Plugins

Interaction vocale en chinois full-duplex pour DSH Web : dictez et modifiez des tâches, soumettez des demandes, gérez les sessions, répondez aux questions DSH et écoutez des annonces concises de fin de tâche.

Rapports de travail pour DeepSeek Harness : rassemble les commits Git et les conversations locales des agents (DeepSeek/Claude/Codex) et génère des rapports quotidiens, hebdomadaires ou mensuels à partir de vos propres modèles ; l'outil d'agent est injecté à la demande.

Ajoute une commande /simplify qui demande à l'agent de simplifier le code dans une portée de modification Git sélectionnée, y compris les modifications indexées, les commits et les fichiers non suivis.

Connecte DeepSeek Harness à Busabase : rechercher les connaissances de l'espace de travail, travailler avec des enregistrements et applications structurés, soumettre les écritures sous forme de ChangeRequests révisables et inspecter les résultats dans des cartes en direct.

Reprise automatique des sessions d'agent interrompues : une table de règles ordonnée route selon le type d'échec (limite de débit, quota, authentification, dépassement de contexte, orphelin planté) vers une nouvelle tentative avec repli automatique, un changement de modèle, une reprise après compaction du contexte ou une notification d'arrêt de perte, avec un éditeur de règles visuel et un journal d'activité complet.

Servante-baleine avec un bocal, assise dans un coin de la fenêtre DSH. Elle explore Bilibili selon vos goûts, classe par taux de likes, pièces et favoris plutôt que vues, puis rapporte des snacks marinés à votre goût. Si un terme s’épuise, elle change de piste. Cinq trouvailles vont dans le bocal et elle résume chaque vidéo. Les axes d’actualité se limitent aux deux dernières semaines ; guides de jeux et musique sans limite, chaque axe décidant séparément.

Plugin DSH embarquant la compétence kimi-ppt : créer, modifier et exporter des présentations au format .pptx généré localement avec aperçus rendus par Pillow. Dérivé de open-kimi-ppt-skill (MIT).

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

Pendant les heures de pointe des jours ouvrés à Pékin (par défaut 09:00-12:00 et 14:00-18:00), il bloque les requêtes DeepSeek officielles ou les redirige vers un fournisseur cible configuré ; hors pointe, le trafic va vers l'officiel comme d'habitude.

Pour le modèle de vision natif de DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, relève les limites d'admission des images à 32 MiB / 8192 px / 600 images et ajoute un outil highres_read qui découpe les grandes images en tuiles, puis renvoie l'image entière plus des tuiles de 800x800 via l'outil read_image de l'hôte.

Texas Hold'em no-limit à six joueurs pour l'interface web dsh. Un humain affronte cinq agents LLM qui ne voient que leurs propres cartes. Ajoute un onglet dédié et une mini-fenêtre déplaçable au-dessus de la zone de conversation, des sessions par navigateur avec protection CSRF, des relances proportionnelles au pot, trois recaves avant élimination et des abattages révélés avec animations de distribution des cartes du board.

Saisie vocale pour DeepSeek Harness : parlez dans le microphone et le texte reconnu est soumis comme un message de chat normal, via la reconnaissance vocale locale ou du navigateur.

Chat d'abonnement ChatGPT Codex : OAuth officiel, catalogue Sol/Terra/Luna avec lignes Fast, limites d'utilisation en direct et outils search et view_image optionnels.

Un coffre Obsidian partagé pour tous les agents : cœur Python sans dépendances (recherche/promotion/arbitrage/oubli), modèle de coffre, plugin dsh (memory_search/show/submit/status).

Permet aux modèles texte seul de voir les images : lorsqu'une image arrive avec un texte de remplacement comme \[image omitted because this model accepts text only], le modèle appelle l'outil vision_describe et le plugin transmet la référence de l'image et la question à un modèle multimodal, en réessayant avec un modèle de secours en cas d'échec. Configuré dans la page de paramètres et conservé via l'API officielle de paramètres.

Fait tourner les clés API LLM configurées après des échecs de quota, de limite de débit ou d'authentification.

Règle le nombre de membres et de tâches d’Agent Team, la taille des messages et le délai d’arrêt.

Skills Rotifer Protocol et serveur MCP Rotifer configurés comme instances du fournisseur de skills et du client MCP natifs de DSH : rechercher des Genes, les comparer dans les classements Arena, les installer ou les restaurer dans le projet local, et créer/exécuter des Agents locaux. Le serveur MCP est épinglé à une version et limité aux outils evolve ; publication et connexion sont exclues.

Intègre dans DeepSeek Harness les sessions de bureau WorkBuddy, Trae et Qoder de cette machine sous forme de points de terminaison locaux compatibles OpenAI. Inclut un pool de comptes, le basculement automatique en cas de limite de débit de WorkBuddy et un panneau de paramètres.

Conserve les plugins modifiés (tiers ou intégrés) dans des dépôts git locaux. Ne déploie un commit précis qu’après build et contrôles réussis ; annule la modification si dsh plante juste après son application. Fusionne les mises à jour d’origin (npm ou git) avec vos changements et peut ouvrir une session d’agent pour les regrouper en un commit au-dessus de la version d’origine (branche de sauvegarde créée d’abord).

Intègre OpenViking à l’interface Web de DSH : panneau Studio, indicateur par session de l’état des commits mémoire avec leur chronologie, et onglet dans la barre latérale droite affichant les éléments récupérés par la session en cours.

Portage de Claude Code Game Studios (CCGS v1.1.2, MIT) vers DeepSeek Harness : 76 skills, 49 agents et un pont de hooks.

Connecte en un clic les modèles de langage et d’image SenseNova Token Plan à DSH (désactivé par défaut) et renseigne automatiquement la reconnaissance d’images et le niveau de raisonnement. En cas de limite de débit, attend puis réessaie sans la confondre avec un quota épuisé. Après connexion à la console SenseNova, affiche l’usage, les pools de crédits et la consommation par modèle. Xiaohuanxiong accepte aussi une connexion par QR, importe ses modèles et multiplicateurs de consommation et prend en charge la recherche Web de DSH.

Utilisez votre IA web connectée (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) comme fournisseurs de modèles dans DeepSeek Harness. Les modèles web émettent des appels d'outils, DSH les exécute sous son système de permissions natif, et les résultats reviennent dans la même session web. Aucune clé API.