Plugins

Télécommande mobile Telegram qui connecte le téléphone à une session web DeepSeek Harness en direct : sélecteur espace de travail puis session (/sessions), /last pour la question/réponse précédente, /model pour changer de modèle, et réponses natives en message enrichi.

Ensemble de commandes /logi pour l’entretien des projets : affecte des experts en sécurité, justesse logique, maintenabilité, fiabilité et performances à l’inspection du projet entier, puis produit un rapport d’amélioration consolidé.

Agent à personnage unique pour QQ (SnowLuma / OneBot 11), Bilibili et Douyin (ce dernier exige un PC Windows toujours actif) : traits évolutifs, mémoire par personne avec oubli d’Ebbinghaus/corrections, routine quotidienne, messages proactifs, souvenirs automatiques et réglages en 10 onglets. Groupes QQ bloqués par défaut ; réponse uniquement si groupe autorisé ou allGroups activé explicitement, et si le bot est mentionné par @. Privé : amis QQ seulement. Réponse auto Bilibili/Douyin désactivée ; Bilibili limité au propriétaire, liste autorisée et abonnements réciproques ; Douyin au propriétaire et à la liste, sauf activation explicite de reply-to-everyone. Inclut du code MIT de dsh-qq-bridge et dsh-douyin-bridge, crédité avec leurs LICENSE ; pas besoin de les installer à côté.

Suit tous les appels de modèles transitant par DeepSeek Harness : tokens, coût incluant les tarifs pointe/creuse, latence du premier token et vitesse de sortie, soldes et quotas des fournisseurs, budget ; ventilation par modèle, fournisseur, projet, source, compte et date.

Atelier de préréglages pour modifier les personas par agent, les sections du prompt système et les descriptions d’outils ; sélection des outils et skills, aperçu du contexte de requête et import/export de configurations JSON/YAML.

Plugin Windows uniquement : surveille le titre de la fenêtre active, reconnaît les cours vidéo Bilibili, les classe par matière, récupère métadonnées/danmaku/commentaires et génère des cartes Markdown+Mermaid et des guides Word. La sortie Word nécessite Python installé localement.

Remplace le compositeur du chat par un panneau d’édition basé sur CodeMirror 6 : numéros de ligne, vue partagée édition/aperçu Markdown, fenêtre flottante et onglet latéral pleine hauteur — une seule surface de saisie à la fois. Les brouillons utilisent la machine d’entrée officielle. Le bouton vocal officiel est affiché si l’hôte le fournit ; statistiques et jauge de contexte lisent les mêmes données que le dock officiel.

Revue des modifications en attente pour DeepSeek Harness : chaque modification d'edit, write et str_replace_editor est automatiquement rassemblée dans la liste des fichiers, où un bloc de modification, les blocs d'une sélection ou le fichier entier peuvent être conservés ou annulés, avec prise en charge de annuler/rétablir. Importe les modifications de gestion de versions de l'espace de travail, affiche le diff en simple colonne ou côte à côte, et propose un aperçu Markdown où les modifications peuvent aussi être conservées ou annulées, la recherche dans le fichier, le saut de blocs et des références de ligne copiables ; les données de diff sont stockées durablement, la revue se poursuit donc après un redémarrage.

Attache un en-tête x-opencode-session stable par conversation aux requêtes du fournisseur OpenCode / OpenCode Go, corrigeant les erreurs 400 MissingSessionID et préservant l'affinité de session et le routage du cache d'invites.

Canevas visuel de workflows à nœuds pour DSH avec appels de sous-agents, exécution de code, branchements, boucles, planification et import/export de workflows.

Fournisseur de modèles Kiro avec connexion via Builder ID, Identity Center, Google, GitHub et import d'identifiants, actualisation automatique des jetons et profils, utilisation du compte, découverte des modèles en direct, efforts de raisonnement sélectionnables, appels d'outils en flux, gestion de la raison d'arrêt du fournisseur et du débordement de contexte, et comptabilité des jetons qui utilise les compteurs exacts de Kiro lorsqu'il les envoie et sinon met à l'échelle le pourcentage d'utilisation du contexte qu'il envoie selon la fenêtre annoncée du modèle.

Explorateur de fichiers de projet dans la colonne de détails (sélection multiple, déplacement par glisser-déposer, envoi, téléchargement, renommage, corbeille, ouverture système) avec un onglet d'aperçu en lecture seule dans la session pour Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + coloration syntaxique, un badge de débit du modèle en direct et une GoalBar multiligne.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Gestion visuelle tout-en-un de DSH Skills & MCP : chargement MCP à la demande, rechargement à chaud en session, descriptions SKILL et MCP consultables dans le plugin.

Marketplace de plugins communautaires pour DeepSeek Harness, conforme à la spécification officielle : parcourez, recherchez et installez plus de 4000 plugins communautaires sélectionnés manuellement sans quitter l'app, avec mises à jour quotidiennes.

Transforme l'agent DeepSeek Harness en n'importe quel personnage : un commutateur global de cosplay, cartes de rôle SillyTavern v2 avec import/export JSON, un bascule de style de pensée neutre/rôle, et création de cartes en langage naturel via une compétence intégrée.

Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Pliage de tours de style Codex pour l'interface Web DSH : garde les réponses finales visibles, regroupe les raisonnements et activités d'outils consécutifs, et affiche des métriques configurables de durée en direct, appels d'outils et tokens avec des résumés multilingues.

TUI complète pour DeepSeek Harness : conversation en streaming, barre d'état powerline, panneaux think/tool/todo en temps réel, double vue des sous-agents, changement à chaud de thème — le tout sous forme de plugins cordis purs, sans aucun correctif en amont.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

Plugin de mémoire à long terme et d'auto-évolution pour DSH : capture L0 → extraction de mémoire L1 → regroupement de scènes L2 → persona utilisateur L3, injection automatique de rappels, synthèse de compétences, entièrement local (SQLite FTS5 + jieba, rappel vectoriel optionnel).

Compactage de contexte gardé pour DeepSeek Harness (dsh) : le LLM propose, les gardes deterministic disposent — réduction eager par atome (extract/summary/false sous gardes verbatim) + éviction paresseuse du reference-graph (0-LLM) + rappel au bit près depuis un log append-only.

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

DAG en direct piloté par projection pour les sous-agents et les workflows durables d'une Session : statut et navigation, mise en page déterministe des chaînes profondes, contrôles de cadrage/panoramique du canevas, et réorganisation des nœuds de la session courante.