Plugins

Compétences de génération 3D Tripo pilotant tripo-cli via le shell : texte-vers-3D, image-vers-3D, rigging avec clips de locomotion, chaînes de décimation et LOD, et exportation vers GLB/FBX/OBJ/STL/USDZ/3MF, avec connexion d'appareil sans tête pour les comptes de Chine continentale et internationaux ; installable en tant que `tripo-dsh`.

Plugin de connexion de sources de données pour DeepSeek Harness : découverte des métadonnées de bases de données, modélisation sémantique par IA, requêtes SQL en lecture seule et appels d'API HTTP fixes.

Titres de session intelligents pour DSH : après chaque tour de conversation, un appel LLM auxiliaire indépendant résume la transcription complète utilisateur+assistant en un titre qui suit le vrai sujet de la session plutôt que de reprendre le premier message ; le premier message est titré immédiatement, les titres intégrés en échec sont réessayés aux tours suivants, les renommages manuels ne sont jamais écrasés, et les sessions de sous-agent/fork sont ignorées.

Passerelle de messages multiplateforme et pont de bot IA WeCom avec compression du contexte de session et création de smartsheets.

Transforme les 13 cartes de skill de rôle δ-me13 (Amphoreus) en espaces de travail par siège : thème et fond d'écran par siège, injection de skill au premier tour, stickers de chat, notes et presets de mémoire par siège, changement de siège par Alt+chiffre, et un canevas de synthèse pour la répartition et la passation ; la suite de skills elle-même est lue depuis un dossier local configurable et n'est pas fournie.

Orchestrateur multi-modèles : le cerveau principal décompose les tâches complexes et répartit les sous-tâches vers des sous-agents GLM / Kimi / Qwen selon les forces de chaque modèle, avec l'usage de jetons par modèle.

Améliorateur de prompts pour l'interface web DSH avec modes basic/standard/expert : les modes standard et expert réécrivent les brouillons avec le contexte du projet et l'historique récent de la session, réessaient avec élégance quand les passerelles refusent les réglages reasoning-effort et affichent une revue avant/après avec annulation.

Bloque les écritures edit/write contenant des caractères correspondant à des règles regex configurables, exécutées avant l'appel de l'outil, avec des messages configurables et une propagation à pwsh dans le même tour ; la règle par défaut correspond aux parenthèses pleine chasse.

Plugin d'optimisation pour DSH Desktop. Contraintes injectées seulement si utiles (zéro token au repos), en couches : texte stable dans le prompt, volatil en fin ; cache du prompt préservé. Chaque tour est classé (question/recherche/discussion/diagnostic/exécution) : pas d'édition en question ni de correctif non demandé en diagnostic ; citations de code non ouvert, négations sur des symboles non vus, exigences hors livrable : signalées ; tout code, champ ou id est expliqué en clair dès sa première apparition. Mémoire : alertes à 75 %/90 %, connaissances de projet par répertoire de travail, supprimables par id. Artefacts : contrat de tâche, journal des modifications. Tableau de bord : routage et blocs dans lume-metrics.jsonl via lume_metrics ; personas distillés de journaux ou fiches.

Mémoire à long terme gouvernée pour DeepSeek Harness : registre de preuves en ajout uniquement avec protections d’écriture, affirmations à 7 niveaux d’autorité, chaînes de remplacement et injection avant chaque étape, budgétée avec des quotas par domaine.

Plugin DeepSeek Harness qui économise agressivement les tokens sans nuire à la qualité : troncature sans perte en tête/fin des résultats d'outils (par défaut), repli des résultats grep, délégation à dsh-compaction-basic déclenchée par la pression, et une sous-classe CompactionEngine à résumé LLM pour le mode agressif. Économise 97,6 % des tokens d'entrée sur une suite synthétique de 8 scénarios, toutes les réductions passant par le flux d'événements dsh pour que modèle-visible = journalisé reste vrai.

Statistiques de tokens en direct sous le compositeur DSH Web : tokens/s en streaming, latence du token de sortie et du premier octet, plus rapprochement par étape estimé/réel via le tokenizer BPE officiel, pour distinguer un flux lent d'un flux bloqué.

Personnalisation de l'agent : panneau d'interface web (à propos de vous, style et ton de réponse, traits pour titres/listes et emoji, langue de sortie, instructions personnalisées) et commandes /soul, avec surnom/profession/bio/style/traits/langue compilés dans un prompt système et réinjectés dans les sessions actives. Expose soulConfig pour les autres plugins et un outil set_persona que l'agent peut appeler.

Changez la langue du processus de réflexion/raisonnement (CoT) de l'agent : 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 et plus, ou suivez automatiquement la locale du système. Ajoute une ligne dans Settings → General, une instruction de prompt système (assemblage par prompt, appliqué aux nouvelles sessions) et la commande /thinking-language.

Donne la vision aux modèles DeepSeek (texte uniquement) dans les clients Claude Code, Codex et Agent Plugins : décrit les images via tout endpoint de vision compatible OpenAI.

Garde-fou contre la dette de recherche pour DeepSeek Harness : incite les agents de codage à chercher dans la documentation, sur GitHub et le web avant de répéter des essais locaux.

Apprend ce que vous laissez non-dit dans vos prompts à partir de tours brouillés et de vos propres corrections, et injecte les directives apprises dans le prompt système de chaque nouvelle conversation ; les directives sont éditables dans Paramètres et un bouton du compositeur réécrit le brouillon actuel avec elles.

Plugin adaptateur LLM pour les modèles Qwen déployés localement derrière un point de terminaison vLLM compatible OpenAI, avec une bascule multimodale par modèle, des efforts de raisonnement entièrement configurables et une page de paramètres web pour modifier le déploiement depuis le frontend.

FormatForge pour DeepSeek Harness : forgez tout format de fichier (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) en données structurées lisibles par l'IA. Bundle léger qui lance le CLI Python local (python -m formatforge) et renvoie du protocol JSON ; l'amélioration est déléguée à cur[rent]...

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.

Permet à votre agent IA de voir et de piloter un vrai téléphone Android : phone_look (fusion vision + arbre d'interface), tap/swipe/type, capture d'écran — via adb, pour tout client MCP.

Tableau de bord du marché A-share : cotations et indices en temps réel, recherche marché complet en millisecondes, thermomètre du sentiment de marché, popups de détails des chandeliers K-line, liste de surveillance, tableaux ETF/obligations convertibles/LOF, screener et un flux d'actualités agrégé 7x24.

Encapsule globalThis.fetch pour acheminer les requêtes API de modèle de DeepSeek Harness via un proxy HTTP/SOCKS selon le domaine cible, en laissant toutes les autres requêtes sur la connexion directe, sans modifier le code source de Harness.

Fait que la touche Entrée simple insère un saut de ligne dans le compositeur et Ctrl/Cmd+Entrée envoie, commutable dans les paramètres.