Plugins

Gouvernance des plugins : les plugins nouveaux/mis à jour sont d'abord mis en attente dans une zone de candidats, puis montés à chaud après le démarrage — le succès promeut, l'échec désactive automatiquement, les échecs répétés gèlent, mode sûr en un clic, panneau de diagnostic dans la barre latérale (npm : dsh-my-guardian).

Notifications navigateur et bip à la fin d'un tour de session, quand l'agent pose une question ou qu'une approbation est en attente ; cliquer sur la notification saute vers la session ; endpoint de déclenchement distant et canal SSE (npm : dsh-my-notify).

Fiabilité des tâches : nouvelle tentative automatique en cas de timeout/échec du modèle, reprise automatique des tâches inachevées, vérification d'achèvement, interruption des boucles de réflexion, reprise après veille ou redémarrage, mode pilote automatique et point de déclenchement distant (npm : `dsh-task-reliability`).

Du chat au canevas puis à l'œuvre : pilotez ComfyUI comme IDE visuel de workflows dans DSH. Intégrez ComfyUI (local ou cloud) comme canevas en écran partagé dans DSH Web : l'agent écrit prompts et scripts dans le chat, les applique en direct et produit images, musique, vidéo et 3D. Opérations : composer des pipelines, lire/écrire les workflows, éditer les nœuds, câbler les liens, exécuter, régler et déboguer. Production : balayages de paramètres par lots (batch_run) et récupération automatique des sorties dans le chat (get_outputs). Entretien : lancement et mise à niveau en un clic de ComfyUI, du cœur et des nœuds personnalisés. Ce paquet est le plugin côté DSH et embarque le nœud pont côté ComfyUI.

Relie les chats privés WeChat dans DeepSeek Harness en tant que plugin in-process sur le protocole de bot iLink de Tencent, avec messagerie bidirectionnelle texte, image, fichier et voix, commandes slash dans WeChat résolues via le registre de commandes natif, gestion côté WeChat des approbations et questions d'agent, et envoi proactif via un outil send_wechat.

Onglet d'activité des fichiers dans la barre latérale DSH : enregistre lectures/créations/modifications de fichiers par l'agent et la barre latérale (y compris les opérations cachées dans les commandes bash), isolation par session, persistance après redémarrage, aperçu flottant au clic sur un fichier (npm : `dsh-file-activity`).

Affiche les blocs de code mermaid/mmd de la conversation sous forme de cartes graphiques avec bascule aperçu/code ; le moteur est intégré, donc tout fonctionne hors ligne sans CDN (npm : `dsh-mermaid-render`).

Penser en chinois : injecte un prompt système pour garder pensées et réponses en chinois, déploie le bloc de raisonnement par défaut avec repli interactif et localise les libellés de l'interface (npm : `dsh-think-zh-expand`).

Replie les tours terminés vers leurs conclusions finales, sépare la réflexion de la prose par un séparateur, et permet de naviguer entre les tours depuis un rail ancrable à gauche ou à droite avec des marques en ligne ou point, un anneau optionnel et des résumés au survol ; peut masquer le TurnNavigator du bord droit de l'hôte, charger l'historique antérieur et ouvrir un issue de diagnostic prérempli.

Un fouet pour DeepSeek V4 Pro : il surveille l'empreinte de raisonnement de chaque bloc de réflexion et ramène le modèle quand il glisse du mode concentré « We will / I will » au mode dispersé « let me ».

Passerelle WeChat (iLink) bidirectionnelle : notifications de fin de tour et de demande d'approbation, approbation/rejet et injection de message dans le chat, déduplication persistante et regroupement convergent des longues réponses ; couche de canal extensible à d'autres messageries.

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Réunions visuelles en table ronde pour DeepSeek Harness — nœuds experts sur un anneau avec arêtes dirigées, passerelle d’agrégation, réflexion par proxy pour les modèles travailleurs en boîte noire, et revue adverse (red-team) des plans arrêtés avec endossement/rejet par point de vue.

Relie l’état de session de DSH à la bulle du compagnon de bureau cc-pet, avec affichage en temps réel du thinking, des tool calls et de la fin. Publié sur npm sous `dsh-pet-bridge`.

Compactage de contexte gardé pour DeepSeek Harness (dsh) : le LLM propose, les gardes deterministic disposent — réduction eager par atome (extract/summary/false sous gardes verbatim) + éviction paresseuse du reference-graph (0-LLM) + rappel au bit près depuis un log append-only.

Panneau de worktree Git pour DSH Web : remplace la barre latérale de l’espace de travail par des groupes projet → worktree principal/lié → session, crée et supprime des worktrees, bascule la branche principale, et migre le stockage configurable local au projet ou global avec garde-fous pour arbre sale et session active.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Récupère n'importe quelle page http/https et renvoie le titre, la description, le texte principal, le plan des titres et les liens, avec des statistiques (nombre de caractères/mots, temps de lecture, langue) et les mots-clés principaux ; peut télécharger les images du contenu dans l'espace de travail de la session pour analyse visuelle et les transmettre aux analyseurs enregistrés via le service scrape.imageAnalyzer.

Mode chinois global : un petit commutateur en forme de pilule à côté du compositeur qui injecte une exigence linguistique dans le prompt système de tout préréglage (sauf personas complets) ; la réponse, le raisonnement et la sortie des outils basculent chacun entre chinois et anglais, et les préréglages ancrés sont pris en charge.

Migre automatiquement les skins de l'animal de bureau Codex vers DSH : un compagnon animé dans un coin reflétant l'état de l'agent (réflexion, utilisation d'outil, attente d'approbation, échec, terminé), avec des boîtes de dialogue en verre dépoli par session et un panneau de réglages complet.

Thème clair Solarized, mise en page compacte, capsules repliables pour les chaînes think/outils, et tableaux de bord de solde, coût de session et utilisation pour la Web UI DSH.

Repli de transcription en streaming pour l'interface web DSH : les lignes de réflexion et d'outils se replient pendant que la fenêtre de réflexion la plus récente s'ouvre d'elle-même ; un tour terminé remonte jusqu'à votre question, qui reste également épinglée en haut pendant que vous lisez ; des étincelles bleues jaillissent du bord de la fenêtre de réflexion et de la tête d'écriture de la réponse.