Plugins

Pont de tutorat DeepTutor : explications profondes, questions d'auto-test, planification de parcours d'apprentissage, recherche de base de connaissances personnelle (RAG), et archivage de notes via les outils deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Regarde Douyin de façon autonome dans un navigateur Edge dédié sous Windows (Node.js 22.13+ requis) : décisions d’échantillonnage, storyboards par image, commentaires tenant compte des danmaku, mémoire de persona et journal de visionnage, le tout dans les limites quotidiennes. Fork de LockyBee/dsh-douyin-agent ; désinstallez le plugin amont avant celui-ci.

Plugin GUI img2img-studio (deux volets dans un package) : éditeur d’images avec repères numérotés, suppression du fond, effacement au pinceau, redimensionnement, clavier et aperçu recadrage/masque ; panneau de fournisseurs vision/génération avec choix du catalogue, scan des scripts, channels chatgpt-web pilotés par comptes, test/essai/copie de commande par ligne, aperçu avant enregistrement et vérification du solde. UI chinois/anglais ; l’enregistrement réécrit `scripts/.env` de deux skills.

Relie QQ à DeepSeek Harness via OneBot 11 : conversations privées et de groupe, voix-texte sur l’appareil, images et dix outils d’interaction (poke, réaction, like, image, fichier, rappel et autres). Une implémentation OneBot 11, telle que NapCat, doit fonctionner en parallèle.

Enregistre le serveur MCP minas-webdav comme une entrée stdio et fournit 14 outils pour un NAS Xiaomi Smart Storage (MINAS), sans montage : list, stat, tree, find, du, df, cat, upload, download, mkdir, move, copy, delete et capability probe. Le package Python sous-jacent s’installe séparément avec pipx.

Ajoute des modes d’exécution par session au composer DSH. OVERDRIVE active Turbo uniquement pour la session actuelle. Fast et Max changent les politiques de planification et de vérification de l’agent et peuvent réduire le reasoning effort de la requête. Host conserve le mode effectif, la latence par tour, le nombre d’étapes, les appels d’outils et l’exécution éventuelle d’une commande de vérification.

Servante-baleine avec un bocal, assise dans un coin de la fenêtre DSH. Elle explore Bilibili selon vos goûts, classe par taux de likes, pièces et favoris plutôt que vues, puis rapporte des snacks marinés à votre goût. Si un terme s’épuise, elle change de piste. Cinq trouvailles vont dans le bocal et elle résume chaque vidéo. Les axes d’actualité se limitent aux deux dernières semaines ; guides de jeux et musique sans limite, chaque axe décidant séparément.

Contrôle Mac par vision si l’arbre d’accessibilité manque : 11 outils desktop_* (fenêtres, captures, OCR, éléments numérotés, clics aux coordonnées, saisie, défilement, glisser) et curseur overlay de style Codex avec animation élastique. Les clics visent le processus sans déplacer le pointeur ni voler le focus. « Mac Desktop Control » dans DSH vérifie le moteur et les permissions Screen Recording/Accessibility, puis ouvre le panneau System Settings correspondant. Le tarball fournit dsh-cu et overlay universels précompilés par le release workflow depuis les sources Swift du dépôt (Apple silicon/Intel, macOS 11+, signature ad-hoc) : aucun clone, Xcode ni install.sh. Autorisez ces accès à DSH une fois. macOS seul enregistre les outils ; Windows/Linux charge le plugin sans eux.

Ajoute deux surfaces. L’éditeur d’images du composeur propose des repères numérotés avec consigne par repère, suppression de fond, effacement par masque au pinceau, redimensionnement avec aperçu recadrage/remplissage et marqueurs utilisables au clavier ; il renvoie pièces jointes et manifest version 1. Le panneau Settings → vision/generation provider comprend choix explicite, normalisation de `providerId`, synchronisation des comptes ChatGPT-web avec les channels, test/try-run/copy-command par canal, contrôle des scripts et validation de sauvegarde avec aperçu `.env`. Le probe ne désactive qu’en cas d’erreur de quota explicite. UI chinois/anglais ; réécrit les providers dans les `.env` des skills.

Entretien sur les exigences avant le début du travail : évalue la clarté de la demande et pose des questions ciblées si besoin. En mode strict, bloque les outils d’édition jusqu’à ce que l’utilisateur confirme dans le chat un résumé en quatre parties ; les préférences confirmées sont conservées dans une mémoire à deux niveaux.

Préréglages Agent Team réutilisables pour DeepSeek Harness. Settings enregistre des Teams nommées : un captain avec son propre prompt et sa liste d’outils autorisés, ainsi que des membres ayant chacun leur route provider/model, reasoning effort, prompt et outils. Un contrôle du composer applique un Team à la Session actuelle, installe le prompt du captain et enregistre spawn_team_member, get_team_preset et update_team_preset.

Gestion automatique du contexte façon Codex pour DeepSeek Harness : rollover sans perte et sans appel de modèle de résumé, ancres de transfert par tâche, notes de travail conservées après compactage et rappel verbatim des fenêtres archivées. Les notes périmées deviennent un avertissement explicite au lieu d'être garanties à jour. Comprend bouton en un clic et commande /smart-compact, rollover automatique à trois niveaux et assainissement obligatoire des ancres ; fonctionne sans configuration.

Revue de code Git et SVN en lecture seule avec le modèle actuel de l’agent DSH, aperçu des modifications, contexte explicite et requêtes au modèle soumises à approbation.

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.

Supervise un processus local de la passerelle workbuddy2api et expose ses modèles comme fournisseur LLM, en lisant les fenêtres de contexte et les niveaux d'effort de raisonnement depuis le propre endpoint de modèles de la passerelle.

Base de connaissances portable pour agents en Markdown OKF v0.2 simple : 13 outils wiki_* de lecture/écriture, divulgation progressive, backlinks, écritures contrôlées par les règles d'AGENTS.md, maintenance automatique de l'index et du journal, linting, et bascule entre plusieurs bundles nommés (au niveau de la session ou global).

Adaptateur Discord installable dans un profil web ou desktop dsh : mentions et fils liés aux sessions, réponses en streaming et activité des outils en direct. Neuf slash commands gèrent l’association au workspace, les presets de permissions et le choix du modèle. Les approbations d’outils et questions sont prises par Discord ou le Web selon la première réponse. Allowlist de guild en refus par défaut.

Discipline d’appel des outils pour DeepSeek Harness : prompts de comportement, baisse de concurrence et conseils de nouvelle tentative selon les échecs, contrôles après écriture avec restauration de sauvegarde, garde-fous pour commandes à risque, résumés et rappels de vérification, contrôles consultatifs de mémoire projet, rappels configurables après compactage ou à intervalles, et statistiques de conformité.

Reprise automatique des sessions d'agent interrompues : une table de règles ordonnée route selon le type d'échec (limite de débit, quota, authentification, dépassement de contexte, orphelin planté) vers une nouvelle tentative avec repli automatique, un changement de modèle, une reprise après compaction du contexte ou une notification d'arrêt de perte, avec un éditeur de règles visuel et un journal d'activité complet.

Intelligence de code locale pour DSH : Impact X-Ray visualise l’impact potentiel d’un changement avec preuves de code inspectables et incertitude ; fournit aussi navigation de symboles, Context Packs bornés et prise en charge d’ArkTS.

Shell de style eDEX-UI par-dessus la GUI web de DSH : barre gauche de télémétrie système avec sparklines CPU par cœur, barre droite avec carte du monde encom-globe et graphique de trafic montant/descendant, navigateur de fichiers avec aperçu, et un compositeur au style terminal qui suit le workspace actif.

Configure les correspondances d'effort de raisonnement par fournisseur et par modèle pour DeepSeek Harness, avec un sélecteur de modèles groupé et un curseur dans la zone de rédaction.

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.