Plugins

dual-face — Plugin de découverte des modèles gratuits OpenRouter : récupère les modèles, filtre les gratuits (prix à 0 ou suffixe :free), les classe du plus récent au plus ancien dans un onglet Settings avec recherche locale et informations complètes, puis crée une configuration de modèle DSH prête à l’emploi (settings.yaml).

Plugin DeepSeek Harness (dsh) qui enregistre Lynkr, passerelle auto-hébergée de routage LLM par niveaux et multi-fournisseurs, comme fournisseur personnalisé compatible OpenAI dans `settings.yaml`.

`dsh-workflow-designer`: Plugin de conception de workflows prompt-first pour DeepSeek Harness. Recueille les Skills locales, Tools natives et MCP Tools visibles par l’Agent actuel, fournit une orchestration visuelle et l’édition des contraintes, puis exporte une représentation intermédiaire YAML stable. Un LLM et le framework correspondant peuvent ensuite générer des workflows Python, `workflow.mjs` ou autres.

Plugin Microsoft Agent Framework (MAF) pour DeepSeek Harness : valide, exécute et génère le squelette d’agents et workflows déclaratifs en YAML.

Ferme de services pour DSH : enregistre, démarre, arrête et redémarre les services de projet de longue durée ; outils agent (farm_status/start/stop/restart/logs/register), déclarations farm.yaml et panneau récapitulatif avec suivi des logs en direct, recherche et export.

Fournisseur de recherche Web basé sur ZAI GLM MCP : recherche et récupère via Open BigModel API, avec injection automatique des identifiants depuis ~/.dsh/.credentials.yaml ou les variables d’environnement ; aucune clé API dans les fichiers de configuration.

Panneau Model Health dans Settings : liste tous les modèles configurés dans settings.yaml et teste en lot leur disponibilité et leur latence.

Activation de la vision (entrée d’image) par modèle pour DeepSeek Harness (dsh) : liste tous les modèles configurés et active/désactive l’image sans modifier manuellement `settings.yaml`.

Définit l’effort de raisonnement par modèle (off/minimal/low/medium/high/xhigh) pour GPT, Codex, Gemini et les modèles compatibles OpenAI. Installe un outil auxiliaire, pas un adaptateur runtime : sous Windows, exécutez une fois `enable-capabilities.ps1` par profile puis redémarrez ; les niveaux sont déclarés dans `~/.dsh/settings.yaml`. Script de désactivation et sauvegarde de restauration inclus.

Petites opérations déterministes utiles à un agent pendant une tâche : aller-retour JSON/YAML, validation JSON Schema, diff de texte, décodage JWT, test de regex, conversion de dialectes SQL, QR codes, conversion de fuseaux horaires et d’unités, captures de page.

Formate et valide JSON/YAML/TOML/SQL, avec emplacement des erreurs par ligne et colonne.

Interface de réglage des paramètres système : page regroupant délais, parallélisme, politique de nouvelle tentative LLM, paramètres de modèle, recherche Web, permissions et préréglages. Modifie en sécurité la configuration profile par correspondance YAML ligne par ligne et validation après écriture.

Boîte à outils de vérification pour agents DSH : vérifie les affirmations à partir des fichiers de l’espace de travail avec citations de lignes, valide les configurations JSON/YAML et sonde en lecture seule la préparation de soumissions URL/npm/GitHub.

Outils de workflow pour le binaire local aflare : génèrent, valident et exécutent des DAG YAML déterministes privilégiant le local (récupération après crash WAL, compensation Saga) via le binaire local. Plus de 300 modèles intégrés.

Rend la mémoire PLUR dans le system prompt à chaque assemblage, pas comme appel d’outil : le bloc est remplacé plutôt qu’ajouté, gardant le contexte stable. Recherche hybride locale (BM25 + BGE fusionnés par RRF), YAML éditable, portée par workspace et navigateur /plur-memory.

Plateforme d'évaluation d'agents : benchmarks YAML, orchestration d'exécutions headless, métriques basées sur les traces, et rapports d'exécution.