Plugins

Associe Auto Memory, inspiré de Claude Code, à la consolidation de Session, inspirée de Codex, pour apporter à DeepSeek Harness une mémoire à long terme simple, transparente et économe en contexte.

Pont bidirectionnel Codex↔DSH : compétences depuis ~/.codex/skills, importation de sessions avec rattachement du workspace, mise en miroir MCP en direct de mcp_servers, et un installateur MCP inverse côté Codex.

Carte de conversation visuelle pour DeepSeek Harness — les sessions sous forme de cartes sur un tableau blanc : glisser pour réorganiser, double-cliquer pour discuter, tracer un bord pour dupliquer avec contexte injecté. Mémoire spatiale adaptée au TDAH. · DSH 可视化对话地图

Présente le Web DSH comme une interface voxel jouable en plein écran à la première personne façon Minecraft — pas un simple skin de couleur : les utilisateurs marchent dans un monde de blocs Three.js persistant et accèdent aux workspaces natifs, sessions, conversations, outils, sélection de modèles, permissions, informations contextuelles et compositeur via des installations in-world et un établi.

Thème VTuber à deux tenues pour Joi : « Flowers » et « Library » sont des systèmes de tokens distincts pour les modes clair et sombre, avec un portrait en pied et une fille-baleine faisant la sieste sur le titre de la page de nouvelle session, deux compagnons chibi au-dessus du compositeur qui suivent l'état du tour, une marque duo dans la barre latérale, et un indicateur de contexte en forme de mandarine qui mûrit ; une troisième carte restaure l'apparence standard de DeepSeek avec le plugin toujours installé.

Connecte DeepSeek Harness à Multisim MCP pour la génération de circuits, simulation, diagnostics, optimisation de conception et export de rapports d'expérimentation.

Pont MCP permettant à ChatGPT Web de créer, consulter, poursuivre et superviser les sessions et objectifs d'agents DeepSeek Harness, tout en préservant le modèle natif d'approbation, de bac à sable et de sécurité de l'espace de travail de DSH.

Mémoire à long terme pour DSH : les conversations sont automatiquement distillées en faits atomiques, résumés de scènes et un profil de persona, avec injection des souvenirs pertinents avant chaque étape du modèle. Zéro configuration, prêt à l'emploi — récupération hybride BM25 + vectorielle, plongements locaux hors ligne optionnels, séparation des familles chat/travail.

Pipeline de coût en tokens pour DeepSeek Harness : compaction en couches sensible à la pression (projection sans perte sous 40 % de pression de contexte, résumé par LLM au-delà), liste d'outils autorisés par agent, conversion de texte long en image avec résumé par vision, et une commande /token-status suivant la pression, les paliers et les tokens économisés.

Meilleur clic droit : menu contextuel complet de style natif dans l'emballage de l'application DeepSeek Harness.

Mémoire de projet pour dsh avec intégration native au système de tâches : les todos de session et les lectures de fichiers sont condensés automatiquement en enregistrements de tâches inter-session (liens tâche↔fichier), afin que les workflows puissent être repris et réutilisés sans recontextualisation. Mémoire à la lecture (pas de scan préalable) : extrait les symboles de code, résume les docs et relie docs↔symboles ; enrichissement sémantique TS optionnel (activé automatiquement si TS est installé). Les notes d’expérience sont dédupliquées automatiquement. Chaque rappel inclut une citation traçable. Pure JS, une seule dépendance, fonctionne immédiatement, fonctionnement silencieux, surcharge nulle.

Historique de saisie façon terminal pour le compositeur web : rappel par flèches privilégiant les bords avec restauration exacte du brouillon/du curseur, historique persistant local au navigateur, recherche inversée par Ctrl+R et conscience de contexte glissant ; la version 0.5.0 ajoute une couche de saisie intelligente — extraits inter-sessions (/save, /load), modèles de prompts avec variables, informations de réutilisation et mise en évidence des résumés de compaction.

Compression automatique du contexte pour DeepSeek Harness : compresse les sorties d'outils avant qu'elles n'atteignent le modèle et garde chaque compression avec perte réversible via des outils de récupération CCR.

Un gestionnaire de notes markdown pour DSH : un **gestionnaire de notes MD** et un **éditeur de notes MD** complets, capture rapidement les conversations en notes, maintient les notes par **synchronisation avec des dépôts Git**, et **intègre les notes dans le contexte de la conversation**.

Récupération sémantique, gestion des ressources, rappel automatique (espaces doubles utilisateur + agent) et mémoire de session pour DeepSeek Harness : memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sur des URI viking://, gestion des ressources memadd/memremove, statut d'observateur memqueue, capture de session memcommit et génération de playbooks de compétences memlearn.

Panneau d'anatomie pour les organes d'Agent-Body : sert un tableau de bord de signes vitaux en direct à /anatomy au sein même du harness — organes, battement, registre de guérison, compteurs d'auto-entraînement et le flux de pouls réel — lu directement dans les fichiers d'exécution plutôt que ressaisi. Hôte uniquement, sans bundle client ni étape de build.

Moteur de contexte Zero-residence : les gros payloads d'outils sont évincés du contexte actif vers un stockage interrogeable et seuls des pointeurs déterministes subsistent, de sorte que les tokens de prompt par tour cessent de croître avec la transcription. Tout contenu masqué est reconstruit mot pour mot à la demande depuis le journal de session, par id d'appel d'outil ou seq de session.

Noyau d'organes d'Agent-Body : plugins organisés comme un seul corps. Chaque commande devient un influx nerveux qui innerve de façon déterministe l'organe compétent et nomme la capacité à utiliser ; un battement à intervalle variable diffuse directives de l'opérateur, proprioception et alertes d'homéostasie ; les réflexes se déclenchent sans appel de modèle ; les échecs suivent une attribution déterministe (outil, arguments, permission, délai, réseau), une prescription et une boucle de revérification, les erreurs d'arguments n'étant jamais réessayées. Un organe manquant est compensé par celui dont les capacités recouvrent le plus, et les schémas d'outils sont filtrés selon l'intention (réduction mesurée de 84,7 %, reproductible dans le dépôt). Paquet des plugins noyau d'agent-body.

L'organe de mémoire d'Agent-Body : après 2 minutes de silence il passe en sommeil léger et après 5 minutes en sommeil profond, où des règles déterministes distillent l'expérience réelle en cartes de mémoire (pièges, playbooks, points chauds, problèmes non résolus, faits). Les commandes entrantes rappellent les cartes liées par mot-clé et les injectent dans le contexte ; les cartes inutilisées décroissent selon une demi-vie et sont archivées plutôt que supprimées. Il débruite aussi les avertissements d'homéostasie du corps entier : les répétitions dans une fenêtre sont comptées au lieu d'être réimprimées, et un avertissement qui revient sans jamais guérir converge vers un décalage d'état stable connu et se tait. La consolidation et le rappel ne font aucun appel de modèle.

Ajoute un bouton optimiser à côté du composer qui analyse et réécrit le brouillon de prompt avec streaming SSE, conscience du contexte de conversation (stratégies template vs intent-polish), chaîne de mémoire de continuité d'édition, annulation, et routage de modèle avec fallback et test de connectivité.

Pilote le tracé scientifique OriginLab Origin depuis le chat IA via MCP : 62 outils. Chien de garde des boîtes de dialogue modales, garde de sécurité LabTalk, release/reconnect, ajustement avec paramètres initiaux/fixes/pondérés, retouches fines de graphiques et feuilles, outils matriciels, FigureSpec YAML déclaratif (diffable et rejouable), instantané en lecture seule des MCP Resources, passerelle matplotlib-figure, assemblage PowerPoint avec étiquettes de panneaux, recherche de modèles du Graph Gallery, export EPS, liste blanche d'accès aux fichiers, base de régression visuelle et livrable OPJU éditable avec vérification déterministe de relecture.

Graphe de connaissances de code local-first pour agents de codage : 10 outils MCP pour la compression contextuelle en couches, la planification DAG, l'indexation incrémentale d'AST, un flywheel de compétences inter-sessions, des diagnostics et l'import/export d'artefacts de graphe.

Moteur cron résidant sur l'hôte avec un tableau web des tâches et un outil timer_agent : déclenche de vraies sessions d'agent selon le planning, en continuant une session épinglée pour le contexte ou en en démarrant de nouvelles dans un espace de travail de projet choisi.

Accès LAN pour l'interface web : liaison sur 0.0.0.0 plus un polyfill de crypto.randomUUID pour les contextes non sécurisés (HTTP en LAN).