Plugins

Upload, lecture, OCR et rendu de fichiers arbitraires liés au workspace pour DeepSeek Harness.

Outils de fichiers S3, FDS & FTP pour DeepSeek Harness : 8 outils d'agent (list, stat, mkdir, delete, move, copy, download, upload) — mutations gardées par approbation, jobs de transfert avec progression et annulation.

Rick and Morty pour la web GUI dsh : skin à trois looks (vert portail C-137 / blouse de labo / bleu Meeseeks) plus un animal de bureau compagnon avec six personnages, répliques bilingues, humeurs pilotées par l'agent, caresses en combo, et panneau de progression

Utilisez un abonnement ChatGPT Codex dans DeepSeek Harness via OAuth autonome

Compagnon de flemme : un mini-lecteur flottant qui streame des vidéos Bilibili (lecteur natif, danmaku, commentaires, recherche) et se met en pause quand votre agent a besoin de vous, reprenant exactement là où vous en étiez.

Jeu d'idle AI-lab façon terminal où vous thésaurisez du compute, entraînez et améliorez des modèles, publiez des articles et prestigezz des réseaux de neurones jusqu'à l'ASI.

Audit de santé des plugins à l'échelle de l'écosystème : synchronise le sujet dsh-plugin dans un catalogue local noté (maintenance / docs / npm + téléchargements hebdomadaires / écosystème, 0-100, A-D), scan de sécurité statique avec véto de grade sur findings élevés, instantanés d'historique d'étoiles, classement web et outils d'agent.

Expose des métriques Prometheus bornées pour les sessions, agents, appels LLM, outils, approbations, sous-agents et tâches DSH, avec un tableau de bord Grafana et un endpoint limité au loopback par défaut.

Recharge un plugin mis à jour dans le processus dsh en cours au lieu de le redémarrer, et revient à l'ancienne version lorsqu'un rechargement échoue.

Budgets par tour configurables pour les mutations de fichiers prises en charge, limitant les fichiers distincts, les appels de mutation et les octets de charge utile UTF-8 avant l'exécution de l'outil.

Couche d'exécution auto-réparatrice : une boucle de contrôle des ressources avec changement de stratégie et escalade de réparation, une vision des tempêtes d'erreurs et des défaillances de fibres, un report de connaissances entre sessions, un tableau de bord d'auto-réparation et 7 outils.

Harnais de régression de contrats pour auteurs de plugins : un adaptateur LLM scripté pilote le vrai pipeline dans des processus enfants isolés avec des assertions d'événements de session (couches load/contract/behavior/fault) ; sans clé API, prêt pour la CI.

Clinique de santé en lecture seule pour l'ensemble des plugins DSH installés : santé du loader, intégrité des dépendances, compatibilité des versions, risque des scripts d'installation, doublons et intégrité des patches, livrée comme outil de modèle, tableau de bord de réglages et rapports JSON.

Tableau de bord en temps réel des étapes, de l'ETA et du coût pour les tâches dsh headless : transforme le flux d'événements de session opaque en une grille multitâche vivante (plugin cordis + tableau de bord local autonome, sans appel d'API).

Notifications natives du système quand une tâche se termine ou nécessite votre confirmation : toasts Windows, osascript macOS et notify-send Linux.

Pilotez votre agent dsh depuis WeChat via la passerelle iLink : transfert de médias chiffré bidirectionnel (boîte de réception déchiffrée automatiquement + /send), outil proactif weixin_send, notifications de fin, bascule multi-sessions et panneau d'état avec journalisation dans un fichier.

Notifications de fin de conversation pour DeepSeek Harness : toast Windows + son à la fin d'un tour, en cas d'erreur ou d'objectif atteint, plus des alertes de question et d'approbation — uniquement en arrière-plan, avec une cloche au volume réglable dans l'en-tête de conversation.

Enregistre la skill commercial-ui-ux pour DSH : conception, revue, réparation et implémentation d'UI/UX/GUI commerciales selon la tâche (SaaS, tableaux de bord, back-offices, formulaires, tableaux, systèmes de design) avec un système de documents de référence et des portes qualité.

Méta-skill d'appariement tâche-skill avec une échelle de paresse pour un chargement minimal, une table de routage modifiable par l'utilisateur et un flux d'installation en quarantaine, analyse SkillSpector et approbation humaine.

Vision à la demande pour les modèles DeepSeek texte seul : envoyez des images et le modèle appelle un outil view_image adossé à n'importe quel endpoint de vision compatible OpenAI (Qwen/DashScope par défaut).

Vision structurée local-first pour agents texte seul : les images partent vers un VLM local compatible OpenAI et reviennent en preuves JSON (résumé, OCR littéral, régions de mise en page, entités/relations, couleurs, incertitude explicite), avec repli anti-hallucination et pont facultatif de collage/envoi ; coût cloud nul, les images ne quittent jamais la machine.

Capacité Kubernetes sûre pour DeepSeek Harness avec inspection des charges de travail, journaux et événements bornés, diagnostic de panne et opérations soumises à approbation.

Tableau de bord Zhihu (知乎) : liste des tendances avec flèches de tendance, fil d'abonnements (favoris/créations/abonnements), suivi de publications (question/mot-clé/personne) avec résumés automatiques, et cinq outils d'agent (zhihu_search/hot/answer/global_search/followees).

Génération d'images compatible OpenAI dans la discussion DSH Desktop : générer en ligne, modifier des images de référence ou enchaîner les modifications de résultats précédents directement (image-to-image) sans re-téléverser, avec nettoyage du stockage.