Plugins

Dites adieu au copier-coller et à l’anxiété liée aux DSH Token. Laissez ChatGPT sur le web se connecter directement à votre projet local, coder de manière autonome et confier les tâches complexes à DSH pour une exécution prolongée.

La base de connaissances de développement de plugins DSH en tant que compétence d'agent à la demande : contraintes officielles, workflows de tâches, référence d'API et pièges de la communauté, installée avec le bundle pour que l'agent puisse consulter en construisant un plugin.

lowtide : pipeline de tâches batch hors pointe avec adjudication humaine pour dsh (conscient des tarifs pointe/creux)

Exécuteur de lots en heures creuses pour DeepSeek Harness : les utilisateurs définissent leurs tâches en heures chargées (prompt, stratégie, priorité, espace de travail, fichiers verrouillés) et les libèrent manuellement ; le plugin exécute ensuite le lot automatiquement dans les fenêtres creuses définies. Chaque exécution passe cinq vérifications préalables (espace de travail, git HEAD, sha256, fenêtre, budget quotidien), prend en charge quatre stratégies (unique / itérative / échantillonnage / revue) et trois niveaux d'autonomie (L1 par tâche, L2 lot, L3 entièrement automatique), et boucle avec un rapport matinal des diffs, dépenses et économies issus d'un registre aligné sur la tarification officielle.

Une équipe d’agents persistante pour une collaboration de longue durée dans DeepSeek Harness : identités d’agents durables, Workspaces par projet, Channels porteurs de responsabilité et Task Threads chaînant des agents de session.

Passerelle Feishu/Lark pour DeepSeek Harness : liaison PersonalAgent par scan, cartes en streaming, espaces de travail de projet git-worktree, tâches parallèles par portée, agents multi-rôles, notifications inter-sessions, gestion du modèle/de la clé dans le chat, et un gardien filet de sécurité qui continue de répondre dans Feishu même après un plantage de dsh.

Collaboration d'équipe multi-agents pour DeepSeek Harness avec modèles, compétences et serveurs MCP par assistant, contextes indépendants, espaces de travail partagés, coordination des tâches et gestion des conversations.

Met en pause et reprend automatiquement les tâches pendant des fenêtres temporelles définies par l'utilisateur pour éviter les coûts d'API aux heures de pointe ; comprend l'affichage du solde du compte et un diagramme à barres des dépenses par tranches de 10 minutes.

Vue de conversation Galgame multi-personnages avec sélection distincte du personnage et du modèle de réponse, affection par personnage, mémoire, historique de dialogue et galeries CG, ainsi que des réponses informées par les événements de tâches à travers les sessions Harness.

Atelier de calendrier et de tâches hiérarchiques : clarification d'intake assistée par IA, consultation, décomposition, exécution avec acceptation utilisateur, et revue, plus rappels et workspaces de session IA par tâche.

Installe quatre presets de recherche mathématique multi-agents pour DSH : v2 (pipeline guidé par les probabilités avec débat multi-vérificateurs), v3 (base de connaissances Markdown façon article avec un agent planificateur et une bibliothèque de méthodes réutilisable), v4 (résidents persistants auto-organisés qui s'écrivent et se réunissent) et v5 (un institut de recherche avec un académicien qui décompose et attribue le travail, des chercheurs votants, des intérimaires, un chat de groupe et un tableau de tâches compare-and-set) ; les quatre gèrent la reprise sur point de contrôle, l'intervention humaine et un interrupteur optionnel de vérification formelle Lean (off/encourage/require) dont la preuve validée transforme le vote en contrôle de fidélité des énoncés Lean.

Met en pause et reprend automatiquement les tâches pendant des plages horaires définies par l'utilisateur pour éviter les coûts d'API aux heures de pointe ; inclut l'affichage du solde du compte et un graphique à barres des dépenses avec une granularité de 10 minutes.

Oh My DSH (OMD) ajoute des résumés de contexte avec rappel des sources d'origine, une vérification liée aux tâches, l'optimisation des prompts, la navigation de code CodeGraph, le contrôle d'ordinateur OpenCU et quatre thèmes couvrant la mise en page, les barres latérales et les réglages.

Pendant le vibe coding, enregistrez une réponse dont vous pourriez avoir besoin plus tard, utilisez Side Chat pour une question surgissant soudainement, ou ouvrez une conversation connexe pour un travail plus approfondi sans perdre le focus sur la tâche en cours.

Centre de notifications d'événements de tâches : 6 types d'événements (ask / approval / completion / subagent completion / error / turn end), double canal (Notification navigateur + toast système du host) plus canaux push Bark/Webhook (ntfy, Gotify, passerelles auto-hébergées) ; heures silencieuses avec exceptions urgentes, relances d'expiration d'approbation, agrégation des tempêtes de complétion et rédaction du texte des notifications.

Tableau de tâches pour l'interface web dsh : une entrée dans la barre latérale et une vue kanban multi-colonnes avec persistance locale.

Exécute des tâches de codage planifiées dans des sessions DeepSeek Harness isolées, gérées depuis les Paramètres ou l'agent.

Optimisation en un clic d'une instruction brute en prompt professionnel : trois styles de sortie, profilage de rôle/tâche/objectif conscient de la situation, apprentissage auto-itératif (mémoire de session + valeurs par défaut intelligentes + substitutions utilisateur), /template pour 22 sous-scènes avec zéro appel au modèle, ✨ optimisation/annulation en un clic dans la zone de saisie, outil prompt_optimize, hook d'auto-optimisation et documents zh/en détectés automatiquement.

Agents enfants persistants en arrière-plan reposant sur le mécanisme officiel de sous-agents : démarrez-les depuis n'importe quelle session, suivez leur progression dans la barre latérale de la Web UI, envoyez-leur des messages ou interrompez-les à tout moment, avec une portée d'outils par enfant, une persona et des limites de profondeur de délégation.

Traduction au niveau de l’affichage pour l’interface Web DSH — chaînes de réflexion, cartes de tâches et réponses en 8 langues cibles via Ollama local ou Google/Bing, avec conservation des originaux.

Mémoire de projet pour dsh avec intégration native au système de tâches : les todos de session et les lectures de fichiers sont condensés automatiquement en enregistrements de tâches inter-session (liens tâche↔fichier), afin que les workflows puissent être repris et réutilisés sans recontextualisation. Mémoire à la lecture (pas de scan préalable) : extrait les symboles de code, résume les docs et relie docs↔symboles ; enrichissement sémantique TS optionnel (activé automatiquement si TS est installé). Les notes d’expérience sont dédupliquées automatiquement. Chaque rappel inclut une citation traçable. Pure JS, une seule dépendance, fonctionne immédiatement, fonctionnement silencieux, surcharge nulle.

Cibles de session Git worktree avec sessions de tâches isolées, Prêt pour la revue (Ready for Review), Aperçu local réversible, livraison confirmée par l'humain, conservation et récupération de l'environnement, et itération au sein de la même session.

Alertes de fin de tâche et de questions de style Hello Kitty pour DSH Web, accompagnées d'un thème optionnel Skin Center v2 rose clair/sombre et de scripts d'installation locale.

Royaume de gouvernance d'agents pour DeepSeek Harness : territoires, liaisons de rôles (bind/unbind/session avec identité de modèle/agent), et une boucle de tâches planifier→assigner→exécuter→réviser où les déclarations du Worker ne se complètent jamais automatiquement (Claim ≠ Fact), avec une console d'exploitation GUI locale.