Plugins

Tableau de tâches pour dsh (DeepSeek Harness), en lecture seule sur les espaces de travail du skill task-ledger. Le skill est fourni : installez le plugin puis le skill globalement.

Bibliothèque de stickers pour DeepSeek Harness : un bouton du compositeur ouvre deux packs inclus (10 dessins GPT et 8 fanarts communautaires) ; un clic envoie un sticker de 180 px. L’outil send_sticker aide le modèle à comprendre et à répondre avec des stickers.

Fait rire l’animal de bureau Naiwa à la fin du tour d’un agent DeepSeek Harness. Windows uniquement ; l’animal Naiwa doit être installé.

Plugin de prise en main DSH : recommande des plugins dans huit domaines, classés selon une pondération des étoiles GitHub et téléchargements npm mensuels ; installe l’ensemble en un clic après un plan vérifiable et importe/exporte un code d’environnement contenant la liste du profil, les versions exactes et les états activé/désactivé.

Classe les plugins installés dans un profil DSH par groupes (skins, MCP, outils, etc.), avec activation/désactivation par lot et catégorie, réorganisation par glisser-déposer et détection automatique des skins.

Interface Web autonome de DeepSeek Harness pour petits écrans, et non GUI de bureau réduite. Elle fournit sa propre liste de sessions et son flux de chat, protégés par un jeton d’accès aléatoire ; connexion via LAN, tunnel (cloudflared, localtunnel ou localhost.run) ou SSH reverse forward via votre serveur. Depuis le téléphone : flux du texte assistant, du thinking, des appels tool et des résultats ; envoi de prompts, arrêt du tour en cours, réponse aux questions bloquantes et approbation des tools (y compris ceux en attente dans d’autres sessions), changement du model, thinking level et permission preset, envoi de jusqu’à 4 photos compressées sur l’appareil et maintien de l’ordinateur éveillé.

Surveillance globale avec plafond strict pour les demandes d’autorisation auto-approuvées : 10 maximum par fenêtre glissante de 60 secondes et au moins 3 secondes d’intervalle. Tout dépassement est transmis à une personne et attend sa réponse. Le plugin ne refuse jamais et ne modifie pas la demande ; il décide seulement qui répond et à quelle vitesse. Désactivé à l’installation ; activez-le dans le gestionnaire de plugins.

Hooks de commande définis par fichier aux étapes session, prompt, tool, permission, Stop et PostCompact, avec une GUI réservée à l’approbation : aucune commande non approuvée ne s’exécute. L’approbation lie la définition exacte, le répertoire de travail canonique et les watchFiles épinglés. Les commandes s’exécutent sous l’utilisateur système de DSH, sans sandbox de hooks ; le registre de confiance est explicite.

Mise à jour de DeepSeek Harness installé depuis les sources : vérifie la publication GitHub officielle et l’enregistrement npm, compile le tag dans un répertoire isolé, teste le démarrage puis bascule via un superviseur avec retour arrière. Vérifications planifiées et fenêtre quotidienne d’installation au repos uniquement. Sources sur macOS/Linux uniquement ; Node.js 22.19+, pnpm et Git requis.

Relecture automatique par un second avis : une session enfant restreinte relit le travail récent de l’agent avec des outils en lecture seule et fournit au plus une note étayée, ou garde le silence. Une route de modèle doit être configurée ; le plugin reste désactivé jusque-là.

Docteur auto-réparateur : détecte les lignes de plugins DSH en échec, sauvegarde le patch du profil, les désactive automatiquement et fournit les diagnostics via /doctor.

Orchestration FIST commander comme serveur MCP : cycle de vie à sept états, décomposition hiérarchique, planification DAG, boucles autonomes et vérification Omega dans un registre SQLite unique. CLI précompilée, sans build. Node 24+ requis.

Plugin de coaching en informatique compétitive pour DeepSeek Harness : prompts de coaching, parcours d’apprentissage, notions, création de problèmes, jugement C++ réel avec g++ et recherche ima avec archivage dans quatre carnets. Pour GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI. Nécessite g++ et un compte ima configuré avec ima-skill et quatre carnets. Les réponses incluent par défaut une promotion de compte WeChat et un QR code.

Kill AI Slop pour DSH : note les documents reçus selon trois axes pondérés (expression, exécution, décision), audite le travail bâclé avec un registre des obligations de livraison et vérifie automatiquement chaque citation par rapport à la source. Lit docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json et html. Sans dépendances d’exécution ni réseau, entièrement local.

DSH pilote l’onglet Chrome déjà ouvert, sans vision. Le modèle reçoit le texte structuré et une liste numérotée d’éléments. Clics, saisies, touches, défilement, onglets et navigation attendent votre confirmation dans le panneau ; les champs de mot de passe et de carte sont masqués. Ses 15 outils browser_* couvrent captures/texte, onglets, interactions et navigation. Le pont de omdsh-dev/dsh-browser est repaqueté pour npm, installable avec `dsh plugin add`, et ses plages peer sont élargies pour passer le contrôle de compatibilité. L’extension détecte le port 19387 de DSH Desktop ; un script la copie dans un dossier fixe pour résister aux changements de profil/réinstallations. Le tarball comprend le plugin et l’extension MV3 compilée. Amont : https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser.

Nécessite Codex CLI installé et `codex login` effectué. Interrogez Codex CLI depuis DSH avec trois outils : codex_consult exécute Codex dans un sandbox en lecture seule, intègre les fichiers de preuve, vérifie le modèle servi et l’effort de raisonnement dans le fichier rollout, réessaie les flux interrompus et consigne le quota avant/après ; codex_quota affiche les quotas actuels sur 5 heures et hebdomadaire ; codex_calls liste les appels récents.

Lance la CLI officielle Google Antigravity (`agy`) comme subagent de code ponctuel via print-mode stream-json, exposée par l’outil de délégation `subagent_antigravity`. Gemini 4 Argon inclus pour les abonnements Antigravity. CLI Antigravity (`agy 1.4+`) installée et connectée requise.

Convertit PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, JSON et ZIP en Markdown pour le modèle via un moteur JavaScript inclus ou Microsoft MarkItDown.

Recherche sémantique de code pour DeepSeek Harness : outil natif `semble_search` retrouve du code par description de son comportement et renvoie les hits file:line classés ; `semble_find_related` trouve les voisins d’un emplacement. Lance Semble CLI avec uvx et inclut une skill de routage. `uv` dans PATH requis ; le premier query d’un dépôt construit son index.

Client 123 Cloud Drive (123pan) : connexion par téléphone/e-mail et mot de passe ou token collé ; navigation, upload/download par glisser-déposer, sauvegarde incrémentielle des workspaces en conservant l’arborescence, et 15 outils d’agent pour lister/téléverser/télécharger/renommer/déplacer/supprimer. Réseau, MD5, multipart 16 Mo et chiffrement des tokens dans un cœur C++ statiquement lié ; pas de Python ni autre runtime. Windows 10/11 x64 uniquement.

Garde les gros résultats hors conversation : `ctk_execute`, `ctk_execute_file` et `ctk_batch_execute` exécutent le code dans un processus enfant et ne renvoient que la conclusion. `ctk_index`/`ctk_search` archivent le contenu long dans une base locale FTS5 fondée sur `node:sqlite`; un gate refuse curl et wget avant exécution. Inclut `ctk_stats`, `ctk_doctor` et page de réglages avec occupation du contexte en direct. Aucune dépendance runtime tierce.

Tide Memory : mémoire longue qui oublie volontairement. Garde l’essentiel et laisse le reste s’effacer. Le score de preuve `C = s/(s+2)` décide l’entrée en contexte ; sous le seuil (0,35 par défaut), jamais d’injection. Les événements décroissent par demi-vie (30 jours, ou 7 avec émotion), les faits ne décroissent pas. Les entrées remplacées restent marquées stale, sans suppression. Les lignes rappelées entrent bien dans le contexte et consomment des tokens, peu mais réellement. Sans embeddings, réseau ni cloud.

Base de connaissances Markdown comme base de données pour agents DSH : dix outils kb_* (dont kb_register pour notes existantes), TID stables, liens [[node]] sans copie de texte, définitions [[tscl]] développées en place, lectures bornées, lint structurel tscl, découverte de bibliothèque d’abord dans le workspace, snapshots git intégrés et panneau graphe. Le prompt et la skill inclus incitent à utiliser kb_* plutôt que docs/ manuels.

Base de connaissances locale DeepSeek Harness : cinq outils pour ingérer Markdown, texte brut et PDF, rechercher avec BM25 ou hybride BM25 et embeddings locaux facultatifs, répondre avec citations. Fonctionne hors ligne sans serveur de base de données. Requiert Node.js 18+ et Python 3.9+ ; pymupdf pour les PDF.