Plugins

Panneau de terminal SSH et gestionnaire de connexions IA pour DeepSeek Harness : connexions SSH pilotées par modèle (connecter/exécuter/lister/état/déconnecter), enregistrements de connexion sauvegardés automatiquement, keep-alive + reconnexion automatique, mutex d'exécution, authentification sûre des identifiants, et interface multi-terminal de style XShell.

Achemine les images vers le modèle de vision de votre choix — réécriture automatique, outils explicites ou hybride — pour qu'un modèle de chat uniquement textuel n'échoue pas sur un tour contenant une image.

Suit dans WakaTime les lectures de fichiers, les affichages d'images et les modifications de code de DSH, y compris les comptages exacts des lignes ajoutées et supprimées par l'IA. Maintient le suivi d'activité en cours pendant que DSH répond, regroupe les mises à jour entre fichiers et coordonne les limites de rapport par projet entre processus DSH parallèles. Installe et met à jour automatiquement wakatime-cli.

Runtime de vision et Computer Use multiplateforme auditable pour DeepSeek Harness avec des preuves préservant la source.

Approbation automatique par LLM pour les demandes d'élévation du sandbox, avec préréglages et un repli fail-closed.

Éteint Windows automatiquement à la fin des tâches DeepSeek Harness : un bouton d’armement flottant et une bannière de compte à rebours annulable (shutdown /a), sans dépendances à l’exécution.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools : 15 outils validés par schéma (mémoire + portes de qualité) ainsi qu'une protection L0 du moteur de génération de documents de conseil ; associez-le à @nyantused/folio-dsh-events pour le protocole de session complet.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events : événements de protocole de session : rappel automatique au démarrage de la session et sauvegarde automatique à la fermeture de la session ; associez-le à @nyantused/folio-dsh-tools.

Saisie vocale pour l'interface Web : un bouton micro qui lance la reconnaissance vocale hors ligne locale VocoType et insère automatiquement le texte reconnu dans le compositeur (déploiement automatique, déduplication, dictée continue).

Combine les API texte, vision et génération d'images en un seul modèle Mix avec routage automatique : les requêtes textuelles vont au modèle de chat, les images utilisateur et captures d'écran de l'agent vont au modèle de vision, les suivis continuent d'utiliser la même image de session, et les agents peuvent générer ou modifier des images avec un historique d'appels limité à la session.

Pilote Jiey Browser depuis DeepSeek Harness via MCP : naviguer, prendre un instantané, agir, lire, capturer l'écran et gérer les onglets dans un vrai profil Chromium.

Expressions en stickers/emoji pour assistants : appariement automatique piloté par les émotions, gestion de bibliothèque, étiquetage d’images par IA, dialectes, imitation de style et affinement des tags par chat.

Paramètres par défaut d’auto-compaction améliorés pour les préréglages d’agent DeepSeek Harness : appliquez en une seule commande des seuils et budgets de rétention ajustés, ainsi que des politiques par modèle, de manière idempotente avec sauvegardes et retour arrière.

Adaptateur réseau faible : nouvelles tentatives transparentes du flux de modèle avec backoff long (plafond 10 min), cache local de rejeu des réponses, reconnexion automatique par heartbeat, et économie de tokens en mode dégradé, avec une page de paramètres bilingue (zh/en).

Fonds d'écran pour l'interface web DSH. Windows : lit votre bibliothèque Wallpaper Engine (Steam) et joue les fonds vidéo/web derrière la discussion. macOS : analyse automatiquement le dossier de téléchargement WaifuX et les dossiers de médias libres — tout ce qui est enregistré dans WaifuX devient un fond DSH sans configuration. Curseurs de flou verre liquide, d'assombrissement et de bordure.

Comptabilité locale persistante du token usage pour DSH Web avec découverte automatique de l'historique et détails compacts du fournisseur/modèle.

Télémétrie d'exécution sans intervention pour DSH : chaque session écrit automatiquement la tâche, le niveau de modèle, les outils, les échecs, la durée et le statut dans un journal lisible avec une section de statistiques (pur observateur — aucun outil, aucun appel LLM, aucune injection).

À la fin d'un tour du modèle, un LLM génère 3 suggestions de suivi critiques, affichées sous forme de puces cliquables à envoyer.

Plugin de facturation de tokens en RMB/USD pour DeepSeek Harness (dsh web) : tarification automatique selon la politique officielle avec heures pleines/creuses, registre par message, solde du compte, affichage de la devise selon la locale.

Carte de solde et de quota DSH affichant jusqu'à 3 fournisseurs récemment utilisés. Prend en charge DeepSeek, Moonshot, Kimi For Coding, OpenAI Codex et OpenCode Go, avec découverte automatique, fenêtres de quota, temps de réinitialisation, statut codé par couleur, glisser-déposer et actualisation automatique.

Le sélecteur de modèle de DSH : pointez-le vers n'importe quel endpoint compatible OpenAI, avec des préréglages de fournisseurs DeepSeek gratuits/économiques sélectionnés et un repli automatique quand un palier gratuit vous limite en débit.

Génération automatisée de tests unitaires : une commande /testgen et un outil generate_tests qui échafaudent, exécutent et corrigent les tests jusqu'à ce qu'ils passent (générateurs LLM + modèles hors ligne ; vitest/jest/mocha/node:test).

Planification de tâches avec une mémoire musculaire de l'expérience : rappel réflexe conditionné de solutions passées, mise en correspondance des capacités du LLM, et leçons persistées automatiquement.

HeartFlow (心虫), une porte de discrimination de niveau 1 pour l'AGI, sous forme de plugin DSH : vérification de texte à base de règles sur 47 dimensions (outil heartflow_check), plus une supervision automatique de la sortie au niveau des outils/post-exécution, avec blocage par défaut (fail-closed) si le moteur est absent.