Plugins

Configurez contextWindow pour les modèles enregistrés dans dsh, afin que les longues sessions ne soient plus considérées à tort comme un débordement de contexte.

OpenCues pour DeepSeek Harness — alternatives de mots générées par un LLM et remplissages déclenchés par « _ » dans le composer de dsh.

Installe quatre presets de recherche mathématique multi-agents pour DSH : v2 (pipeline guidé par les probabilités avec débat multi-vérificateurs), v3 (base de connaissances Markdown façon article avec un agent planificateur et une bibliothèque de méthodes réutilisable), v4 (résidents persistants auto-organisés qui s'écrivent et se réunissent) et v5 (un institut de recherche avec un académicien qui décompose et attribue le travail, des chercheurs votants, des intérimaires, un chat de groupe et un tableau de tâches compare-and-set) ; les quatre gèrent la reprise sur point de contrôle, l'intervention humaine et un interrupteur optionnel de vérification formelle Lean (off/encourage/require) dont la preuve validée transforme le vote en contrôle de fidélité des énoncés Lean.

Utiliser l’API workbuddy dans deepseek harness, car l’entreprise ne fournit que des points workbuddy.

Sélectionnez du texte dans une réponse DSH validée pour ouvrir un Topic multi-tour indépendant, persistant et en lecture seule, lié aux preuves de la session source et aux fichiers du projet, pendant que l'Agent source continue de tourner.

Interface Feishu (Lark) pour DeepSeek Harness — une console de contrôle pilotée par panneaux : chaque commande slash est un bouton sur la carte du panneau de contrôle ⚙️, avec approbations et questions intégrées à la carte, des cartes de diffusion en direct, et une configuration de l'application par un seul code QR.

Édition de documents par blocs adressables : un serveur MCP exposant geml_get / geml_set / geml_check et consorts, afin qu'un agent lise ou réécrive un seul bloc adressé d'un document Markdown ou GEML au lieu du fichier entier. Fournit la compétence de rédaction GEML ainsi qu'une compétence de graphe de code qui construit et parcourt le graphe d'appels d'un projet sous forme de cartes de code GEML.

Mode Auto pour DeepSeek Harness (dsh) : une entrée Auto dans le sélecteur de permissions dont les demandes d'approbation sont traitées par la politique OpenGuardrails plutôt que par un humain — avec le moteur de garde-fous OGR complet en dessous. Aucune modification du noyau.

Convertit les événements du cycle de vie de session, boucle d'agent, LLM et outils en traces et métriques GenAI OpenTelemetry, exportées via OTLP/HTTP standard vers tout backend compatible, avec la capture de contenu désactivée par défaut.

Gestion de documents native pour les agents dans DSH — les blocs adressables permettent à un agent de lire et modifier une seule section au lieu du fichier entier. Fournit le serveur MCP geml ainsi que les compétences de rédaction et de graphe de code.

Classe les appels d'outils en attente avec Jev (modèle de décision non génératif de TypeSafe AI) sur tools/pre-execute — les appels à haut risque jugés sûrs sont refusés, les ambigus escaladés vers une approbation — et approuve automatiquement les appels réversibles clairement autorisés sur approval/request derrière un filtrage par preuves d'arguments. Sous-classe aussi le résolveur de références de session pour que les instantanés conservent les messages notés par Jev au lieu de supprimer les plus anciens en premier. Revient au comportement d'origine en cas d'échec du fournisseur ; mode fantôme avec une commande /jev-stats ; points de terminaison TypeSafe ou OpenRouter ; 64 tests.

Plugin de saisie vocale pour DeepSeek Harness (dsh) : un bouton microphone dans le compositeur transforme la parole en brouillon transcrit, avec un choix de backends de reconnaissance vocale, un peaufinage optionnel via les propres routes LLM de dsh et une page de paramètres native.

Détecte les motifs d'injection de prompt, de jailbreak et de fuite de secrets au niveau des points de jonction agent/pre-step, tools/pre-execute et tools/post-execute, avec des niveaux allow/ask/block, des événements d'audit defend/detection assainis, un outil defend_report et une protection contre les commandes de suppression destructive.

Ensemble DeepSeek Harness : le relais AgentRouter comme une route pi-ai, avec un commutateur de point de terminaison national/international dans les Réglages, plus la compatibilité des requêtes sortantes exigée par le relais.

Stratégies de nouvelle tentative et de repli des LLM basées sur les rôles.

Stratégies de nouvelle tentative et de repli LLM basées sur les rôles.

Stratégie de nouvelle tentative et de repli LLM par rôle.

Panneau tiroir pour l'interface web DSH avec une liste paginée de LLMs gratuits ; écrit chacun comme custom model provider dans Settings en un clic ou par lots, plus un rotation proxy multi-key local.

Lit n'importe quelle page comme contenu principal épuré : détection automatique du jeu de caractères (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), suppression du bruit, texte/Markdown compact, continuation par décalage, rendu SPA optionnel, lectures par lots et exploration de site.

StrataGate offre à DeepSeek Harness une mémoire évolutive, local-first et à long terme pour les préférences utilisateur, les décisions de projet, les conversations et les résultats d'outils à travers les sessions ; elle superpose l'historique avec une décroissance temporelle réglable par l'utilisateur, renforce les souvenirs via leur utilisation dans de vraies réponses, affiche des compteurs d'usage conscients de l'espace de travail et maintient les preuves rappelées traçables jusqu'à leurs messages d'origine.

Fournisseur natif Rapid-MLX pour DeepSeek Harness (dsh) — dsh lit les informations du modèle depuis le serveur au lieu de votre settings.yaml.

Crawler intelligent natif IA et plateforme de rétro-ingénierie JavaScript, basé sur DSH, Patchright/CDP et un environnement d'exécution sémantique indépendant, qui restaure la logique de génération de paramètres à partir des preuves du navigateur et fournit un solveur vérifiable.

Mémoire à long terme pour DSH : les conversations sont automatiquement distillées en faits atomiques, résumés de scènes et un profil de persona, avec injection des souvenirs pertinents avant chaque étape du modèle. Zéro configuration, prêt à l'emploi — récupération hybride BM25 + vectorielle, plongements locaux hors ligne optionnels, séparation des familles chat/travail.