Plugins

Bouton trombone de l'interface Web DSH : un bouton 📎 dans le composer ouvre un sélecteur de fichiers (glisser-déposer pris en charge) et insère le contenu du fichier dans la zone de texte.

Permet aux modèles textuels uniquement de gérer les images collées dans le chat, avec une expérience de vision native, la visualisation d'images par lot et un outil analyze_image intégré compatible OpenAI ; les modèles capables de vision ne sont pas affectés.

Carte flottante montrant votre position réelle P&L (今日盈亏), l'indice composite de Shanghai et le graphique intrajournalier, automatiquement synchronisés à partir du grand livre d'investissement Tonghuashun — pas de configuration manuelle de la liste de surveillance.

Relie l'état du cycle de vie, les erreurs et les demandes d'approbation de DeepSeek Harness à un compagnon de bureau OpenPets exécuté localement.

Routeur unifié de génération d'images pour DeepSeek Harness (DSH) : détecte automatiquement les modèles d'images depuis n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI, fournit les outils draw_image et draw_list_sources, et prend en charge SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen et plus.

Affiche en ligne dans le chat DSH Web les images collées ou importées et donne la vision aux modèles texte seuls : l’outil visual_review, invocable par le modèle, appelle d’abord une API multimodale compatible OpenAI, puis bascule sur un worker local Qwen3-VL en cas d’échec.

Bundle Vision MCP et DSH pour DeepSeek textuel : outils analyze_image, analyze_clipboard, compare_images et vision_status, page de paramètres visuelle, GLM-4.6V-Flash gratuit par défaut, mise en cache de résultats et tolérance aux limites de débit ; les clés restent hors des logs.

Donnez aux agents l'accès aux fichiers sur la machine où le navigateur s'exécute : l'utilisateur autorise un répertoire local via File System Access, les appels d'outils sont relayés via le WebSocket propre du plugin ; mode de compatibilité en lecture seule pour les contextes mobiles/non sécurisés.

Preset d'agent Learning Mode : un agent de codage qui enseigne en codant — explications concrètes ancrées dans des scénarios, guidance socratique et blancs de pratique TODO(你), calqué sur le style de sortie Learning de Claude Code ; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode sur npm).

Suit l'état de l'agent sous forme de facteurs mentaux Yogācāra dans un magasin de graines durable et le réinjecte dans le prompt en tant qu'inclination à la première personne.

Carte de solde permanente du dock du compositeur : solde de compte DeepSeek API en temps réel avec rafraîchissement automatique toutes les 5 minutes, bouton de rafraîchissement manuel et alertes colorées en cas de solde faible.

Glissez-déposez ou cliquez pour joindre tout fichier non image (PDF/Word/Excel/ZIP/texte) au compositeur : dans le shell de bureau, il résout instantanément le chemin Finder réel ; sinon, il le téléverse dans l'espace de travail et insère le chemin.

Plugin DSH : éditez le prompt système (persona de déploiement) depuis la page Réglages, avec aperçu en direct.

Écrit des résumés locaux au format JSONL du nombre d'outils par tour et de signaux de vérification approximatifs, sans stocker les prompts, les arguments d'outils ni le texte des résultats.

Passerelle de canal Feishu (Lark) à sécurité positive (fail-closed) : discutez avec un bot et récupérez les réponses de l'agent dsh — avec approbation d'outils human-in-the-loop optionnelle (cartes Allow/Deny avant chaque appel bash, délai d'expiration fail-closed). Intégration utilisant exclusivement le SDK Python officiel (version figée) ; liste blanche à refus par défaut, vérification de signature/horodatage/rejeu des webhooks, sessions persistantes par discussion ; test de compatibilité quotidien avec le dernier SDK ; documentation bilingue.

Sonneries de fin de tâche par espace de travail, plus des sons d'alerte pour l'approbation, les questions, la revue de plan, le blocage d'objectif et l'échec de tâche, avec synthèse intégrée, voix (TTS) et audio personnalisé.

Plugin d’agents pour DeepSeek Harness (DSH), OpenCode, Pi et Codex : définit des rôles d’agents IA personnalisés avec prompts, modèles, Skills, permissions, mémoire et orchestration multi-agents.

Archive les erreurs signalées par l’agent dans une bibliothèque de leçons classées, réinjectée à chaque tour dans le system prompt. L’utilisateur confirme ou modifie chaque brouillon avant l’enregistrement. Ajoute deux panneaux d’en-tête pour modifier le prompt global interconversations et celui de la session.

Rendu Markdown des messages utilisateur envoyés dans DeepSeek Harness : chaque bulle affiche listes, code, tableaux, citations et mise en forme en ligne via le moteur Markdown intégré de l’hôte ; les files d’attente, aperçus et la zone de rédaction restent en texte brut.

Paramètres de modèles tiers pour DeepSeek Harness : choisissez un fournisseur et un modèle dans le menu du compositeur, limitez le niveau de réflexion d’un modèle avec un seul interrupteur sur sa carte de la page officielle Models et configurez les en-têtes de requête par route.

Provider Ollama Cloud pour DeepSeek Harness : configure la route à l'installation, expose les niveaux de réflexion propres à chaque modèle dans le contrôle d'effort du compositeur, et affiche l'usage du compte et un champ API key dans Models et la barre latérale.

Apparence façon Codex pour DSH Web : filets et ombres de fenêtre, couleurs et alignement des lignes de barre latérale, sélecteur de modèle avec réglage d'effort de raisonnement, géométrie du compositeur et panneau droit, revue complète de la modale de réglages, sortie de la vue Trajectory, et carte pour thème, accent, fond, premier plan, polices, transparence et contraste.

Modifiez n'importe quel tour utilisateur dans DeepSeek Harness et relancez-le : un éditeur en ligne sur la ligne du message rembobine la conversation juste avant ce tour via le contrat officiel surface-replace, puis relance l'agent avec le texte révisé. Le journal de session en ajout seul n'est jamais réécrit.