Plugins

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Modèle de démarrage pour plugins dsh couvrant configuration, outils, événements, services, hooks, emplacements d'interface navigateur et commandes slash.

drawio piloté par IA : quatre outils d'agent (valider, rendre en SVG/PNG, éditer, modèle) plus un tableau en direct dans la barre latérale — aperçu mxfile-vers-SVG sans dépendance, éditeur diagrams.net intégré avec pont de sauvegarde, et ouverture automatique lorsque l'agent dessine.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

Connectez DeepSeek Harness à un pipeline Hermes : modèle de spécification de répartition, routage par niveau de modèle, portes de qualité pilotées par l'orchestrateur, règle d'écrivain unique pour git, le tout sous forme de pack SKILL.md (installable en bundle).

Un coffre Obsidian partagé pour tous les agents : cœur Python sans dépendances (recherche/promotion/arbitrage/oubli), modèle de coffre, plugin dsh (memory_search/show/submit/status).

Interroge le wiki chinois de Minecraft (API MediaWiki) et convertit le texte wiki brut en sortie propre lisible par l'IA — recherche, introduction de page, Markdown complet et entrée aléatoire ; modèles, références, images et liens inter-langues sont supprimés avant d'atteindre le modèle.

L'IA peut rédiger un texte de CV, mais les modèles peuvent toujours sembler erronés, les pages peuvent déborder, des espaces peuvent rester et de petites modifications peuvent déstabiliser la mise en page. dsh-resume fournit un flux de travail DSH de bout en bout pour un raffinement véridique du contenu, une sélection de modèles, un réglage de la mise en page A4, une révision visuelle et des versions de CV personnalisées pour différents scénarios de recherche d'emploi.

Expose les modèles de prompts Pi en tant que commandes slash de DeepSeek Harness

Tableau kanban de projet par espace de travail : neuf outils de modèle kanban_* pour la planification pilotée par agents, plus une interface de tableau dans le navigateur avec persistance sur disque, annuler, modèles et archivage.

Compagnon de session en quatre modules : export intelligent de conversation (Markdown/PDF/JSON/image longue PNG avec rédaction de confidentialité et ZIP par lot), résumés de passation de contexte avec sauvegarde/import de modèles, optimisation des coûts API (tarification officielle en direct, planification heures pleines/creuses, budgets journaliers/mensuels, routage de modèle), et recherche globale de conversation avec recherche dans le chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API).

Disjoncteur pour tours d'agent inactifs : surveille agent/assistant-stream et annule un tour qui ne produit que du raisonnement — ni texte ni appel d'outil — après 45 s, après 80000 caractères de raisonnement, ou sur un motif de répétition dégénéré (unité répétée exacte, répétition de gabarit de phrase, répétition clairsemée, ou densité de 6-grammes). Au déclenchement, il injecte une instruction de continuation qui exige que l'action suivante soit un appel d'outil, et livre 11 cas de régression plus un réglage par porte.

Rapports de travail pour DeepSeek Harness : rassemble les commits Git et les conversations locales des agents (DeepSeek/Claude/Codex) et génère des rapports quotidiens, hebdomadaires ou mensuels à partir de vos propres modèles ; l'outil d'agent est injecté à la demande.

Gérez AGENTS.md global dans DSH Web avec aperçu Markdown, modèles réutilisables, historique des versions, importation/exportation, restauration des importations échouées et protection contre les conflits de révision.

Préréglage d'agent de documentation technique pour DeepSeek Harness : écriture pilotée par modèles avec bibliothèque de modèles auto-apprenants, suppression de la saveur IA pour les documents techniques, et boîte à outils d'assurance qualité (audit de documents, cohérence inter-documents, renumérotation, synchronisation des versions, export PDF et Word, automatisation des captures d'écran).

Harnais de mémoire d’agent à trois niveaux : CLAUDE.md L1 toujours actif, index L2, squelette détaillé L3 avec modèles, une passerelle qui bloque les écritures dans les fichiers protégés sans jeton d’approbation à usage unique, journalisation d’événements sans jugement, distillation hebdomadaire et une compétence de boucle d’exécution TDD.

Workflow de présentation piloté par IA, empaqueté comme skill dsh : génère des diaporamas PPTX modifiables et des captures SVG à partir de PDF, DOCX, URL ou Markdown, remplit des modèles PPTX natifs et améliore les présentations terminées.

Vous notifie par une notification du navigateur et un toast à chaque fin de tour de session, avec des modèles en 5 langues et des presets personnalisés.

Assistant de recherche en économétrie : 6 outils couvrant le choix de méthode, la préparation des données, la spécification du modèle, l’analyse empirique avec des modèles de code Python/R/Stata, les vérifications de robustesse et la présentation des résultats.

Enregistre la compétence Inspiration Deck Workshop pour DSH : jeux de présentation HTML statiques locaux (6 modèles de jeux, plus de 25 mises en page, 23 thèmes et vitrine d'animations) avec un CLI de validation et d'export PNG/PDF et des tests fumigatoires, sans dépendances d'exécution.

Discipline de développement spec-driven pour dsh : cinq compétences keel (anchor/spec/probe/build/audit), trois outils de revue et six modèles de spec imposent les specs avant le code, la vérification des hypothèses et le contrôle du périmètre.

Génération automatisée de tests unitaires : une commande /testgen et un outil generate_tests qui échafaudent, exécutent et corrigent les tests jusqu'à ce qu'ils passent (générateurs LLM + modèles hors ligne ; vitest/jest/mocha/node:test).

Email notifications for DSH with an away-mode switch: mails you when a turn ends, a tool waits for approval, or the assistant asks a question. Title and body are editable templates.

Prompt-polish template injector for DSH: click ✨ in the composer to inject a "polish my prompt" template (current draft auto-embedded), no send, no network, no model — the main agent rewrites with full context. Replaces narrative-prompt-polish (2026-09-14 migration).