Plugins

Déploie qq-bridge par SSH sur un hôte distant et le relie à DeepSeek Harness : vérification environnementale, config gardant les credentials hors du repo, unités systemd bridge et timers daily-archive/today-sync/watchdog, 4 outils check/configure/deploy/inspect. Ajoute réponse lite via API DeepSeek chat completions, personas interchangeables, compréhension image/vidéo et recherche par mots-clés dans les groupes archivés.

Permet aux agents de piloter directement des instances DSH locales indépendantes, sans plugin ni composant sur la cible. Des environnements isolés servent à configurer et tester ; des agents aux modèles et personnalités variés peuvent discuter, jouer des rôles ou former des chaînes de contrôle imbriquées. Comprend configuration conversationnelle, opérations comme un utilisateur, lecture incrémentale, références enregistrées et recherche distante de sessions/espaces.

Fournisseur ctx.web fetch compatible avec fake-ip qui reprend l’identifiant http intégré : un nom d’hôte n’est accepté que si toutes les réponses DNS sont des adresses fictives dans la plage fake-ip du proxy (198.18.0.0/15 par défaut). web_fetch fonctionne ainsi en mode TUN mihomo/Clash sans désactiver fake-ip ni définir de variables proxy. Les IP littérales et les destinations privées, loopback ou réservées restent bloquées.

Couche d'adaptation DSH de dsh-ecolink : lecture directe du bassin de mémoire local, injection en pre-step (scoring + budget + déduplication par session), filtrage par #nom_de_mémoire, pour relier l'écosystème de mémoire côté web

Encapsule les commandes de gestion de l'environnement virtuel Python : réduit les problèmes de réseau et d'autorisation rencontrés par les agents lors de la gestion des environnements via des commandes de terminal, fonctionne sur tous les systèmes d'exploitation et achemine automatiquement les installations via des miroirs et des proxys locaux. Les outils sont strictement limités par les autorisations de lecture/écriture accordées.

Recherche/regarde Bilibili; like/coin, danmaku/commentaires, réponses et suivi. Lit les sous-titres AI ou transcrit localement l’audio s’ils manquent avant commentaire et choix du destinataire. Extrait un style humain sans copier. Ignore les vidéos vues, déduplique par fil; après trop d’échanges avec la même personne dans une section, juge le fond et, si deux bots semblent se complimenter, laisse un dernier mot puis cesse. Vérifie visibilité publique ou privée au compte; parcourt heure/jour/3 jours/tout, liste les commentaires invisibles et signale les réponses repliées. Six onglets Settings : effet immédiat, sans redémarrage. Le manuel attend derrière le listener, sans refus. L’auto-check indique quoi installer; Python 3 requis, packages manquants listés.

Retire la variable héritée ELECTRON_RUN_AS_NODE de l’environnement transmis par open-in-app aux éditeurs lancés, afin d’éviter l’erreur HTTP 502 launch-failed de l’action Open in ... de l’hôte de bureau. app.asar reste intact.

Utilise des sessions DSH Windows et Linux natif dans une seule fenêtre Windows, avec bascule d’environnement WSL et outils système bidirectionnels.

Interface de configuration du plugin mémoire officiel OpenViking : connexion et clé utilisateur, diagnostic local, option mémoire par session dans le composer, isolation des rappels au sujet courant et réglage du seuil de score, nombre d’éléments injectés, expansion de requête et URI exclues.

Tableau de diagnostic de l'environnement PC et de contrôle des ports : inspection sans dépendance du système, des chaînes d'outils CLI, des ports en écoute actifs avec libération au survol, et de la disponibilité des clés de modèle. Aucun appel externe, zéro secret en clair.

Tableau cron pour planifier des scripts locaux ou des tâches de session dsh (sessions nouvelles ou épinglées), avec gestion centralisée des variables d’environnement, journaux, concurrence et délais.

Mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness avec gouvernance, auto-évolution et écriture soumise à approbation. Rappel classé par chaleur, conventions d'environnement, cycle de vie de l'oubli, chaînes de remplacement, défense contre l'empoisonnement, auto-distillation et mesure ouverte.

Injecte dans le system prompt la distribution WSL, le mappage des chemins Linux, les mises en garde sur CRLF et git dans /mnt/c, ainsi que NODE_USE_ENV_PROXY.

Entrée de chat Web pour DeepSeek Harness : un bouton de barre latérale ouvre chat.deepseek.com dans une fenêtre de bureau dédiée sous dsh-desktop, avec solution de repli en webview pour les environnements Web simples.

Exécute le système de fichiers, bash et les terminaux PTY de l’agent dans un conteneur Docker en fournissant les interfaces `ctx.fs` et `ctx.subprocess`, afin que le répertoire courant, l’environnement et les processus d’arrière-plan survivent au redémarrage du harness.

Conversion des commandes CLI Lanting en outils + garde L0 : 9 outils de mémoire + 6 outils de qualité (enregistrement defineTool, spawn venv _cli.py) + garde d'écriture/d'appel direct

Laboratoire de curation testé pour les plugins DSH : chaque entrée passe de véritables portes d'installation/analyse statique dans un environnement isolé, avec des journaux complets et des commandes de reproduction (en chinois d'abord).

Outils Docker pour agents : ps/images/logs/inspect/exec/manage/health avec sortie JSON, chemin CLI configurable par variable d'environnement, exec soumis à approbation et aucune dépendance à l'exécution.

Diagnostic hors ligne pour DSH : 19 vérifications couvrant l'environnement, le profil et l'état de session, avec un panneau « Doctor » dans les réglages et une API JSON en lecture seule.

Utilisez des hôtes SSH et des distributions WSL comme espaces DSH distants, avec préparation de l’environnement, transfert de configuration des modèles et interface distante intégrée localement.

Chat du direct Bilibili pour DSH : lit le chat, n’envoie de messages qu’après confirmation explicite et reste dans la salle en arrière-plan. Le modèle peut décider s’il répond ; la transcription audio du flux est facultative. Pas de compréhension vidéo. Nécessite un environnement virtuel Python 3 avec requirements fournis et cookies Bilibili ; la transcription requiert aussi ffmpeg et un moteur Whisper.

Studio de modélisation solide NURBS BRep avec saisie en langage naturel, viewport 3D live (mesure/wireframe/ajustement), export STEP et outils agent pilotant NVIDIA usd-brep dans un venv CPython géré. CPython 3.12 requis; les wheels usd-brep ne couvrent que Windows/Linux 64 bits.