Plugins

Fournisseurs de recherche et de lecture Metaso (秘塔AI搜索) pour la frontière web : web_search renvoie des résumés de page, web_fetch lit le Markdown de la page complète et prend en charge la recherche multi-portée (webpage/document/paper/image/video/podcast).

Empaqueteur de configuration d'agent pour DeepSeek Harness : empaquetez les ressources locales de l'agent (skills/sessions/profils/paramètres/mémoire) dans un zip pour migration ou partage, avec analyse de confidentialité, restauration basée sur diff, gestion des packs et UI de paramètres ; la mémoire est livrée comme un miroir Markdown en lecture seule, pas comme la base de données active.

Exporter les sessions en Markdown/JSON pour révision, relecture et résumés de coûts par session.

Affiche le solde du compte DeepSeek API et les fenêtres de quota du Volcengine Ark Coding/Agent Plan (5h/hebdomadaire/mensuel avec comptes à rebours de réinitialisation) dans le panneau des paramètres, le dock du composeur et un bouton flottant d'actualisation déplaçable.

Plugin DSH : convertit des documents Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV, etc. en Markdown compatible GitHub (GitHub-Flavored Markdown), via @firecrawl/anydoc.

Générez des rapports HTML interactifs autonomes à partir de Markdown, de tableaux, de graphiques, de cartes des provinces chinoises, d'organigrammes, de mathématiques et de tableaux avec exploration détaillée — un plugin DeepSeek Harness (dsh).

Utilisé pour surveiller la consommation de quota de la session en cours, le coût estimé et le solde API actuel.

RAG à double graphe de connaissances pour notes Markdown avec décroissance de mémoire half-life : graphes de prérequis et de similarité (parcours P/S-Agent), découpage en paragraphes, recherche hybride n-gram/embedding, et boucle explicite de rétroaction pondérale — plugin natif Cordis, installable via npm comme @eqman00003/knowlp-rag.

Analyse d'exécution de session : étapes, appels d'outils, échecs, actions répétées, utilisation des tokens et signaux de vérification, restitués sous forme de rapports texte/Markdown/JSON.

Comparaison structurée et diffs unifiés pour texte/JSON/CSV/Markdown.

Exportez la session en cours vers des fichiers Markdown et JSON portables et versionnés par schéma, via l'outil `session_export` et des commandes slash, avec des noms de fichiers sûrs sur toutes les plateformes.

Pipeline de reconnaissance d’intention à cinq couches (règles, recherche pgvector, score Jev, arbitrage affiné, secours LLM), avec interface de gestion des scénarios, stockage PostgreSQL et services API distribuables.

Affiche les entrées du marché de plugins dans DSH sans ouvrir de navigateur externe : un clic sur une carte affiche le README dans un panneau adjacent au marché ou ouvre le dépôt dans le navigateur intégré de la barre latérale droite ; la disposition est restaurée en quittant. Compatible avec dshmarket et le marché expérimental intégré à DSH.

Bundle DeepSeek Harness adapté de whatcccup/cece_legal_skills (MIT) pour le caviardage local de DOCX, PDF, TXT et Markdown avec contrôle humain, masquage PDF, historique local et modification facultative des règles Agent. Python 3.9+ et téléchargement initial des dépendances requis. L'accès au modèle n'est nécessaire que pour générer des règles ; la 1.3.0 est une préversion de développement et la validation Windows est en attente. Le projet amont est un outil hors ligne autonome/skill SkillHub, pas un plugin DSH ; il ne peut donc pas être installé avec ce bundle.

Assistant de laboratoire DSH sous forme d'animal de bureau : tient les registres d'expérience, accumule des notes par logiciel et génère des rapports Word/Markdown à partir de preuves réelles étape par étape. L'animal et le panneau de laboratoire exigent la version Windows de bureau de DSH ; les autres profils n'ont que les outils conversationnels.

Règle le menu modèles : interrupteurs modèle/fournisseur, groupes, recherche nom/ID ; filtres type, multimodal/raisonnement, contexte min 128K/256K/512K/1M. Modèle courant conservé. Lignes : type ; chat : raisonnement/niveaux effort adaptateur, contexte, modalités d’entrée. Priorité des libellés : manuel > doc réglages > adaptateur > relay GET /models > catalogue pi-ai / models.dev > inférence nom > corrections fournisseur ; survol = source, pointillés = inféré. Édition type/contexte/modalités/effort hors profil, réinscriptible en réglages fournisseur. Rechargement forcé purge caches et interroge adaptateur/relays. Activée par défaut, l’option reçoit en mémoire les images des routes relay texte seul, sans changer la config. Liste masquée dans patch profil et miroir $DSH_HOME.

Panneau de notes façon Obsidian dans la barre latérale droite DSH : arborescence d’un dossier local, aperçu Markdown avec numéros de ligne, édition et sauvegarde, callouts Obsidian, tableaux et wikilinks, collage de captures dans le vault, insertion en un clic du chemin d’une note dans la saisie du chat, archivage ou suppression groupés des sessions et espaces de travail.

Mémoire Respire pour DeepSeek Harness (dsh). npm : @rsrsai/dsh

Plugin DSH : marque des messages invalid afin que le digest d’annotations de l’opérateur oriente ce qu’absorbe le checkpoint de compaction. Préserve le cache : ajoute après le préfixe cache, sans réécrire l’historique.

Marque les conversations de la barre latérale DSH par un fond teinté, un point coloré en fin de ligne et une taille de titre par conversation.

Bascule à trois positions pour le mode « sans limite » : désactivé, ce tour, toujours actif. Injecte dans le system prompt une instruction de ne pas économiser les tokens. Le mode de ce tour se rétablit automatiquement à l’événement idle de kernel agent/status.

Parcourt dans les paramètres DSH le catalogue awesome-claude-video-skills (373 entrées) et installe une skill choisie dans ~/.claude/skills et/ou ~/.dsh/skills. Télécharge l’archive GitHub du dépôt et copie le dossier de la skill, sans exécuter son code. Installation en tâche de fond avec progression en direct (octets téléchargés, fichiers copiés) et annulation. Seules les skills installées par le plugin peuvent être désinstallées ; les dossiers sans son marqueur restent intacts. Les lignes indiquent la taille approximative du dépôt donnée par GitHub. Outils agent : video_skill_search, video_skill_install et video_skill_uninstall.

Bibliothèque Markdown en ajout seul pour DeepSeek Harness. Sélecteur de fichiers de l’espace de travail, grille d’icônes fixe avec ciblage du glisser-déposer par hystérésis privilégiant le pointeur, sélection rectangulaire et déplacement groupé, glisser vers un dossier et dissoudre/supprimer les dossiers, surlignage persistant des déplacements/lignes, onglets plein écran, lecture immersive, tableaux GFM, favoris et rendu local Mermaid/graphiques.