution intégrée ni service externe : JSON comme source de vérité plus un PROJECT_MEMORY.md généré, Hot Memory bornée en tokens et figée par session pour la stabilité du cache de préfixes de prompt, rappel BM25 inter-projets mis en cache, provenance fiable de session/tour, gouvernance explicable des doublons/conflits avant écriture, cycle de vie éditable importance/épingle/étiquettes/remplacement/archivage, distillation configurable en fin de tour de haut niveau, et une GUI web bilingue pour la recherche, l'inspection, le diagnostic et les réglages en direct.

Lit à voix haute les réponses de l'assistant via Edge TTS gratuit ou vos propres modèles vocaux RVC : boutons de lecture à voix haute + lecture automatique, lecture progressive par blocs adaptatifs (lectures longues sans coupure), installation en un clic de packs vocaux depuis un registre, et un runtime RVC portable.

Auto-évolution continue : un état de harness versionné, auditable et sûr en cas de retour arrière (prompts, mémoire, skills, spécifications de sous-agents), affiné à partir des trajectoires de session, avec des points de contrôle de revue et des skills rechargés à chaud.

Gestion des mises à jour pour DeepSeek Harness et ses plugins : vérifications à double source npm/GitHub sensibles au semver pour le programme principal et chaque plugin installé, bannière localisée (zh/en) listant les éléments actualisables, et mises à jour en un clic (le programme principal est sauvegardé, contrôlé en intégrité et restauré en cas d’échec ; les plugins s’installent via un répertoire temporaire sans toucher aux autres paquets), avec redémarrage protégé par watchdog après mise à jour. La page des paramètres ajoute des voyants de version par plugin, la progression des mises à jour en direct et des bascules bannière/notification.

Ajuster en direct l'UI de conversation Web DSH depuis Paramètres : taille de police des messages, tables markdown de style Claude Desktop, largeur de dialogue, rail chronologique optionnel, et GitBar avec gestion de branches, diff par fichier, commit & push.

Suite d'agents de recherche : contrôle d'objectifs à long horizon avec des chaînes de preuves auditables, planification cron, équipes d'experts multi-agents, mémoire de recherche auto-évolutive (rappel FTS5 + RRF), espaces de travail par projet, et une UI d'espace de travail personnalisée.

Mode voix duplex intégral pour l'interface Web DeepSeek Harness : bascule (envoi automatique après 2 s de pause) ou dictée push-to-talk dans un brouillon modifiable avec ASR streaming zipformer2, mot de réveil optionnel ; lecture phrase par phrase via Edge TTS avec sous-titres en direct, et la parole interrompt la lecture et le tour en cours (vrai barge-in). ASR sur appareil, aucune clé API requise.

Diagrammes Excalidraw modifiables pour les conversations DeepSeek Harness.

Skill Smart Charts : transforme les fichiers de données CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON en HTML ECharts interactif autonome — 32 types de graphiques, dont des cartes hors ligne, 3 thèmes, sans CDN. Un profil de données --profile (type par colonne, cardinalité, valeurs manquantes, échantillons, statistiques, granularité d'entité, signaux d'analyse) permet à l'agent de lire les données et de choisir lui-même le graphique ; chaque graphique intègre une fiche factuelle (plot_stats + data_preview) dont les chiffres sont les seules valeurs citables. Le code de transformation LLM s'exécute dans un bac à sable restreint (liste noire + liste blanche AST + fonctions intégrées sûres) ; --doctor vérifie lui-même l'environnement Python. Entièrement hors ligne, ECharts inclus.

Pilote le tracé scientifique OriginLab Origin depuis le chat IA via MCP : 62 outils. Chien de garde des boîtes de dialogue modales, garde de sécurité LabTalk, release/reconnect, ajustement avec paramètres initiaux/fixes/pondérés, retouches fines de graphiques et feuilles, outils matriciels, FigureSpec YAML déclaratif (diffable et rejouable), instantané en lecture seule des MCP Resources, passerelle matplotlib-figure, assemblage PowerPoint avec étiquettes de panneaux, recherche de modèles du Graph Gallery, export EPS, liste blanche d'accès aux fichiers, base de régression visuelle et livrable OPJU éditable avec vérification déterministe de relecture.

Garde-fou causal en boîte blanche pour dsh : chaque appel d'outil est arbitré avant exécution selon une chaîne logique causale déterministe — bloque les opérations destructrices et celles sur les fichiers d'identifiants, escalade les violations répétées des limites, coupe les maillons défaillants jusqu'à correction vérifiée, et fournit des verdicts de risque sur l'exécution non auditables ; fonctionne entièrement en local, sans coût d'API, plus 6 outils de vérification automatique en boîte blanche.

Plugin d'amélioration de preset universel pour DeepSeek Harness : un éditeur de preset modifiable (entrées system/user/assistant + pré-remplissage de sortie de modèle en camouflage)

Un thème web recréant la page d'accueil DeepSeek Harness avec un fond fluide, une grille de pointeurs élastique, des poissons animés et des effets réglables.

Analyse de documents DSH indépendante du fournisseur, propulsée par MinerU, avec tâches d'arrière-plan natives, résultats immuables et fusion sécurisée des requêtes.

Un mode de routage intelligent léger et sélectionnable pour DeepSeek Harness.

Plugin « écriture mono-cœur » pour DeepSeek Harness : outils minutieusement simplifiés et sortie renforcée pour les petits modèles quantifiés, adapté à l'exécution locale de pipelines de romans longs avec des modèles embarqués.

Réunions visuelles en table ronde pour DeepSeek Harness — nœuds experts sur un anneau avec arêtes dirigées, passerelle d’agrégation, réflexion par proxy pour les modèles travailleurs en boîte noire, et revue adverse (red-team) des plans arrêtés avec endossement/rejet par point de vue.

Allègement réversible du contexte pour DeepSeek Harness : réencodage tabulaire sans perte de tableaux JSON uniformes de style TOON, fenêtres de table échantillonnées par pas avec numéros de ligne, et déduplication inter-tours des sorties d'outil répétées ; chaque remplacement passe un seuil octets+jetons (≤72 % d'octets, strictement moins de jetons estimés) et l'original est écrit sur disque derrière un avis `[save-token #id]`, récupérable en un appel via l'outil `save_token_expand`, avec le comptage des jetons facturés et économisés dans un tableau de bord des paramètres.