Plugins

Contrôle du bureau Windows pour agents DeepSeek Harness : fenêtres et UI Automation, OCR Windows local, lecture directe du navigateur via Chrome DevTools Protocol (texte DOM, JavaScript, clics par sélecteur), saisie souris/clavier humanisée, gestion des onglets et panneau de contrôle en direct. Au premier lancement, inspecte la machine et écrit sa configuration ; les capacités manquantes sont gérées avec repli. Windows 10/11 uniquement.

Compagnon d’étude pour vos supports : exercices guidés, retours fondés sur les sources, révision espacée Leitner, 18 outils enseignants et panneau étudiant chinois/anglais utilisant le modèle de la session DSH actuelle. Nécessite DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ et les dépendances runtime Python.

Connecte DeepSeek Harness aux marchés publics russes de MCPTender, aux documents sources et aux fournisseurs de contrats publiés, via une clé API personnelle du service.

Connecte DeepSeek Harness aux offres fédérales publiques américaines de MCP Bids et aux avis TED associés, avec outils documentaires liés aux sources et authentification par clé API personnelle.

Monte le serveur MCP de l’application de bureau pen.dev dans une session DSH pour que le modèle lise et modifie le document `.pen` ouvert dans Pen via get_app_state, read_skill, execute, get_style et les outils browser. Repère le binaire du serveur dans les chemins d’installation habituels et ajoute un skill pen-dev ainsi qu’un listener qui transforme les erreurs de limite du forfait pen.dev en bref avis bilingue. Non officiel, sans binaire pen.dev fourni.

Génération locale d’images ComfyUI pour DeepSeek Harness : détecte ou démarre l’installation ComfyUI de la machine, crée une image à partir d’une demande du chat et la joint à la conversation.

Facilite la gestion, via une interface simple, des mises à jour suivies des plugins ajoutés depuis GitHub.

Simule le trading d’actions chinoises A et de futures sur matières premières dans DSH : registre local, données FTShare et graphiques K-line intégrés, entraînement sur cours de clôture quotidiens sans acheter de clé API.

Prédit la suite de la saisie par un texte fantôme au curseur, mesuré avec la police et la ligne de l’éditeur ; Tab insère, Esc ignore. Un appel bref au routeur de modèles de la session reçoit le brouillon et les derniers tours. Même un champ vide obtient une suggestion à la voix de l’utilisateur ; les répétitions de l’assistant sont écartées. Host : route HTTP loopback à sous-chemins, corps limité à 64 KB, cache résultat 2 min/échec 20 s, un appel simultané par session. Client : overlay de hauteur 0 sur `conversation.input.overlay`, insertion protégée par CAS `draftRev` et fallback `setDraft`. Ignore composition IME et slash commands. 16 tests `node:test`, aucune dépendance runtime, captures réelles dans docs.

Vérifie `catalog.json` pour mini-programmes WeChat : prix d’activité en `amountFen` entier, modèles utilisant tous `money()`, champs requis, textes en double et chemins d’image. Produit une liste d’anomalies et un diff unifié applicable par `patch -p1`. 29 règles en 5 groupes. Trois corrections automatiques seulement (ancien montant en yuan, Fen textuel, chemin d’image absolu), en conservant indentation, EOL et saut final ; le reste est signalé avec un conseil sans supposition. Dry-run par défaut ; après application, revérifie le fichier et décrit ce qui reste. Même implémentation pour outil, panneau et CLI, codes 0/1/2. Zéro dépendance runtime, appel modèle ou réseau.

Registre auditable des coûts de tokens pour DeepSeek Harness : enveloppe le flux `llm/stream` et note chaque appel (provider, modèle, tokens input/output/cache-hit/cache-write, source d’usage, coût entier en nano-CNY selon une grille explicite). Agrège par heure, jour et session ; exporte JSON/CSV avec aperçu dry-run sans écriture. La facture officielle saisie manuellement reste dans une colonne parallèle avec l’écart réel-estimé. Les routes provider/modèle inconnues restent non tarifées. Aucune dépendance runtime, requête de solde, notification ni animation.

Outils adaptatifs à la version de DeepSeek Harness : lit la version active dans le gestionnaire de plugins et reproduit les règles de compatibilité d’app-boot (`engines.dsh` d’abord, puis peerDependencies `@deepseek-ai/dsh*`, comparaison incluant les prereleases, exceptions de version exacte). Évalue chaque plugin installé et signale statiquement les API renommées ou dépréciées entre v0.1.6 et v0.2.1. Fournit panneau de conversation, outil d’agent et routes HTTP state/scan/report. Lecture seule, hors ligne.

Ajoute au-dessus du champ de saisie une console d’écriture avec quatre niveaux de style (T1-T4) et cinq niveaux de rigueur (L1-L5), à choisir manuellement ou automatiquement. Conserve les termes du projet et expressions interdites dans `.mem/config.md`, avec une section humaine en lecture seule. L’outil `whale_polish` reformule sans changer les faits.

Version anglaise de Windows Computer Use pour DeepSeek Harness : 10 outils Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) avec UI Automation, contrôle d’accès par application, réglages en anglais, mini-carte de progression superposée, pause/reprise avec Esc et découverte automatique de `koffi.node` décompressé sous DSH 0.2.1. Fork de copylee711/dsh-computer-use ; même plugin id et mêmes noms d’outils, donc installation simultanée impossible.

Bibliothèque mémoire par Workspace, avec opt-in manuel pour chaque chat, règles modifiables, trois modes de partage et oubli continu. Les fiches restent en Markdown lisible.

Distille les sessions longues en observations et réflexions en arrière-plan, les injecte dans une section du system prompt et produit les résumés de compaction à partir de mémoire préparée. Comprend une page de réglages et un rappel appuyé sur les sources.

Redémarrage lancé par l’agent, sans bouton. Après l’appel de son unique outil, le plugin attend que tous les agents et tâches de fond du Host soient inactifs, affiche un compte à rebours visible de 10 secondes annulable par clic, défilement ou touche, redémarre DSH puis réveille la session d’origine pour reprendre à la dernière phrase. Aucun bouton ni saisie manuelle : seul l’outil le déclenche. Fonctionne avec l’application Desktop officielle et le client Web officiel ; les shells tiers ne sont pas pris en charge par défaut. Windows uniquement.

Préfixe chaque titre de session par le nom du Workspace ou du projet afin que la liste plate indique le projet de chaque conversation. Les titres que vous avez renommés restent inchangés.

Ajoute Delete aux Sessions archivées et supprime définitivement le dossier de logs de la Session, ceux de ses Sessions sous-agentes, son appartenance au Workspace et son marqueur d’archive, l’enregistrement du cache de projection et son dossier spill. Si Host détient encore la Session, elle est mise en attente puis terminée au prochain démarrage ou depuis le dialogue de nettoyage. Nettoie aussi les placeholders vides abandonnés, les Sessions sous-agentes restantes et les entrées de cache orphelines, et exclut les placeholders vides de la liste de références @.

Système d’amis pour DeepSeek Harness : deux utilisateurs DSH voient si l’autre est en ligne et si son modèle exécute une tâche. Signature modifiable, emoji d’humeur, petits coups et chiffrement de bout en bout AES-GCM via un relais public.

Pack d’extensions et de correctifs indépendant pour @zaofan/dsh-qqbot (installez d’abord ce plugin, en version figée 1.10.39). Ajoute une mémoire SQLite à deux couches avec rappel/consolidation de type hippocampique ; une persona qui apprend en continu et transforme l’influence des proches et l’activité Bilibili/Douyin en auto-réflexion quotidienne ; une protection contre sa dérive ; des niveaux de groupe ; des réponses rapides par modèle local avec arbitre central ; une boîte d’envoi TTS ; une bibliothèque de stickers ; et un studio vidéo soumis à approbation qui prépare storyboards, contrôle la qualité des images et rédige des posts Bilibili à relire.

Synthèses de persona pour DeepSeek Harness : collecte des sources publiques en privilégiant moegirl, les distille en document de persona réutilisable via le workflow csp et conserve une bibliothèque par personnage avec contrôles qualité, ajout manuel de sources, instantanés de versions et page de réglages.

Routage OpenRouter par session : un relais loopback ajoute `service_tier`, `provider.sort` et la variante `:floor` à chaque requête selon l’un des neuf préréglages choisis dans le badge du compositeur. Chaque préréglage épingle une URL de base pour les valeurs par défaut de route.

Version simplifiée de la fonction Plan/Act des extensions VS Code RooCode et Cline : associe un fournisseur, modèle et effort de raisonnement au mode Plan et un autre ensemble au mode Act, avec remplacements par espace de travail.