Plugins

Mémoire d’expérience et réflexion pour agents DSH : extrait automatiquement des leçons candidates après les tâches et rappelle lors des tâches ultérieures pertinentes celles validées par l’utilisateur. Prise en charge de la provenance, récupération par projet, conflits, retours d’usage et révision d’expiration. Capture et rappel ont des commandes distinctes ; écrire dans AGENTS.md exige aperçu et application explicite. Guide de première utilisation en 4 étapes dans les réglages.

Profilage des performances et diagnostics du cache LLM pour DeepSeek Harness — ingénierie du contexte, profilage de latence et rapports sur le comportement du cache.

Transfère vers DSH les guides d’ingénierie pstack de poteto, couvrant planification, revue, vérification et mise en production.

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.

Exporte la boucle de l'agent vers GreptimeDB sous forme de traces, métriques et journaux OpenTelemetry, avec sept tableaux de bord Grafana couvrant l'utilisation des tokens, le coût, les résultats de session et la latence par tour.

Relie DSH Web et qq-bridge à OFM, avec le pool public DeepSeek par défaut tout en conservant l’effort de raisonnement et le choix manuel du modèle ; charge la dépendance officielle OFM si absente et signale les reçus de rotation de compte.

Transforme un brouillon DSH d’une ligne en brief complet (rôle, objectif, contraintes, format de sortie). Port de linshenkx/prompt-optimizer vérifié octet par octet, avec trois modes et dix modèles identiques à l’amont. Historique soumis au consentement, chaînes de versions et comparaison structurelle ; chaque exécution indique l’usage des tokens. Aucun enregistrement ni envoi sans clic.

Indique quelles skills chaque tour a invoquées (chargées par le modèle, saisies sous la forme /name, ou aucune) et gère le répertoire local des skills : installation depuis un dépôt, un dossier, un SKILL.md ou une adresse zip collés, définition d'un nom d'affichage en chinois dans le meta.yaml de la skill, et suppression d'une skill en conservant une sauvegarde.

Combine le squelette de code de Headroom (Apache-2.0) et l’estimateur de TokenPilot (arXiv:2606.17016). Chiffres publiés : Headroom, 20 % de tokens en moins pour les agents de code et 60–95 % pour JSON à réponses égales ; TokenPilot, jusqu’à 60 % de coût en moins sur longues sessions. Ce sont les données de ces projets, pas des mesures ni benchmarks du plugin. Dans DSH, réglez profil, seuil Auto Compact et squelette de code. Mesure exacte avec tokenizer DeepSeek V4, vérification sur la même révision ; pour un modèle non pris en charge, fail-open conserve les résultats d’outils d’origine. Compression par squelette pendant le tour et résumé d’intention final dans la compression JSONL officielle.

Tableau de bord de cartes serveur pour DSH : état par hôte, CPU, mémoire, disque et latence, avec terminaux SSH xterm.js en un clic ; importe ~/.ssh/config et se monte comme un onglet better-sidebar ou un tiroir droit autonome.

Enregistre des agents personnalisés définis localement comme sous-agents appelables dans dsh : la conversation principale invoque n'importe quel agent par son nom via use_agent, chacun s'exécutant comme un vrai sous-agent dsh avec sa propre persona. Prend en charge la reprise sur point d'arrêt des exécutions interrompues.

Importe dans DSH les comptes WorkBuddy connectés sur cette machine, en séparant les comptes CN et internationaux. Basculement automatique, actualisation en un clic des catalogues de modèles et crédits, pointage quotidien CN et endpoint compatible OpenAI activable/désactivable.

Importe l’historique local des sessions d’agents de programmation pour poursuivre le travail dans DSH.

Décisions typées Laya (`noul` oui/non, `choice`, `score`) comme service Cordis de premier ordre (`ctx.laya`) plus les outils `laya_ask` et `laya_plan` visibles par le modèle. Le plugin lui-même n'installe et ne télécharge rien : c'est un client d'un sidecar `laya-mcp serve` que vous démarrez vous-même, et il signale que le sidecar n'est pas en cours d'exécution au lieu d'échouer obscurément au premier appel d'outil.

Plugin de thèmes avec bascule clair/sombre, 34 thèmes prédéfinis et création, partage et importation de thèmes personnalisés.

Plugin fournisseur TRAE SOLO pour dsh-router, porté depuis traework2api. Fournit le fournisseur traework, un canal de chat SOLO gratuit et signale l'état de compte unique au noyau dsh-router.

Routeur à chargement paresseux pour serveurs MCP : découvre automatiquement les MCP compatibles et ne garde qu'un routeur partagé dans le catalogue d'outils, révélant les schémas d'un serveur quand un tour en a besoin et les masquant à nouveau en fin de tour — de nombreux MCP installés cessent ainsi de coûter du contexte à chaque requête. En cas d'incertitude, bascule vers la visibilité normale, et le MCP d'origine conserve la propriété de l'exécution, des permissions et du cycle de vie du processus. Prend aussi en charge les connexions paresseuses explicites avec réutilisation à chaud, reconnexion bornée, stdio et Streamable HTTP.

Auditeur de provenance des données de recherche : vérifie l’intégrité de la filiation, la reproductibilité et la conformité aux principes FAIR ; produit des rapports d’audit de provenance pour l’intégrité de la recherche et la science ouverte.

Inspecteur de qualité géospatiale : vérifie la précision altimétrique, la cohérence topologique et la conformité du système de coordonnées ; produit des rapports de score pondéré selon GB/T 24356-2023.

Vérificateur de conformité financière AML : détecte les seuils de transactions importantes ou suspectes, exemptions et délais ; produit des rapports AML auditables pour banques, assurances et titres.

Plugin d’attestation d’actifs de données qui génère des rapports de qualité de niveau certification, avec chaînes de preuves.

Plugin IA de classification des données urbaines : recommande automatiquement une catégorie selon GB/T 47949 et prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées.

Plugin de visualisation de données générant des rapports HTML autonomes avec cinq types de graphiques (barres, comparaison, secteurs, radar, organigramme) et une mise en page à deux colonnes.

Détecte les autres instances DSH du réseau local par multicast UDP ou scan de ports, puis les affiche dans un panneau latéral avec les capacités déclarées par chacune. Transmet des tâches dans les deux sens entre machines sur le LAN ou via un nœud Tailscale en espace utilisateur téléchargé automatiquement.