Plugins

Ajoute un canevas modifiable au panneau DSH et diagram_read/diagram_apply. Édite les .drawio natifs sans perte, préserve les cellules inconnues et utilise l’empreinte du fichier pour le verrouillage optimiste.

Pipeline de recherche multi-plateformes et de recherche approfondie : harvest_scout pour la découverte parallèle sur GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili et YouTube ; harvest_deep_research pour des rapports de recherche complets automatisés ; plus extraction, vérification croisée des sources et audit de crédibilité.

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.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

RAG de base de connaissances littéraire locale pour DSH : recherche hybride BM25 + vectorielle sur un index SQLite, reclassement par cross-encoder, réponses citées avec provenance au niveau de la section et de la page, rafraîchissement des métadonnées seules et ingestion en arrière-plan avec suivi de progression.

REPL TypeScript persistant lié à la session pour le mode DSH PTC : les liaisons et imports restent actifs d'un appel run_code à l'autre, edit_run_code remplace une ligne sans renvoyer le bloc, la syntaxe d'import/export de module est adaptée via réécriture AST, et les liaisons durables sont restaurées depuis le journal de session après un redémarrage à froid.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Un espace de travail de navigateur natif IA pour DeepSeek Harness (DSH), combinant navigation à onglets multiples, annotations de page en direct, édition légère de code, aperçus de l'espace de travail et itération assistée par agent sur Web et bureau.

🔔 Notifications d'achèvement et d'approbation inter-fenêtres pour DeepSeek Harness — des rappels contextuels qui vous ramènent à DSH, façon Codex/WorkBuddy.

Score multi-dimensionnel de qualité pour les plugins DeepSeek Harness, évaluant un dépôt ou un paquet npm selon la réussite de l’installation, l’activité de maintenance, l’exhaustivité de la documentation, l’analyse de sécurité et la conformité au protocole à partir de preuves CLI réelles, et produisant un rapport de classement en JSON ou Markdown.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Mode d'apprentissage local-first : fils d'apprentissage inter-sessions avec explications par source.

Équipe Multi-Agent par rôles pour DeepSeek Harness : produit, architecture, frontend, backend, révision et QA travaillent en neuf phases contrôlées ; équipe persistante disponible. Sans dépendances d’exécution ni build.

Plugin de mémoire inter-session pour DeepSeek Harness (DSH) : mémoire de projet en Markdown tenue au fil des échanges par le modèle de dialogue, avec divulgation progressive des fichiers thématiques, distillation silencieuse en arrière-plan en option, isolation par projet et panneau de réglages à mise à jour à chaud. Mécanisme aligné sur Claude Code auto memory. | Mémoire Markdown inter-session maintenue par l’agent : fichiers thématiques à divulgation progressive, distillation silencieuse opt-in, isolation par projet. Aligné sur Claude Code.

Plugin DeepSeek Harness (dsh) pour l'analyse d'actions, le filtrage et le backtesting de stratégies sur les marchés A/HK/US/JP/KR/TW

Niveaux d'utilisation et cartes de statistiques partageables : 🐟→🐳 classements par consommation mensuelle de tokens avec percentile estimé calculé localement, tarification précise pour 46 modèles chez 6 fournisseurs (y compris tarification chinoise par niveau de taille), remplissage rétroactif des sessions pré-installation, et comparaison ancien/nouveau suite au changement de tarifs du 2026-08-17. Local uniquement, sans télémétrie.

Mettez en favori les réponses de l'assistant avec des notes et des tags ; parcourez tous vos favoris dans un centre unique inter-sessions et exportez-les en Markdown.

Du chat au canevas puis à l'œuvre : pilotez ComfyUI comme IDE visuel de workflows dans DSH. Intégrez ComfyUI (local ou cloud) comme canevas en écran partagé dans DSH Web : l'agent écrit prompts et scripts dans le chat, les applique en direct et produit images, musique, vidéo et 3D. Opérations : composer des pipelines, lire/écrire les workflows, éditer les nœuds, câbler les liens, exécuter, régler et déboguer. Production : balayages de paramètres par lots (batch_run) et récupération automatique des sorties dans le chat (get_outputs). Entretien : lancement et mise à niveau en un clic de ComfyUI, du cœur et des nœuds personnalisés. Ce paquet est le plugin côté DSH et embarque le nœud pont côté ComfyUI.

Index structurel de code pour DSH : recherche de symboles Tree-sitter sur 8 langages (dont C/C++), une carte du dépôt bornée classée par PageRank du graphe d'imports et injectée dans le prompt système, un graphe d'appels au niveau fonction via code_refs, des vérifications optionnelles de dépendances circulaires et de modules orphelins via code_health, plus un contexte de modifications de l'arbre de travail et un contexte de code sensible à la tâche.

Journalise automatiquement les appels d'outils échoués, qu'ils viennent des outils natifs, de run_code PTC ou des invocations en ligne : déduplique et comptabilise les causes racines dans un skill afin que les erreurs répétées s'estompent.

Transportez un état de tâche durable entre DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code et Codex, grâce à des points de contrôle lisibles par machine et un verrouillage optimiste.

Atelier de lecture d'articles : bibliothèque + lecteur PDF + compagnon de type tuteur. Les réponses citent des numéros de page cliquables qui renvoient au PDF et mettent en surbrillance le passage exact ; sélection pour poser une question sans quitter l'article ; préréglage de tuteur strict inclus (plan de lecture, accompagnement par section, quiz notés suivis d'une session à l'autre) ; bascule sur place original ↔ chinois (babeldoc, aucune préinstallation). Transcription et recherche locales — les documents ne quittent jamais votre machine.

Panneau de marché Xueqiu (Snowball) ancré au-dessus du composeur : cotations et indices actions A/HK/US, liste de suivi, chandeliers K-line avec volume, moyennes mobiles et infobulle au réticule, liste des tendances, recherche, actualités 7x24, plus un mini-badge d'indice déplaçable — sans connexion requise.

Mémoire inter-session avec rappel déterministe à zéro jeton (bigram-Jaccard fusionné avec FTS5 BM25 via RRF, tokenisation adaptée au chinois), renforcement qui consolide les observations répétées, et procédures cristallisées en fichiers SKILL.md affinés sur place via un cycle active-stale-archived avec archivage et restauration réversibles. L’ingestion et la purge exposent chacune un niveau d’autonomie choisi par l’utilisateur ; les conflits et les écritures à forte importance vont toujours en revue humaine, et rien n’est jamais supprimé automatiquement. Nécessite Node 22.5+.