Plugins

Bascule la source de téléchargement des paquets DSH entre le miroir chinois npmmirror et le registre npm officiel en cas de timeout ou d'échec, avec une interface web pour inspecter et basculer manuellement.

Plugin fusionné : personnalisation de fonds d’écran (envois en résolution d’origine, éditeur de recadrage, opacité par zone, fonds d’écran dynamiques MP4/WebM) + extraction de fonds d’écran Steam Workshop (analyse scene.pkg/.tex via un script Python inclus, aperçu/téléchargement) + widget de solde et d’utilisation DeepSeek + usage du plan OpenCode Go (pourcentages glissant/hebdomadaire/mensuel dans une pastille d’en-tête ; au déploiement, barres de progression et compte à rebours avant réinitialisation). Les clés API sont lues depuis le coffre d’identifiants DSH de l’hôte — jamais stockées dans le code source ni dans le navigateur.

Ajoute un préréglage d’agent Drawing Mode dont les 19 outils comfyui_* pilotent un ComfyUI local : génération Anima et Krea2, recherche/téléchargement de LoRA, tags de personnages Danbooru, métadonnées PNG, vérification de reproduction amont et désobfuscation xiaofanqie.

Connecteur UGREEN NAS pour UGOS Pro : 59 outils d’agent couvrant les 70 permissions du jeton d’accès via OpenCLI. Fichiers, stockage, métriques de tâches, Docker, téléchargements, gestion d’apps, panneau de contrôle et recherche globale ; accès limité automatiquement par catégorie selon les droits du jeton.

Mémoire structurée à long terme pour DSH : suivi du remplacement, de la dégradation et de l’état des entités via 15 outils MCP, hooks automatiques et index de pointeurs borné par requête pour préserver le contexte. Nécessite Python 3.10+, torch et sentence-transformers; premier lancement télécharge un modèle d’embeddings d’environ 470 MB.

Animal de bureau Zhaozhao (照照), dans une fenêtre transparente toujours au premier plan au-dessus de toutes les applications, qui reflète l’état DeepSeek Harness avec des animations d’attente, cuisson, service et attente de l’utilisateur. Réagit aux clics, se déplace par glisser-déposer et se redimensionne au clic droit ; télécharge automatiquement un utilitaire Electron.

DSH sur mobile : activez l’accès dans l’en-tête/carte et scannez le QR; l’UI officielle du processus de bureau s’ouvre avec sessions live pour suivre, répondre, approuver. Gateway DSH (port 18765) relaie l’UI et gère le login. QR Wi-Fi/données; l’activation lance quick tunnel Cloudflare gratuit (cloudflared téléchargé des Cloudflare GitHub releases si absent), adresse persistante au redémarrage. Code unique, expire en 10 min; identifiant révocable par téléphone. L’en-tête affiche les connexions; keepalive au repos. Notifications facultatives à Bark, ntfy, ServerChan, Feishu, bots de groupe WeCom/DingTalk, Telegram/webhook : fin de tâche ayant duré ≥30 s, erreur ou attente d’approbation/réponse. Seuls titre/état; approbation dans DSH. Panneaux superposés; icône dédiée à l’accueil.

Notifications de bureau Windows pour DSH qui lisent le résultat du tour par défaut. Windows TTS ne requiert aucun téléchargement ; 13 voix VOICEVOX peuvent être installées depuis les paramètres. L’alerte de fin attend la fin des sous-agents et tâches en arrière-plan ; approbations, questions et erreurs sont signalées immédiatement. Les voix sont téléchargées depuis GitHub après confirmation des conditions.

Ajoute à l’onglet Files du workspace et aux aperçus : import, téléchargement, nouveau dossier, suppression, déplacement par glisser, glisser vers le chat et édition de texte en place avec sauvegarde auto.

Windows uniquement. À chaque démarrage de DSH, vérifie sans configuration si Genshin Impact est installé. Si oui, lance le jeu; s’il se ferme aussitôt (par exemple pendant une mise à jour), ouvre le lanceur miHoYo. Sinon, télécharge son installateur sur le bureau et refuse tout lien dont la charge diffère de plus de 15 MiB des ~224 MiB attendus. En cas d’échec, ouvre la page officielle de téléchargement.

Outils de lecture web pour agents uniquement textuels. Cinq outils en lecture seule : web_fetch (toute URL rendue en Markdown propre ou en texte brut), web_links (inventaire des liens d'une page), web_feed (entrées RSS 2.0 / Atom), web_headers (statut HTTP, en-têtes de réponse et chaîne de redirections sans télécharger le corps, HEAD avec repli GET automatique) et web_table (tableaux HTML extraits en lignes structurées, avec détection des en-têtes et extension de grille colspan/rowspan). Le transport repose sur fetch de Node plus une implémentation de proxy HTTP sans dépendance (tunnélisation CONNECT, requêtes en URI absolu, NO_PROXY avec correspondance par suffixe/joker/IPv4-CIDR, Proxy-Authorization). Zéro dépendance d'exécution.

Transforme une session DSH dans un navigateur classique en client léger WhaleHarbor : une fenêtre navigateur --app autonome avec une barre supérieure façon client et des notifications de tâches, pendant que l'installateur complet pour bureau se télécharge en arrière-plan (multi-sources, vérifié SHA-256) et qu'une invite d'installation apparaît lorsqu'il est prêt.

Task control pour DeepSeek Harness : arrêt d'urgence en un clic et terminaison forcée des downloads et tool calls bloqués, progression des téléchargements, détection des blocages, surveillance de l'activité pwsh, et ajout-condition / pause / reprise avec récupération invisible.

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.

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.

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.

Mémoire de compagnon de jeu de rôle pour DeepSeek Harness : documents de persona modifiables par conversation (poids de 1 à 100 par entrée, affinés progressivement par l’IA selon l’histoire), affinité et lien par interlocuteur dans les discussions à plusieurs, souvenirs actifs avec vecteurs notés par l’IA, tableau de neuf émotions actualisé à chaque tour, registre d’auto-évolution IA, recherche des transcriptions des dernières 48 h, compression conversationnelle de compagnon et base de connaissances locale archivée par date, empaquetée automatiquement par tours ou tokens. Une page d’intégrations liste des plugins sélectionnés et télécharge leurs GitHub Releases.

Gère une liste de modèles Magpie et écrit les modèles cochés dans un groupe fournisseur Magpie : synchronisation complète depuis /v1/models, ajouts manuels, contexte, limite de sortie, entrée image et reasoning effort par modèle, tri et réorganisation par glisser-déposer. Sous Windows x64/ARM64, télécharge et met à niveau Magpie depuis yetone/magpie-releases avec vérification SHA-256 et rollback ; mise à niveau automatique après 30 min de publication quand toutes les conversations sont inactives. Lance Magpie dans la zone de notification avec DSH et active son lite mode et la prévention de veille.

Arrière-plans dynamiques et skins d’interface pour DeepSeek Harness. Comprend des skins animés natifs personnalisables et des fonds d’écran animés à télécharger depuis le marché. Basé sur Open Sea Skin (d-dev0101/open-sea-skin) : ne pas installer les deux plugins ensemble.

Adapte l’interface Web DSH aux écrans mobiles et ajoute un explorateur de fichiers d’espace de travail avec aperçu et téléchargement.

Échantillonne la vidéo comme une personne, sans la télécharger : métadonnées et chapitres d’abord, images horodatées ensuite, transcription priorisant les sous-titres (ASR local seulement si la plateforme n’en a pas), tags sonores AudioSet à 527 classes et commentaires principaux. 21 outils partagent un cache disque verrouillé entre processus. Requiert Python 3.10+, ffmpeg et vidlens (pip install vidlens-mcp); si absent, propose deux corrections plutôt qu’un ImportError brut.

Tests GUI black-box pour DeepSeek Harness : un testeur AI pilote une vraie VM Windows uniquement par captures, souris et clavier; verdicts fondés sur les pixels, pas les logs ou le code. Fournit dsh-vm-tester avec 12 outils vm_* (status, UI tree, screenshot, click, type, type-secret, key, basic key, wait, snapshot, upload, download), guest agent Windows en reverse tunnel et scripts de vérification. Windows, VirtualBox 7 et VM guest Windows avec agent inclus requis avant tout outil vm.

Télécharge les vidéos Bilibili avec yt-dlp, extrait les images clés et transcrit depuis les sous-titres du site ou faster-whisper local s’ils manquent. Enregistre la skill de résumé, activée uniquement si le message utilisateur ne contient que le lien vidéo. yt-dlp et ffmpeg dans PATH requis ; faster-whisper si absence de sous-titres.

Utilise dans dsh le quota de modèles du compte TRAE : gestion multi-comptes, check-in quotidien, rotation, statistiques d’usage, niveaux de reasoning et visibilité des modèles. Python 3.10+ requis; les dépendances Python sont téléchargées au premier lancement.