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Widget baleine de solde DeepSeek fixé dans un coin pour l’interface Web DSH : trois skins commutables (par défaut / bol sur la tête / bol dans la main), solde avec l’usage du jour, fenêtres contextuelles de coût par tour, conversion des prix aux heures de pointe/creuses, effets sonores à l’appui et répliques aléatoires. Modifié à partir de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget.

Accédez à l'UI web de dsh sur le LAN : relais HTTP/HTTPS/WS plus TLS (certificats auto-signés ou personnalisés) ; compression adaptative Brotli/gzip pour HTTP et permessage-deflate pour WebSocket ; le sondage de WebSocket demi-ouvert empêche les clients mobiles de se déconnecter après une mise en arrière-plan ; l'auto-injection du jeton de lancement permet aux appareils LAN de se connecter sans copier le jeton ; protection contre le DNS rebinding + liste blanche amont limitée au loopback.

Graphe de connaissances de code local-first pour agents de codage : 10 outils MCP pour la compression contextuelle en couches, la planification DAG, l'indexation incrémentale d'AST, un flywheel de compétences inter-sessions, des diagnostics et l'import/export d'artefacts de graphe.

Canal QQ pour DeepSeek Harness via OneBot 11 / NapCat : conserve une personnalité fixe entre les sessions grâce à une mémoire à long terme, répond dans les discussions de groupe et privées, envoie des stickers et des réponses vocales, et fournit une console web locale montrant l’activité du bot. Vous rédigez les fichiers de personnalité et de mémoire ; le dépôt ne fournit que des exemples.

Transforme les documents locaux en markdown et texte en une base de connaissances interrogeable avec recherche hybride sémantique et par mots-clés, vérification des citations et injection de sources.

Canal iMessage bidirectionnel pour DeepSeek Harness via Photon : liste blanche d'expéditeurs, commandes de session, approbations et questions en chat, et une page Paramètres pour l'autorisation d'appareil et la configuration de ligne hébergée.

Système rigoureux de flux d’ingénierie pour agents de programmation IA : planification, TDD, boucles de correction automatique, graphes de connaissances du code et exécution multi-agents par vagues. Nécessite codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0") ; /scan s’arrête en son absence.

Bundle DSH qui enregistre 13 outils natifs codegraph_* encapsulant la CLI codegraph, permettant aux agents d'amorcer, maintenir et interroger un graphe de connaissances de code préindexé (requête de symboles, exploration, traînée de nœuds, appelants/appelés, impact, tests affectés) au lieu de faire du grep sur les fichiers.

Fournit des bases de connaissances locales et distantes avec rappel à portée de projet et de session, réécriture contrôlée et console de gestion Web intégrée.

Pont vers les appareils HarmonyOS : boucle d'automatisation hdc pour captures d'écran/installation/logs/crashs/UI avec read_image, une base de connaissances API versionnée priorisant les sources officielles (SDK .d.ts + documentation embarquée hors ligne), et une chaîne de build/signature/lint via le CLI DevEco.

RAG de base de connaissances bibliographiques locale : 10 outils (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), recherche hybride BM25+vecteurs+reranker, questions-réponses avec citations et liens DOI cliquables, embeddings bge entièrement locaux sur un index SQLite en un seul fichier. Nécessite Python 3.9+ avec pymupdf, faiss-cpu et sentence-transformers ; l'installateur `npx dsh-kb-rag-install` les met en place et pré-télécharge le modèle.

Un deuxième cerveau autonome pour DeepSeek Harness : capture automatiquement les connaissances durables du dialogue dans un coffre-fort Markdown local (dedup personnalisé, recherche CJK, compatible git), avec une base de connaissances graphique et un graphe de connaissances interactif (filtre de légende, coloration par dimension temporelle, sélection par boîte, fusion, suppression, export/import PNG).

Base de connaissances en canvas dans la barre latérale droite : les notes sont des nœuds et 9 outils permettent au modèle de les lire, écrire, relier et supprimer. Un nœud peut contenir images et documents ; la lecture renvoie leur texte et extrait les fichiers Office sur place, tandis que les images sont transmises comme images.

OMK — Observer. Mesurer. Savoir. Modifications de connaissances étayées par des preuves pour les applications IA.

Boucle d'auto-raffinement continu : mémoire persistante, revue-et-raffinement périodique, connaissance partagée entre sessions, et rollback automatique via un outil harness_refine appelable par modèle.

Contexte de réseau de connaissances métier pour DeepSeek Harness : liez une session à un réseau de connaissances OpenBKN, interrogez ses objets et ses métriques via des outils MCP gérés, et ouvrez une provenance adossée aux traces (faits d'exécution et graphe métier) pour chaque réponse. Fourni avec l'OpenBKN Runtime ; les vues de provenance exigent une licence entreprise OpenBKN.

Agent à personnage unique pour QQ (SnowLuma / OneBot 11), Bilibili et Douyin (ce dernier exige un PC Windows toujours actif) : traits évolutifs, mémoire par personne avec oubli d’Ebbinghaus/corrections, routine quotidienne, messages proactifs, souvenirs automatiques et réglages en 10 onglets. Groupes QQ bloqués par défaut ; réponse uniquement si groupe autorisé ou allGroups activé explicitement, et si le bot est mentionné par @. Privé : amis QQ seulement. Réponse auto Bilibili/Douyin désactivée ; Bilibili limité au propriétaire, liste autorisée et abonnements réciproques ; Douyin au propriétaire et à la liste, sauf activation explicite de reply-to-everyone. Inclut du code MIT de dsh-qq-bridge et dsh-douyin-bridge, crédité avec leurs LICENSE ; pas besoin de les installer à côté.

Plugin Windows uniquement : surveille le titre de la fenêtre active, reconnaît les cours vidéo Bilibili, les classe par matière, récupère métadonnées/danmaku/commentaires et génère des cartes Markdown+Mermaid et des guides Word. La sortie Word nécessite Python installé localement.

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

Compétences Research Agent, recherche bibliographique avec suivi des citations, création d’une base de connaissances Markdown à partir de documents et lecture approfondie avec espace de travail navigateur pour DeepSeek Harness.

Passerelle DSH Web en loopback privé pour Tailscale Serve, Cloudflare Access et Headscale TCP Serve, avec listes d'autorisation de principaux exactes et configuration guidée en mode fail-closed.

Compétence de revue de code pilotée par modèles : flux de revue en cinq étapes, classement par sévérité (critique/moyen/mineur), notation quadridimensionnelle (qualité, sécurité, performance, maintenabilité), sortie double texte et HTML et base de connaissances de référence à la demande.

Base de connaissances polyvalente pour DSH : importation de fichiers md/txt/json/yml/docx/pdf, gestion des dossiers, recherche plein texte FTS5 (BM25) et une interface web d'administration.

RAG de base de connaissances littéraire locale pour DSH : recherche hybride BM25 + vectorielle sur un index SQLite, reclassement par cross-encoder, réponses citées avec provenance au niveau de la section et de la page, rafraîchissement des métadonnées seules et ingestion en arrière-plan avec suivi de progression.