Plugins

Refonte mobile-first de l'interface et passerelle par code d'appairage : utilisez DSH depuis n'importe où en tant que PWA installable avec Web Push, derrière votre propre proxy inverse ou Cloudflare Tunnel.

Passerelle de permission à grain fin : revue d'appel d'outil par catégorie (répertoires hors espace de travail, commandes, lecture/écriture de fichier, sous-agents, actions répétées) avec exceptions allow/deny globales et par projet, défauts d'outils rapides, règles personnalisées, modale d'approbation bilingue avec détails de diff inline, raisons de rejet personnalisées et flux de mise à niveau de sandbox.

Réunions visuelles en table ronde pour DeepSeek Harness — nœuds experts sur un anneau avec arêtes dirigées, passerelle d’agrégation, réflexion par proxy pour les modèles travailleurs en boîte noire, et revue adverse (red-team) des plans arrêtés avec endossement/rejet par point de vue.

Allègement réversible du contexte pour DeepSeek Harness : réencodage tabulaire sans perte de tableaux JSON uniformes de style TOON, fenêtres de table échantillonnées par pas avec numéros de ligne, et déduplication inter-tours des sorties d'outil répétées ; chaque remplacement passe un seuil octets+jetons (≤72 % d'octets, strictement moins de jetons estimés) et l'original est écrit sur disque derrière un avis `[save-token #id]`, récupérable en un appel via l'outil `save_token_expand`, avec le comptage des jetons facturés et économisés dans un tableau de bord des paramètres.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

Suite de contrôle à distance mobile : plugin groupé avec entrée native dans la barre latérale et tiroir d'administration, passerelle à jeton porteur auto-réparatrice via LAN/Tailscale, application Android (sessions/approbations/questions/objectifs), transfert de fichiers /fs/* (reprise Range, upload 2 Go), basculement automatique multi-serveurs selon la latence, cache de chat hors ligne.

Une route de fournisseur passerelle vision-langage : les images collées sont décrites par un modèle VL configurable (Qwen-VL par défaut) avant d'être transmises à DeepSeek.

Boîte à outils d’entrée pour Composer : historique de session piloté aux flèches (avec garde au premier/dernier ligne, sûr pour IME et menu de commandes), visionneuse/éditeur d’instructions pour AGENTS.md/CLAUDE.md global et projet, et bibliothèque de prompts de 780 prompts chinois (corpus agents-zh de Cherry Studio, AGPL-3.0) insérés dans Composer en un clic. Distribué sur npm sous le nom `dsh-composer-tools`.

Plateforme de ressources IA d’entreprise sous forme de bundle cordis à 22 plugins : IAM organisation/comptes/rôles, fournisseur OIDC et SSO d’applications, gestion de serveurs MCP avec la plateforme elle-même exposée comme serveur MCP, stockage d’actifs NAS, hub de compétences, registres d’agents et d’applications, gestion de connecteurs SaaS, canal de données du portail d’entreprise, panneau d’atelier d’agents départemental, pontage de groupes DingTalk pour l’envoi de messages et d’approbations, inscription dsh distante en un clic avec proxy d’outils, mesure d’usage, facturation par portefeuille, passerelle de modèles, audit avec alertes, mise à jour automatique et marketplace de plugins tiers examinés — plus de 70 outils d’exploitation deviennent appelables par l’agent dsh.

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Une suite de compétences de modélisation mathématique à accès contrôlé pour DeepSeek Harness : un pipeline en cinq étapes avec des jalons de validation, des schémas de rédaction pour articles primés, une analyse de sensibilité, un diagnostic statistique et un préréglage pour concours.

Achemine automatiquement et intelligemment chaque tâche déléguée vers le meilleur modèle configuré à l’aide d’alias, de balises de capacité et de consignes d’usage, en gardant les tâches routinières rapides et économiques tout en envoyant les travaux complexes vers des spécialistes plus puissants. Configurez votre équipe de modèles dans l’interface Web ou via une configuration guidée, exécutez les spécialistes en parallèle avec une fusion de résultats fiable, et voyez le modèle choisi d’un coup d’œil dans les vues de sous-agents et dans l’arborescence Tasks de Better Sidebar.

Mémoire persistante locale d'abord pour DeepSeek Harness : injection de mémoire chaude pré-étape bornée, rappel à froid BM25 exact et bigramme chinois, six outils d'agent, écritures lease-lock à approbation validée avec reçus de récupération, et candidats de gouvernance en lecture seule et revue de trajectoire.

Outils de base de données pour agents : list/query/exec/schema/stats/health sur SQLite/MySQL/PostgreSQL, avec protection en lecture seule de niveau lexeur, limites de lignes, sortie de requête CSV/JSON et un chemin d'écriture soumis à approbation.

Passerelle MCP à divulgation progressive qui recherche de grands catalogues distants via `mcp_search`, puis invoque les schémas exacts via `mcp_call`, avec connexions différées et caches bornés.

Authentification de la Web UI appliquée au niveau de la couche HTTP/transport : une porte de connexion à quatre niveaux (ressources, bundles de plugins, /api, WebSocket), sessions côté serveur avec cookies HttpOnly.

Gardien de la rédaction de brevets pour dsh — filtre d'abord l'idée au regard de l'art antérieur chinois, puis mène des entretiens d'alignement à cinq parties, la rédaction d'un exposé en huit chapitres, des figures et des exécutions de simulation, une revue en sept dimensions et l'export docx/PDF. Les skills fonctionnent immédiatement ; les outils de recherche, d'export et d'expérimentation proviennent d'un service MCP Python inclus, livré désactivé — une ligne dans ~/.dsh/patent-services.yaml l'active, et uvx récupère le wheel depuis PyPI.

Atelier d'extensions Noname (jeu de type Sanguosha). L'IA rédige des extensions de compétences et de cartes derrière des portes de confirmation, avec validation statique et écritures sécurisées par blocs.

Discipline des appels d'outils pour DeepSeek Harness : injecte une section statique de contraintes de comportement, réduit le pool parallèle à 1 après un échec d'outil (rétabli après 3 succès consécutifs), incite le modèle à cesser de réessayer après des échecs répétés, vérifie les écritures avec retour arrière via .bak, filtre les commandes à haut risque et suit les statistiques de conformité via /behavior-status.

Discipline d'exécution modulaire à la pointe pour DSH : routage fondé sur les preuves à travers 26 compétences, planification de fichiers de style Manus, portes de vérification, récupération après séries d'échecs et tableau de bord web interactif.

Publie l'interface web DSH sur le LAN ou Internet en gardant dsh en loopback. Chaque source doit se connecter pour obtenir un cookie de session HMAC, sauf si le LAN sans mot de passe est choisi. Ajoute TLS auto-signé ou personnalisé, une dérogation secureCookies pour les proxys HTTP en clair et un shim UUID pour les origines HTTP simples.

Une fenêtre Chrome visible par session DSH : 16 outils chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), un onglet Chrome dans la GUI Web avec vue screencast en direct (repli sur heartbeat de capture d'écran pour les pages inactives), gestion des onglets, contrôles de fenêtre et historique de captures d'écran.

Passerelle HTTPS + connexion pour l'interface web de DeepSeek Harness : accédez de manière sécurisée à votre DSH Web UI depuis une autre machine de votre LAN ou depuis Internet via redirection de port. Valeurs par défaut en mode fail-closed (loopback uniquement, aucun compte avant configuration) ; notes d'installation et de sécurité dans le README.