Plugins

Pont MCP Context7 : fournit au modèle une documentation de bibliothèques à jour et spécifique à chaque version ainsi que des exemples de code via le serveur MCP Context7, sans clé par défaut.

Preset d'agent minimal Windows pour DeepSeek Harness : persona fixe d'une ligne, trois outils, aucun contexte d'exécution.

Amélioration de brouillon pour le composeur DSH : amélioration IA en un clic du brouillon saisi (bouton scintillant à côté de l’envoi), avec contexte de conversation facultatif et canal de modèle configurable.

Adaptateur LLM LongCat-2.0 : contexte de 1M, mode de pensée binaire, appel d'outils et streaming via le point de terminaison compatible OpenAI.

Transforme chaque espace de travail DSH en projet : chaque nouvelle session injecte automatiquement une convention projet-espace de travail (lire le code avant d’agir, dossier vide signifie projet entièrement nouveau) ; un bouton Project par session dans le composeur rétrograde la session en simple espace de travail avec un avis explicite, l’état étant conservé dans le journal de session.

Rail de plan des messages de la session courante pour la Web UI DSH : vos messages s’affichent comme de fines barres sur le bord gauche ; survolez pour développer le plan complet (numéro de ligne + texte), cliquez pour accéder instantanément au message. Entièrement frontal, sans dépendance à un service externe, piloté par instantanés de sessions et sans interrogation périodique.

Un compagnon en pixels qui vit dans la zone de chat : éclot d'un œuf en l'un de trois sprites ou en un sprite personnalisé dessiné par le LLM à partir d'une description ; saute tout seul par-dessus les bulles de messages, se contrôle au WASD, discute en personnage via les modèles que vous avez déjà configurés, et embarque un système d'élevage (humeur/énergie/santé, niveaux, boutique) alimenté par l'usage réel de jetons.

Enregistre la compétence remove-pdf-background-gray pour DSH : blanchit les arrière-plans de numérisation gris/blanc cassé des PDF basés sur des images tout en préservant la résolution, la géométrie de la page et les bords de texte lissés (réécriture Flate sans perte), via un seul script Python (pypdf + Pillow + numpy).

Pièces jointes d'image natives pour DeepSeek en mode texte seul dans la Web GUI : les images collées ou déposées apparaissent sous forme de vignettes dans la session, et avant l'envoi l'hôte les lit avec l'API de vision gratuite Zhipu GLM-4V-Flash (chaîne de repli glm-4v-flash) et substitue la description, de sorte que DeepSeek répond sur l'image tandis que l'original est conservé dans l'historique.

Analyse les images de conversation via des invites spécifiques au mode (caption, UI, document, grounding, topologie, etc.) et injecte des preuves structurées avec des primitives de coordonnées (boîtes, points, références) sous forme de texte, avec mise en cache au niveau de la session pour réutilisation lors du replay et de la compaction.

Outil `generate_image` côté modèle pour les modèles texte uniquement : le modèle demande une image en langage naturel, Gemini la dessine via la CLI Antigravity, l'image est enregistrée dans un répertoire de sortie configurable et l'outil renvoie les chemins de fichiers que le modèle peut utiliser dans son travail.

Achemine les images vers le modèle de vision de votre choix — réécriture automatique, outils explicites ou hybride — pour qu'un modèle de chat uniquement textuel n'échoue pas sur un tour contenant une image.

Migrez les conversations Codex CLI, MCP, mémoires et fichiers de projet vers les sessions DSH, espaces de travail et enregistrements MCP.

Miroir hors ligne de la documentation officielle de DeepSeek Harness en tant que compétence dsh : 168 pages de site (EN/zh) plus 52 documents de référence réservés au référentiel, avec navigation par sujet et index de recherche en texte intégral pour le développement de plugins.

Garde axée sur les preuves : avertit l'agent lorsqu'il revendique un succès sans enregistrement d'exécution d'outil correspondant dans le contexte récent.

Contrôleur à distance natif Discord pour harnais DeepSeek : pilotez des sessions d'agent de codage persistantes à partir de DM, de canaux de guilde protégés par mention et de fils de discussion, avec des commandes slash, des mises à jour de progression, des approbations, des questions structurées et des pièces jointes d'images et de texte.

Aperçu dans le chat des fichiers produits : cliquer sur une puce de fichier produit permet de rendre du Markdown (markdown-it côté serveur + highlight.js), des images ou du texte brut directement dans la conversation ; ouvrir dans l’application système et afficher dans le dossier restent à un clic.

Appels vocaux initiés par l’agent : `offer_call` fait sonner l’humain (接听/拒接/稍后再说) ; les appels acceptés sont synthétisés et lus localement via CrispASR + Qwen3-TTS (9 voix, 2 dialectes chinois), et les appels refusés renvoient la décision à l’agent.

Lit à voix haute les réponses de l’assistant uniquement via l’API Fish Audio (clé à fournir soi-même) : lecture par message, bascule de lecture automatique et page de réglages pour le modèle, le reference_id de la voix, la clé API chiffrée et le proxy.

Route de fournisseur de vision qui transcrit les images jointes en texte via un modèle configurable (plus de 15 fournisseurs compatibles OpenAI et Anthropic) tandis que DeepSeek continue de répondre.

Pont de vision pour les routes DeepSeek texte seul qui analyse les images jointes et locales via des endpoints configurables OpenAI Responses, Chat Completions ou Anthropic Messages, tout en laissant natives les routes capables d’image.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek texte seul : outil `vision` appelable par le modèle, adaptateurs wrappers pour deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / tout VLM compatible OpenAI / Gemini / canaux Ollama locaux, mémoire de preuves avec réhydratation par compactage, cache de hachage de contenu et panneau client bilingue.

Enregistre une route de fournisseur `deepseek-vision` : l’interface web accepte les images collées et les transcrit en texte via l’API de vision Zhipu GLM gratuite avant de passer à l’adaptateur DeepSeek.