Plugins

Tableau de bord complet des problèmes locaux intégré dans l'interface graphique Web DSH : vues Kanban / liste / Gantt / flux de travail / tableau de bord, chat IA par tâche, pièces jointes et étiquettes, revendication automatique des tâches à effectuer pilotées par les routines dsh - les données vivent dans le SQLite local (le plugin dsh ajoute @ttmouse/dsh-taskboard).

Moniteur de portefeuille et liste de surveillance d'actions A local-first pour DSH : cotations en barre latérale, P&L des positions, ajout/édition/suppression dans le navigateur et persistance JSON.

Empaqueteur de configuration d'agent pour DeepSeek Harness : empaquetez les ressources locales de l'agent (skills/sessions/profils/paramètres/mémoire) dans un zip pour migration ou partage, avec analyse de confidentialité, restauration basée sur diff, gestion des packs et UI de paramètres ; la mémoire est livrée comme un miroir Markdown en lecture seule, pas comme la base de données active.

Notes vocales en entrée, réponses parlées en sortie : dictez de l'audio qui devient des messages utilisateur (transcription), faites lire les réponses à voix haute par l'agent (synthèse vocale), local-first sous ~/.dsh/voice.

Moteur local de registre d'état personnel et de décision pour dsh : conserve chaque entrée octet par octet avec une provenance au niveau de la ligne, argumente contre ses propres conclusions en générant d'abord des réfutations, fait vieillir chaque fait stocké selon son propre TTL, et signale les décisions qui ne reposent sur rien du tout.

Intelligence de base de code multilingue pour les IDE compatibles MCP, la CLI et DeepSeek Harness : chat, recherche, audit, refactorisation et rapports prêts à présenter à partir de code local.

Statistiques personnelles d'usage local-first dans les Réglages, avec des heatmaps de tokens sur 1/7/30 jours et un calendrier de 30 jours, la composition des tokens, la répartition des modèles et l'état des appels de skills.

Voix full-duplex privilégiant le local pour DeepSeek Harness, orchestrée par Muxiva

Appels vocaux initiés par l’agent : `offer_call` fait sonner l’humain (接听/拒接/稍后再说) ; les appels acceptés sont synthétisés et lus localement via CrispASR + Qwen3-TTS (9 voix, 2 dialectes chinois), et les appels refusés renvoient la décision à l’agent.

Réserve de prompts LIFO locale et par session, pour mettre de côté temporairement un texte de composer inachevé et le restaurer en toute sécurité plus tard.

A chemistry workbench panel in the DSH web UI. Draw structures on a Ketcher canvas (a script downloads the build; it renders locally in the browser with no backend), then compute on the current molecule with RDKit without calling a model — formula, molecular weight, exact mass, logP, TPSA, hydrogen-bond donors and acceptors, ring counts, Fsp3, stereocentres, Lipinski and Veber rule-by-rule checks, QED, PAINS/BRENK structural alerts and the Murcko scaffold, plus SMARTS substructure matching, fingerprint similarity, format conversion, standardisation and batch clean-up. A retrosynthesis tab talks to a pluggable backend (Retro* by default) over a single JSON-in/JSON-out process, and states what is missing when the backend is not installed instead of inventing a route. The calculations run in this repository's Python package (rdkit), which is installed with pip separately.

Registers the dsh-mol stdio MCP server, built on RDKit with no network access, into a DSH profile. It exposes 12 tools: three-level SMILES validation with human-readable diagnostics and character positions, molecular properties, drug-likeness and structural alerts, structure rendering to PNG/SVG, multi-molecule grids, format conversion (SMILES, InChI, InChIKey, MOL, SDF, formula), standardisation with a per-step change log, deduplication, SMARTS substructure matching, fingerprint similarity, and batch clean-up that reports every rejected row. The patch only registers the server; the tools live in this repository's Python package and must be installed first — the README gives a `pip install` route and a from-source route, and until the package is on PyPI the from-source one is what works.

Adapt ERP: learn your ERP through the browser and build private local knowledge in DeepSeek Harness

Evidence-governed experience memory for DeepSeek Harness

Local-first voice conversations for DSH, with local speech recognition and synthesis and optional external providers.

Live token cost for every chat in the DSH Web UI: the chat, its subagents and the whole session tree, priced from a bundled models.dev snapshot of seven providers and 139 priced models, with cache read and write rates wherever the provider publishes them and DeepSeek from its own peak and off-peak table. Every finished answer carries its own price in the transcript, and a chat that is not currently open is priced from the log instead of disappearing. Spend is costed per interval from an append-only JSONL ledger in the project folder, so logged work keeps the tariff it was billed at. On top of it: budget-aware work plans packed against a money limit, routing scenarios that show which models are worth connecting, a generated plan document in English, Chinese or Russian, and a warning when spend belongs to no plan unit.

Persistent project intelligence and memory plugin for DSH: architecture analysis, cross-session context, TODOs, and optional hybrid retrieval

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Local-first HTML review and annotation workspace for coding agents: opens an isolated copy of a file in a browser editor, collects text edits, format changes and element/area comments, and returns a durable handoff the agent can claim and resolve.

DeepSeek Harness (Cordis) plugin — bi-temporal VSA memory + cognition engine + BLAKE3 provenance, exposed as a DSH storage+session plugin. End-to-end tested with a real Python subprocess.

Git-native, auditable long-term memory for AI agents

Local-first file conversion: 26 conversions across images, PDF (with OCR and experimental PDF→DOCX), data, audio/video and office docs; 7 tools, all local, no API keys.

Turns completed DeepSeek Harness public-content work into a browser-local visual magazine with explicit updates and reviewed one-article sharing.

See how you have been using AI: `/session-insights` reviews your DSH sessions over time, shows what worked, which problems kept coming back, and what results were actually produced, then creates a retrospective report on your machine.