Plugins

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).

Publie un document HTML sous forme de lien partageable qui s'ouvre en un tap et s'affiche en carte dans les applications de chat ; publication, mise à jour et export PNG/PDF/Word.

Saisie vocale dans la Web UI : un bouton micro dans la zone de saisie transcrit la parole dans le brouillon via Web Speech API, avec une option d’envoi automatique.

Ajoute la vision aux modèles textuels : l’outil describe_image délègue les images à un modèle de vision de la liste de modèles dsh via le runtime LLM propre au harness.

Permet à un agent DeepSeek uniquement textuel de lire des images dans la même session en déléguant à un subagent doté de vision ; convertit l’image en chemin lors de l’envoi.

Client HTTP pur qui délègue les tâches répétitives de texte et de vision (OCR, analyse et comparaison d’images) à un serveur Unsloth Desktop (Unsloth Studio) déjà lancé via unsloth_run et unsloth_vision. Il ne démarre ni ne possède jamais de processus.

Délègue les tâches répétitives de texte et de vision (OCR, analyse et comparaison d’images) à un serveur KoboldCpp (llama.cpp) local via koboldcpp_run et koboldcpp_vision, avec gestion à la demande du cycle de vie du serveur.

OCR local pour les images jointes via le moteur intégré de Windows (Windows.Media.Ocr) : seul le texte reconnu est envoyé au modèle, jamais les octets de l'image ; le passthrough de vision est optionnel (opt-in).

OCR locale pour les images jointes via Tesseract : seul le texte reconnu est envoyé au modèle, jamais les octets de l’image ; le passage direct de la vision est facultatif.

Ajoute la vision aux modèles textuels : un modèle de vision décrit automatiquement les images jointes au chat avec un prompt par défaut, puis les réanalyse avec des prompts générés par le modèle si des détails manquent. Comprend les modes de modèle system/custom, un panneau GUI, la gestion sûre des clés et un petit patch hôte pour DSH 0.1.0-rc.6.

Lecture d’images à deux niveaux pour les modèles textuels : d’abord l’OCR local rapide et hors ligne avec RapidOCR, puis un modèle de vision de secours via modlens.

Protection transparente des images pour les routes textuelles : évite le blocage de session 400 lors du collage d’images et ajoute l’outil vision_analyze pour OCR/PDF/docx/pptx/vidéo.