Plugins

Espaces de travail de type Remote-SSH : transformez un hôte SSH et un répertoire distant en espace de travail DSH natif ; l'agent exploite le système de fichiers distant directement via 12 outils rw_* (SFTP/exec), avec des chemins confinés à l'espace de travail et vérification de known_hosts.

Porte de vérification pour les agents DSH : chaque critère d'acceptation doit être étayé par des preuves d'outils réelles horodatées par le serveur avant que la porte de finalisation ne laisse passer un objectif (audit consultatif, porte d'application, autorisations durables).

Pack de compétences de l'agent de notes virales Xiaohongshu/RED : recherche de notes tendance, génération/réécriture de notes, vérification, analyse des comptes autorisés, connexion par QR et publication contrôlée.

Due diligence d'entreprises et d'emplois fondée sur les preuves pour DSH : consigne les sources avec niveaux de preuve, ajoute des affirmations bornées par les preuves, vérifie l'entité légale auprès des registres officiels et produit un rapport PROCEED/VERIFY/STOP avec liste de vérification et questions d'entretien.

Plugin de domaine de développement Rust pour DeepSeek Harness (dsh) : pyramide de vérification fmt→clippy→build+test→miri+audit(+semver) en tant qu'outils exposés au modèle + gouvernance au niveau du graphe (8 règles anti-Goodhart, dont densité de #[allow] / tests supprimés, blind-spot via Cargo.toml et pub

Plugin de domaine de développement noyau Linux pour DeepSeek Harness (dsh) : pyramide de vérification L1-L4 en tant qu'outils exposés au modèle + gouvernance au niveau du graphe (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + contrat AGENTS.md comme section de prompt système. JS pur, aucune étape de build.

Discipline de développement spec-driven pour dsh : cinq compétences keel (anchor/spec/probe/build/audit), trois outils de revue et six modèles de spec imposent les specs avant le code, la vérification des hypothèses et le contrôle du périmètre.

Outils HTTP de récupération anti-bot durcis par la pile de scraping en production de SXS (des millions de requêtes par jour) : rotation de pool d'UA, nouvelle tentative avec backoff exponentiel, détection de murs anti-bot (captcha / défis de vérification) et limitation de débit adaptative — outils : `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Tests d’acceptation indépendants dans un navigateur pour les livrables d’agent : une spec JSON en entrée, un verdict basé sur un vrai Chromium en sortie.

Portes de vérification par calcul réel : simplification mathématique, preuves logiques, validation regex, FOL par E-prover, vérifications de machine à états et réparation de code, adossées à des binaires compilés en Go avec exécutables Windows prêts à l'emploi.

DSH GUI Toolkit — Windows desktop control tools for DeepSeek Harness (DSH): screen layout, annotated screenshot, single-window capture, click / drag / type / key / scroll, semantic verification, window management, and UI Automation structured queries. Thi

Cordis-native, evidence-driven full-stack engineering workflow: inspect-first planning, explicit verification evidence, and approval-aware gating for sensitive operations.

SMS forwarding webhook for DeepSeek Harness. Phone apps (SMS Forwarder, Tasker, or any HTTP POST) push messages to a local HTTP endpoint; the plugin stores them as JSONL and exposes sms_recent / sms_search tools so the agent can read SMS verification codes during tasks. Auto-extracts the first 4-8 digit OTP from each message, supports keyword filtering, and works over LAN or Tailscale.

TypeSafe Jev (modèle de décision System One) pour DeepSeek Harness, de bout en bout : jev_decision (choice/score/noul, parallèle, réponses typées + confiance), une carte Paramètres > Plugins pour la clé API et les bascules, des vues d'outils en ligne montrant chaque décision dans la conversation (réponse, confiance, latence, coût), un garde automatique (contrôles déterministes + risque/boucle Jev), un tableau de bord local /jev, et un benchmark de vérification en ligne (96,3 % sur 27 questions étiquetées, médiane ~283 ms sur jev-latest, 2026-09-21). Honnête par conception : API réelle uniquement, aucun repli simulé.

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.

Live Android device pane next to your DSH conversation: scrcpy-server H.264 streaming (WebCodecs, 30-60 fps), agent tap/swipe/text with auto-screenshot verification, uiautomator element tree with tap coordinates, host-managed recording + logcat debug sessions. FLAG_SECURE pages are detected automatically with a mitigation chain and a tappable text-view fallback. Emulators and USB real phones, human+agent co-operation, session-isolated, loopback-only.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.

Agent preset plugin for DeepSeek Harness that triages every request, delegates implementation to an expert, and schedules parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus before an independent review gate. Ships with only 11 core experts out of the box; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification.

Group-chat multi-agent orchestration console for DSH: autonomous decision-making, task dispatch, verification and iterative optimization for long tasks; bundles its own backend, installs with `dsh plugin add`.

Stability audit for installed dsh plugins: static risk grading (hook surface, startup work, inject, entry, dep ranges) plus optional isolated install verification.

Provisions the kimi-webbridge bridge daemon (auto-install with SHA-256 verification, auto-start) and registers a 25-action skill that drives the user's real browser through the local bridge.

Experience validation layer for DSH: zero-token collection of tool-failure/retry/search signals, AI refinement into verified skill books (three-layer verification), looked up at task start. Ships 10 trial skills and benchmark data (complex-task success 100% vs 60% bare).

Reliable todo panel that survives restarts (official panel only re-renders on write — fixed via projection pre-warm) with three-state completion verification: evidence exists → verified, fake evidence → blocked, no evidence → unverified badge; settings toggle to fall back to official behavior.

SMS forwarding webhook for DeepSeek Harness. Phone apps (SMS Forwarder, Tasker, or any HTTP POST) push messages to a local HTTP endpoint; the plugin stores them as JSONL and exposes sms_recent / sms_search tools so the agent can read SMS verification codes during tasks. Auto-extracts the first 4-8 digit OTP from each message, supports keyword filtering, and works over LAN or Tailscale.