Plugins

Plugin DeepSeek Harness pour déclarer des subagents nommés dans des fichiers TOML sous `~/.dsh/agents` et `<projectRoot>/.dsh/agents`.

Rapport de travail en lecture seule reconstruit depuis les journaux locaux de session : outils utilisés et fréquence, commandes exécutées, fichiers lus/écrits, réussite des tests, échecs et causes, consommation de tokens et état d’achèvement.

Remplace la barre latérale DSH par un tableau fixe 2×4 de huit places d’agent permanentes. Chaque place affiche son état, le dernier appel d’outil, le raisonnement et le résultat ; un commutateur des paramètres rétablit à tout moment la barre latérale standard.

Décomposition des tâches multi-agents, orchestration de workflows DAG et optimisation du cache de prompts pour DeepSeek Harness.

Observabilité de facturation et d’usage des agents pour dsh Web : enregistrement par scan direct des journaux de session, zstd, horodatages par événement et double déduplication watermark + `lastSeq`. Profils tarifaires multi-comptes par fournisseur/modèle, badge live par fenêtre lisant l’ID de session via React fiber, tableau glassmorphism avec sparkline 14 jours, alertes budgétaires, consultation du solde du relais et bibliothèque tarifaire officielle de 332 modèles.

Boîte aux lettres inter-agents pour dsh (DeepSeek Harness) : les agents d’une session dsh échangent messages et cartes de tâches avec d’autres agents locaux (Claude Code / OpenCode / Hermes…) via agent-mailbox et sont réveillés à l’arrivée d’une carte. Sans dépendance npm, utilisable directement avec Node 22.

Proxy par commande pour DeepSeek Harness : l’agent décide quelles commandes shell passent par le proxy, avec un kernel que le plugin installe et supervise lui-même.

Console d’orchestration multi-agents en groupe de discussion pour DSH : décisions autonomes, répartition des tâches, vérification et optimisation itérative des travaux longs. Inclut son propre backend ; installation avec `dsh plugin add`.

Diagnostic qualité exploitable des sessions d’agents DSH, avec preuves d’appels d’outils et recommandations pour la suite.

Cadre extensible de jeu narratif à réactions de groupe par IA pour DeepSeek Harness : une action saisie déclenche des réponses de plusieurs PNJ, chacun dans son propre message de salon avec illustration d’avatar. Mondes, lieux, PNJ et extensions (par ex. API de dessin tierce pour expressions dynamiques) s’ajoutent ou se modifient dans le dialogue Harness, sans code.

Trois canaux linguistiques indépendants pour la sortie : descriptions d’appels d’outils (titre de chaque carte, y compris run_code dans les préréglages PTC), thinking et réponses. Chacun suit la langue de la Web GUI, impose une langue ou se désactive ; par défaut, seules les descriptions suivent l’interface. Directive runtime-context globale côté host ; le client indique la langue de la GUI. Modes changés dans la carte Plugin de Settings.

Agents définis par l’utilisateur, routage automatique, basculement de modèle et orchestration d’équipes. Six outils : agent_dispatch / agent_followup / agent_list / agent_squad / agent_import_skill / agent_upsert. Aucun agent intégré. Panneau natif dans l’onglet droit (Overview / Agents / Squads / History) et boule d’action flottante.

Découvre les répertoires de projet Codex et Claude et les enregistre comme espaces de travail DeepSeek Harness partagés.

Boîte mail collaborative AI dans DeepSeek Harness pour messages, transferts de tâches et accusés de livraison. Un package inclut intégration MCP et UI. La version 0.2.2 requiert DSH 0.2.0-rc.2 et le provider Agent Mail 1.0.0-alpha.7 installé séparément. Pas de réveil automatique du model ni de présence en ligne continue.

Bundle en une commande des trois plugins AgentFrame : memory-director, compaction et aura-scheduler ensemble.

Gestion du budget de tokens pour l'arborescence d'agents.

A model-driven desktop pet, derived from PC2005-cloud/dsh-pet (MIT): an always-on-top companion that follows your agent sessions, races the Web UI to answer approvals and questions, keeps a per-pet affection ledger, speaks through pet_say/pet_do tools or an autonomous inner voice, and can read those lines aloud through BreezeBlue TTS with your own BreezeBlue API key. It uses its own /whale598 route and ~/.dsh/whale598 data directory, so it is a separate pet from dsh-pet rather than a replacement for it.

QQ hub for DeepSeek Harness: private and group chats over OneBot v11 (SnowLuma/NapCat), with per-chat scoped memory, per-chat persona routing, a vision helper that narrates images for text-only models, multi-platform link parsing (large videos sent as group files, image galleries sent inline or as merged-forward messages) and a web panel for models, personas and settings. Derived from aureth-labs/dsh-aurabot-qq; do not install both.

Views, creates and edits AGENTS.md and other AI rule files from the DSH settings page: the project directory chain from project root to cwd, both DSH global roots (~/.dsh and ~/.agents), and user-level rule files of 25 third-party AI tools. Markdown preview is rendered with .mdc frontmatter stripped, edits save in place with conflict detection, files whose content is identical across tools are flagged, and tools outside the built-in list are discovered heuristically. Zero runtime dependencies.

One read-only index of every local AI-agent session (Codex, Claude Code, DSH, Trae, or any JSONL source) grouped by project, plus an append-only shared board for decisions and handoffs so switching agents leaves no context gap.

Live step pill in the DSH session header: folds the durable session event stream into the agent's current action (tool name plus its argument summary), the step index inside the running turn, the elapsed turn time and the todo progress, polls it every 1.2 seconds, and renders blue pulse while working, green for a finished turn and red for a failed tool call; hides itself 9 seconds after a turn ends. On Windows it also opens an always-on-top desktop HUD (set DSH_AGENT_STATUS_HUD=0 to disable).

Ajoute une injection de personnalité, une carte mémoire à décroissance, un état d'humeur et un journal quotidien afin que l'agent garde son identité et son historique entre les sessions.

Studio de presets Agent : inspecte tous les outils montés, modifie le system prompt et enregistre le résultat dans un bundle de preset installable.

Audit du coût d’une conversation : indique où les tokens ont été dépensés et quelle étape a coûté cher, puis transforme les conseils d’optimisation en modifications applicables en un clic.