Plugins

Adobe Lightroom Classic comme outils dsh natifs via le serveur MCP lightroom-py : lit le catalogue, applique paramètres de développement et préréglages, exporte JPEG/TIFF/PSD/DNG, et écrit notes, libellés, mots-clés et IPTC — 15 outils pilotant le Lightroom Classic installé sur la machine locale, sans aller-retour cloud ; le paquet Python est sur PyPI et le plugin Lightroom s'installe en une commande.

Envoie les cartes d'approbation et de questions DSH vers les canaux de messagerie instantanée (WeChat en premier) et y répond depuis le chat, avec une console de sessions, une sécurité par canal et un service de push ouvert.

Plugin d'intégration Claude Code pour DeepSeek Harness, fournissant des conversations Claude natives alimentées par Claude Agent SDK, avec sélection de modèle, approbations, questions, outils et reprise de session.

Génération audio IA pour l'interface web DeepSeek Harness — TTS multi-fournisseurs, musique, effets sonores et conception vocale avec panneau latéral, comparaison de modèles, bibliothèque de ressources et outils Agent.

Gérez AGENTS.md global dans DSH Web avec aperçu Markdown, modèles réutilisables, historique des versions, importation/exportation, restauration des importations échouées et protection contre les conflits de révision.

Répartiteur quotidien TickTick : récupère à intervalle régulier les tâches échues d’une liste et les écrit en Markdown ; notifications uniquement si l’ensemble change (WeChat via ClawBot, flomo ou macOS). Peut exécuter chaque tâche dans sa propre session DSH headless avec délai maximal ; option pour attendre les heures creuses DeepSeek et mettre les tâches en file jusque-là. Comprend un panneau de file d’écriture différée et dispatcher_status / dispatcher_config / dispatcher_run / dispatcher_report.

Panneau d'aperçu en lecture seule pour un profil : cinq vues sur les mêmes données — couches de configuration, arborescence de plugins, services, noms d'outils et modèles — chaque entrée montrant quelle couche l'a inséré ou désactivé et s'il est en cours d'exécution.

Ajoute les outils de délégation subagent_route et subagent_fork_route où le modèle choisit lui-même la route provider/model pour chaque enfant ; le déploiement définit uniquement le backend spawn/fork, la politique d'arrière-plan et la liste blanche allowedProviders, tandis que les enfants reprenables et les tâches en arrière-plan réutilisent les outils officiels send_message / job_output.

Mémoire locale à trois couches pour DeepSeek Harness : L1 mémoire instantané (MEMORY.md/USER.md) lue à la demande via les outils memory_* + L2 base de connaissances interrogeable (faits + SQLite FTS5, recherche en chinois par tokenisation à fenêtre glissante) + L3 import depuis Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy et depuis les documents approuvés d'Agent Hub (memory/global, memory/projects, décisions acceptées) avec déduplication par hash de contenu. La v0.2.0 a supprimé toute injection automatique : la mémoire n'entre dans le contexte que lorsque le modèle appelle l'un des 12 outils memory_*, et les données restent sur le disque local.

Exige une approbation utilisateur ponctuelle avant l'exécution des outils configurés (par défaut bash, pwsh) — les outils soumis à barrière se mettent en pause et posent la question, tout le reste est délégué, et un canal d'approbation manquant échoue en mode fermé.

Exécute des pipelines AItelier depuis DSH via MCP : 39 outils (22 lecture, 17 écriture) pour générer, exécuter, inspecter, éditer, exporter et importer des pipelines SkillFlow multi-étapes. Les étapes s'exécutent dans AItelier plutôt que dans la session DSH et sont interrogées par run_id, marquent une pause aux points de contrôle imposés par le moteur et répondus avec answer_checkpoint, et laissent des traces par étape et des sorties d'étape à lire ensuite ; add_provider / map_model / edit_role dirigent un rôle individuel vers un endpoint local ou moins cher. Regroupe une compétence aitelier-pipelines.

Mise en forme continue adaptée au TDAH : une section du system prompt privilégie les actions, les étapes numérotées et des estimations de durée concrètes. adhd_on / adhd_off / adhd_status conservent le mode après redémarrage.

Plugin de calcul électrique et électronique pour DeepSeek Harness : chaque calcul passe par des outils dédiés opérant sur des objets-valeurs complexes auto-descriptifs en unités de base du SI, avec un préréglage d'agent de calcul isolé et un panneau d'enregistrements qui archive chaque résolution sur le disque.

Exécute le modèle de session principal avec un abonnement local Claude Code via le Claude Agent SDK officiel. Prend en charge la route llm/stream du provider claude-code, le streaming par token et la reprise de session ; les outils DSH passent par MCP tout en conservant le sandbox et les approbations DSH.

Panneau d'agenda local à long terme : bouton texte « 日程 » dans la barre supérieure, vues calendrier du jour / de la semaine / de l'historique mensuel avec statistiques, coches d'achèvement avec historique par jour, liens agenda↔conversation avec saut au clic, tâches récurrentes (quotidiennes/hebdomadaires), report automatique optionnel des tâches ponctuelles inachevées, et outils d'agent dailytask_*.

Flux de travail DAG durables pour DeepSeek Harness avec des outils de création d'agents, persistance SQLite, exécutions reprenables et un Canvas Studio visuel.

FormatForge pour DeepSeek Harness : forge n'importe quel format de fichier (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) en données structurées lisibles par IA. Bundle léger qui lance la CLI Python locale (python -m formatforge) et renvoie un JSON de protocole ; l'amélioration est déléguée au cur

Chaîne d’outils de création visuelle intégrée pour DSH : rétro-ingénierie d’invite et optimisation d’audit, plus génération d’images multi-fournisseurs avec rendu asynchrone en arrière-plan.

Boîte à outils Polymarket pour DeepSeek Harness et Claude Code : outils de données de marché pour Gamma/CLOB/Data-API (31 outils de modèle dans DSH ; sous-ensemble en lecture seule exposé via MCP), outils de trading authentifiés en option, service de flux WebSocket et skill knowhow Polymarket intégré.

Lance 3 ou 5 candidats coding-agent dans des Git worktrees détachés, valide leurs patches via les commandes du projet, ne classe que les candidats réussis et exige une approbation séparée avant d'appliquer le gagnant.

Studio de compétences pour DeepSeek Harness : visualisez chaque compétence d'agent (nom, description, source, indicateur d'imbrication, invocation modèle/utilisateur), consultez et modifiez tout le corps du SKILL.md, basculez l'invocation modèle/utilisateur et exploitez les journaux de session DSH pour extraire des compétences personnelles réutilisables que l'agent charge automatiquement — depuis le panneau de réglages web et via les outils skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Compréhension d'images pour tout modèle DSH : outils de vision, OCR, grounding et recadrage avec presets de domaine pour l'histopathologie, la biologie cellulaire, l'anatomie, les images cliniques et les figures scientifiques.

Ajoute des contrôles de session, de projet et globaux dans l'interface web DSH pour les compétences, serveurs MCP, outils, injections de prompt, escalade d'approbation et garde-fous ; l'application est limitée à l'agent courant.

Conversations latérales temporaires façon Codex pour DeepSeek Harness.