Plugins

Mémoire native pour DeepSeek Harness : faits vérifiables par audit et chaînes de preuves, propulsés par StateCore.

Fournisseur de modèles de passerelle LLM générique pour DeepSeek Harness : monte newapi, LiteLLM, Higress ou toute passerelle compatible OpenAI en routes fournisseur, découvre automatiquement les modèles et enrichit chacun avec les paramètres models.dev.

Animal de bureau haussier/baissier à cotations en temps réel pour DSH : sa vitesse et ses sauts augmentent à mesure que les gains se rapprochent de 20 %, selon la moyenne du portefeuille. Panneau de suivi pour chercher/ajouter des actions et « course » en direct des positions.

Recettes de scénarios de plugins dsh (les dotfiles du monde des plugins) : outil pour lister, chercher, appliquer et composer des environnements prêts à l’emploi avec séquences d’installation ordonnées.

Auditeur de valeur des plugins : examen avant installation (analyse de source + jugement LLM) et audit après installation des bundles. Rappels de réaudit lors d’un changement de modèle.

Vérifications de santé pour les plugins DSH : vérification manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check appelable par modèle, détection de host-shadowing + BOM de profil, diagnostics d'environnement, et pré-vol anti-empoisonnement.

Complément au mode Creator officiel : prépare, valide, monte en direct via ctx.plugin et évalue des essais de plugins d’outils en mémoire avant de les consolider ou de les annuler.

Autoévolution de skills fondée sur des preuves pour DeepSeek Harness : apprentissage à partir de trajectoires masquées, propositions en quarantaine, validation en arène, surveillance canary et retour arrière automatique.

Mode RLM pour dsh : subagents récursifs via la fonction unifiée rlm(), avec spawn/await/chain comme appels Python de première classe. Ajoute un kernel IPython persistant avec bindings tools.* et context-as-variable.

Garde la topologie des dépendances : prédit les conflits avant installation et détecte ensuite les copies @deepseek-ai/dsh-* en double, les écarts de version et les services cœur vendoriés causant des erreurs de clé Symbol comme «Cannot read properties of undefined (reading 'prepare')».

Boîte à outils de vérification pour agents DSH : vérifie les affirmations à partir des fichiers de l’espace de travail avec citations de lignes, valide les configurations JSON/YAML et sonde en lecture seule la préparation de soumissions URL/npm/GitHub.

Grille d’état ambiante plein écran des sessions DeepSeek Harness, avec graphiques de tokens et de débit, ainsi que notifications push et alarmes ntfy à la fin d’un tour, en cas d’erreur ou d’attente d’approbation.

Envoie des rappels par e-mail de l’agent DSH en votre absence : fin d’objectif, blocage, avant de vous demander une décision et jalons des tâches longues. Utilise un expéditeur SMTP Node inclus, sans dépendance.

Émet de courts sons Web Audio lorsque la session demande votre attention (approbation, question ou revue du plan) et à la fin d’une tâche. Synthèse dans la page, deux styles au choix et volume réglable ; sans pop-up, notification système, fichier audio ni réseau. Un bundle couvre DSH 0.1.7+ (desktop et Web) et 0.1.0-rc.6.

Exporte les événements de tour, modèle, outil, approbation, nouvelle tentative et erreur de DSH (métadonnées uniquement) vers Tuning Engines pour des traces gouvernées, une évaluation des politiques, une analyse des coûts et une revue des Work Sessions, avec une file de nouvelles tentatives persistée sur disque.

L'intégration GitHub la plus complète pour dsh : aperçu du dépôt, versions, tickets, pull requests, contributeurs, recherche et un rapport approfondi du dépôt avec mise en cache TTL — aucune clé API requise.

Revue de code contradictoire : des détecteurs parallèles examinent un diff selon des angles distincts (correction, cycle de vie, contrat, sécurité), puis des vérificateurs indépendants tentent de réfuter chaque constat ; une réfutation le supprime.

Injecte dans le contexte de l’agent les métadonnées autorisées des exécutions GitHub Actions et GitLab CI, sans lire les journaux, identifiants ni API des fournisseurs.

Serveur MCP d’atelier GitHub (dsh bundle) : 23 outils MCP pour dépôts, issues, PR, revue de code et recherche ; aucune dépendance d’exécution et authentification PAT/OAuth.

Revue de code contradictoire à plusieurs angles : des analyses parallèles de correction, sécurité et maintenabilité examinent un diff, avec classement déterministe de gravité, règles de suppression et historique incrémental.

Synchronisation Git des paramètres et profils DSH selon des règles, avec projections tenant compte des secrets, revue des conflits et commandes d’application ligne par ligne.

Planification d’exécution persistée sur disque pour DSH : machines à états des jalons/étapes, contrôle des dépendances et flux d’événements d’audit, avec une validation déterministe de l’achèvement via les outils dsh, la CLI ou une skill.

Pack de skills d’atelier documentaire : quatre Agent Skills uniquement basées sur des prompts pour produire README, descriptions de PR, journaux de modifications et revues de code à partir d’un codebase. Installation dans dsh via une entrée de plugin dsh.bundle.

Preset de scaffold pour projets DSH : procédure stricte d’initialisation en 5 phases, normes d’ingénierie et six modèles de démarrage exécutables (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).