Plugins

Repliage automatique du flux de travail façon Codex : les tours terminés se replient en une seule ligne « traité en Xs » ne laissant que la réponse finale ; les appels d'outils et les blocs de réflexion se replient en puces de résumé en direct qui suivent le streaming ; dépliable niveau par niveau, entièrement réversible à la désinstallation.

Plugin d'agent de flux de travail d'ingénierie harness/loop guidé par des compétences.

Pilotez l’éditeur Unity depuis DSH via l’outil officiel unity CLI : commandes de scène en direct dans l’éditeur, évaluation C# dans l’éditeur et découverte de commandes à l’exécution via une session shell unity chaude, plus une issue de secours CLI brute pour la création de projets, les tests et les builds. Monte la collection de compétences officielle de Unity à côté de ses propres compétences de workflow Unity et de l’Asset Store.

Garde de discipline d'ingénierie : vérification des exigences avant la première modification, portes de preuve de test rouge/vert, revue adversaire bifurquée et rapport de livraison avec un flux de vérification par dimension.

Plugin d'agent de workflow pour l'ingénierie de harness/boucle, piloté par skills.

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.

Prise en charge de la zone de saisie Web de DSH (v0.3.0-beta.4 · pack de capacités pour tâches complexes : 3D / normales / interaction / données / concurrence / détails de performance vérifiés point par point + validation automatisable + bilingue chinois-anglais · pour dsh-0.1.6-alpha.1) : avant l'envoi, une IA indépendante (messagère) optimise le prompt en une commande directement adressable à l'IA de travail (quatre intensités, longueur du flux selon la difficulté, isolation par session, mini-fenêtre minimaliste).

Intégration de TapTap Maker pour DeepSeek Harness : outils MCP fournis, flux de travail Maker et compétences fonctionnelles, ainsi qu'un chemin CLI packagé pour l'initialisation et le diagnostic de projets.

Flux de travail de recrutement par IA pour les RH et les chasseurs de têtes : clarification des exigences du poste, sourcing et présélection initiale via deux canaux (Boss Zhipin et Liepin), cartographie du marché des talents, évaluation des CV, planification des entretiens, registre des candidats et rapports quotidiens. Peut s'installer comme plugin Claude Code ou plugin DeepSeek Harness (dsh) — ce dernier fournit un panneau « Navigateur de recrutement » prêt à l'emploi. Fonctionne aussi avec tout assistant de codage IA capable de lire AGENTS.md.

Workflow multi-agents pour concours de modélisation mathématique : le preset « UltraMath » exécute un problème de la lecture au framework, dérivation, codage, vérification, papier et revue, plus 4 presets de rôle à étape unique (mathématicien, ingénieur, rédacteur, relecteur) et 33 docs skill de bibliothèque de modèles.

Lecture approfondie et résumé pour DSH : livres, articles, vidéos et web transformés en notes Obsidian structurées via des parseurs de plugins, des sous-agents parallèles MapReduce de lecture profonde, des sorties JSON Schema et un cache idempotent.

Orchestrateur de recherche approfondie adaptatif, construit sur le moteur de workflow officiel.

Orchestrateur de recherche approfondie adaptatif (moteur de workflow).

Système de workflow d'ingénierie pour les agents de codage IA — planification obligatoire, TDD, vérification, revue et analyse intelligente du graphe de la base de code.

Flux de travail DAG visuels multi-agents pour DeepSeek Harness, avec exécution en direct, reprise après redémarrage et intégration Feishu.

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.

Workflow One - Orchestrateur visuel de workflows d'IA pour DeepSeek Harness (dsh) : DAG multi-agents, exécution en direct, récupération et intégration Feishu (édition en paquet unique)

Moteur cron résidant sur l'hôte avec un tableau web des tâches et un outil timer_agent : déclenche de vraies sessions d'agent selon le planning, en continuant une session épinglée pour le contexte ou en en démarrant de nouvelles dans un espace de travail de projet choisi.

Espace de travail visuel e-commerce à canevas infini pour la photographie de produits, l'essayage virtuel, la retouche d'arrière-plan et la vidéo, synchronisé en temps réel avec la conversation Harness.

DAG en direct piloté par projection pour les sous-agents et les workflows durables d'une Session : statut et navigation, mise en page déterministe des chaînes profondes, contrôles de cadrage/panoramique du canevas, et réorganisation des nœuds de la session courante.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Plugin Cordis DeepSeek Harness (DSH) exposant les outils de workflow aflare

Équipe multi-agents par rôles pour DeepSeek Harness. /team réunit jusqu'à 12 sous-agents (produit, architecte, recherche, UI, backend, frontend, BD, sécurité, relecteur, QA, DevOps, docs) et exécute un pipeline à 9 phases avec jalons (clarifier, étudier, concevoir, relire la spec, approuver le plan, implémenter, relire, tester, livrer) sur des artefacts partagés. Les jalons qualité sont imposés par le code, non par les prompts : une tâche inachevée ne peut être marquée terminée, les constats arbitrés par le relecteur ou le QA, et les lacunes de couverture ou le rework apparaissent dans l'overlay et /team status. Livre un overlay (phases, effectif, DAG, artefacts, décisions), un mode équipe persistante et la comptabilité de tokens/temps. Pas de dépendance à l'exécution ni de build.