Plugins

Génère des rapports de session DSH racontés par IA (quotidiens, hebdomadaires, mensuels ou toute plage de dates) et les synchronise avec flomo (浮墨笔记) via un tag configurable (par défaut #write/dsh), en retirant automatiquement #. Avec paramètres Web et rappel quotidien.

Moniteur d’utilisation du compte DeepSeek (HP/MP) : module latéral avec solde et barres de tokens, connexion WeChat par QR via le CLI inclus (login-cli.mjs), synchronisation horaire uniquement lorsqu’il est visible et incréments locaux de tokens en temps réel.

Plugin DeepSeek Harness avec outils multimodaux (compréhension d’images/audio/vidéo/documents, transcription et génération d’images) via l’API Gemini ou le CLI local Antigravity.

Aperçu général de fichiers pour DeepSeek Harness : après un tour qui produit des fichiers, la ligne s’agrandit verticalement ; un clic ouvre un panneau droit affichant Markdown (MarkdownText officiel), code coloré, tableaux CSV/TSV et texte.

Utilise l’agent de programmation local TraeX comme fournisseur de modèles DeepSeek Harness via ACP.

Espaces de travail DSH à modes projet/tâche. Une tâche saute le sélecteur et reçoit un nouveau répertoire temporaire par conversation (D:\dsh_working\<name>-<timestamp>), façon Codex. Les sessions sans workspace sont regroupées dans une section Tasks persistante de la barre latérale avec états vides ; le sélecteur de nouvelle session ajoute « no workspace (task) ».

Bundle communautaire DeepSeek Harness pour une mémoire d’agent locale et étayée par des preuves.

Artifacts façon Claude Code pour dsh : l’outil `artifact` écrit du HTML autonome ; inclut une skill de création, un bouton de navigation latéral et un navigateur d’artefacts intégré avec aperçu HTML en sandbox.

Mémoire autoévolutive sur fichiers pour DeepSeek Harness v2 : compression/extraction lors du compactage officiel, couche épisodique quotidienne, consolidation onirique en fichiers sémantiques (user/agent/memory/dream + projet) et injection de divulgation du catalogue.

Panneau de revue d’articles pour DeepSeek Harness : convertit les PDF en texte structuré sélectionnable (colonnes, titres, tableaux, indices/exposants, table des matières), avec rendu des figures et équations affichées. Inclut un dialogue flottant pour interroger la sélection.

Compréhension vidéo native DSH avec fournisseurs multimodaux configurables.

Plugin dsh transformant la skill iterate en boucle autonome : plan → revues parallèles xN → corrections atomiques → validation → boucle → arrêt automatique. Mode dry-run limité à la revue avec convergence sur plusieurs tours.

Animal de bureau façon Tamagotchi pour DeepSeek Harness : skins vivants qui clignent des yeux et remuent la queue, ambiance selon météo et heure, bilans hebdomadaires, mini-jeu de lancer/rapport, 24 skins à collectionner, succès et sons synthétisés.

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.