Plugins

Routeur unifié de génération d'images pour DeepSeek Harness (DSH) : détecte automatiquement les modèles d'images depuis n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI, fournit les outils draw_image et draw_list_sources, et prend en charge SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen et plus.

Affiche en ligne dans le chat DSH Web les images collées ou importées et donne la vision aux modèles texte seuls : l’outil visual_review, invocable par le modèle, appelle d’abord une API multimodale compatible OpenAI, puis bascule sur un worker local Qwen3-VL en cas d’échec.

Preset d'agent Learning Mode : un agent de codage qui enseigne en codant — explications concrètes ancrées dans des scénarios, guidance socratique et blancs de pratique TODO(你), calqué sur le style de sortie Learning de Claude Code ; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode sur npm).

Facturation de jetons en temps réel pour DSH web : tarification officielle DeepSeek en CNY avec basculement automatique heures pleines/creuses, synchronisation horaire des prix depuis le site officiel, prix visuels personnalisés des modèles et repli multi-devises.

Curseurs d'échantillonnage de modèle (temperature / maxTokens) dans le compositeur : surcharge chaque requête de modèle pour tous les fournisseurs via le hook agent/request, avec modes hot/persist.

Badge dans l'en-tête de session affichant le statut pic/creux DeepSeek, les prix des jetons par modèle au survol, et les coûts réels de session/tour issus de l'utilisation réelle.

Utilisez un Codex App Server local comme fournisseur de modèle dans DeepSeek Harness

Un plugin dsh qui permet à l'IA d'invoquer automatiquement des VLM (modèles multimodaux) pour l'analyse visuelle.

Sidecar de vision hébergé et gratuit pour DeepSeek Harness, avec des preuves de session durables

Un HUD en coin pour DeepSeek Harness qui affiche d'un coup d'œil la pression en tokens de votre session, le coût par modèle et l'utilisation quotidienne/mensuelle, avec un budget modifiable et un solde qui suit vos dépenses pour vous.

Relie les images de session à des fournisseurs de vision configurables et renvoie une analyse texte uniquement aux routes de modèles DeepSeek Harness éligibles.

Fournisseur de LLM DeepSeek Harness pour les modèles Codex, utilisant l'OAuth ChatGPT géré

Fournisseur de LLM DeepSeek Harness pour les modèles Codex, utilisant l'OAuth ChatGPT géré

Routage par mot-clé déterministe, changement de modèle sur liste blanche, et canal image_gen isolé pour DeepSeek Harness.

Ajoute l’outil squeeze : l’agent transmet à un modèle auxiliaire une longue page web, un lot de pages, un fichier texte ou un PDF textuel (via pdftotext) avec une question, et ne récupère que la réponse ; le document n’entre pas dans le chat. Les paramètres permettent de choisir jusqu’à trois modèles auxiliaires de la liste DSH, chacun avec surnom, niveau de réflexion fixe et note d’usage. Le repli est facultatif et les limites de taille proviennent de la fenêtre de contexte de chaque modèle.

Assainit les pages récupérées avant lecture par le modèle : supprime texte caché, images externes et données intégrées, entoure le reste de délimiteurs non fiables marqués canary et signale les injections de prompt.

Pseudonymisation par lots de texte médical, CSV, JSON et XLSX dans DeepSeek Harness. Les règles déterministes d'identifiant s'appliquent d'abord ; un passage facultatif avec un modèle compatible OpenAI ajoute détection et vérification. Le remplacement de plages exactes préserve la structure des fichiers et les tokens restent stables par valeur. Chaque lot produit un rapport d'audit et un coffre de ré-identification. Les images DICOM sont désidentifiées uniquement dans l'en-tête selon PS3.15 Annex E ; les pixels restent identiques octet par octet.

Mémoire long terme entièrement locale pour dsh, inter-conversations et inter-projets, stockée dans un seul fichier JSON sans appels réseau, modèle ou clé API. Outils memory_save, memory_search, memory_list, memory_forget et memory_review. Rappels par mots-clés et tags injectés avant chaque tour avec pondération réglable. Import Markdown, notamment formats Kun et Hermes Agent, export natif ou Hermes Agent, et page de consultation/édition des souvenirs.

Fork non officiel de dougen/dsh-deepseek-usage (base v0.16.0). Carte de solde et quota du fournisseur actif —DeepSeek, Moonshot, Z.ai, OpenRouter, Kimi, MiniMax et OpenCode—, solde des bons Alibaba Cloud pour qwen-token-plan (BSS OpenAPI avec AccessKey), et solde Xiaomi MiMo et utilisation du forfait via cookie de console. Page d’état des requêtes fournisseur et prix par jeton inclus. Ne pas l’installer avec l’amont : les deux affichent la même carte latérale.

Réessaie une requête modèle qu’aucune autre couche de récupération n’a prise en charge. Sans limite par défaut, avec plafond de backoff exponentiel ; une annulation n’est jamais réessayée. La politique se modifie dans les réglages.

Gérez les automatisations dans des fichiers versionnables et révisables : YAML/JSON/JS définissant schedule, prompt, model, permission et dossier de travail. DSH Schedule est créé/mis à jour/désactivé/supprimé dans la seconde après sauvegarde. Chaque tâche a sa conversation, persistante ou nouvelle à chaque exécution. /automations synchronise sur demande et signale les erreurs de fichier; zéro tâche n’efface jamais Schedule.

Bureau de service client e-commerce répondant uniquement avec les champs renseignés par la boutique (prix, tableau SKU, livraison, après-vente). Le model DSH reformule ces faits sous un contrôle rejetant chiffres inventés et violations des règles plateforme; si un champ manque, la conversation passe à une file humaine. Inclut adaptateurs Taobao TOP/JD JOS, bridge local, canal webhook et daemon autonome 24/7.

Pose une question sur une phrase sans détourner le chat : sélectionnez un passage d’une conversation Web et commentez-le ; le modèle de la session répond dans un petit fil adjacent, sans toucher au chat principal. Il peut lire la session et le répertoire de travail ; le Web seulement si vous l’activez, sans rien modifier. Les passages commentés restent surlignés avec un badge de réponses non lues. Send to chat transmet le fil à l’agent pour action.