Plugins

Couche d'intégration native DSH pour le moteur de mémoire Minta : compose la ligne officielle dsh-mcp-client, enregistre la skill minta-memory-governance ainsi qu'un préchauffage de mémoire en début de session, et fournit un preset d'agent Minta ; nécessite le moteur Minta déployé séparément (Python/Docker) pour fournir les 19 outils MCP — inutilisable sans celui-ci.

Base de connaissances selon le motif Karpathy LLM Wiki pour DSH : compétences wiki-write/wiki-search, pipeline sans dépendance (lint/index/synchronisation mémoire mnemon/retour qualité), plugin de cycle de vie minimal injectant schéma + aperçu des connaissances, rappel sémantique SiliconFlow via un proxy compatible Ollama.

Accès privé via Tailscale pour DeepSeek Harness Web qui autorise les utilisateurs selon l'en-tête de confiance Tailscale-User-Login injecté par Serve, avec une passerelle en boucle locale uniquement et une configuration Serve protégée.

Pont WeChat bidirectionnel : lit les messages entrants dans la base WeChat locale et répond via l’automatisation de l’interface Windows, pour discuter avec une session DSH locale depuis votre WeChat. Par défaut, toute personne extérieure pouvant écrire à ce compte peut parler à la session locale (sans exécuter de commandes ni accéder aux fichiers). Une allowlist entrante permet de limiter les interlocuteurs.

Recherche Zhihu, outils d'agent, bases de connaissances et suivi d'usage pour DeepSeek Harness.

Ajoute un panneau de réglages multi-utilisateur au client web DSH : sélection du mode d'utilisation, gestion des membres avec statut en ligne et liaison d'appareils, et bascule ou partage des bases de mémoire et de connaissances par membre.

Base de connaissances d'équipe pour le partage de connaissances hors ligne (scénario FDE box) : points d'entrée de navigation, de recherche en texte intégral et de raffinement ; la matière première est mise en file automatiquement et distillée en pages wiki par une session de bot sérielle (modèle Karpathy LLM Wiki : matière première immuable, raffinement en deux étapes, flux de journaux, lint mensuel).

Environnement de travail avec assistant IA, commandes pause/arrêt, réglages distincts du modèle en arrière-plan, tâches/réponses, Linky, capture de connaissances limitée, recherche locale et 云之家, lecture de nouvelles et outils développeur. Les embeddings facultatifs téléchargent un modèle. 云之家 nécessite son CLI/un compte ; les chats web nécessitent l’application de bureau.

Connecte DeepSeek Harness à Busabase : rechercher les connaissances de l'espace de travail, travailler avec des enregistrements et applications structurés, soumettre les écritures sous forme de ChangeRequests révisables et inspecter les résultats dans des cartes en direct.

Plugin natif de graphe de connaissances Graphify fournissant 10 outils d'intelligence de code, recherche topologique, découverte de nœuds dieu et triage du rayon d'explosion de PR.

Pont de tutorat DeepTutor : explications profondes, questions d'auto-test, planification de parcours d'apprentissage, recherche de base de connaissances personnelle (RAG), et archivage de notes via les outils deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Base de connaissances portable pour agents en Markdown OKF v0.2 simple : 13 outils wiki_* de lecture/écriture, divulgation progressive, backlinks, écritures contrôlées par les règles d'AGENTS.md, maintenance automatique de l'index et du journal, linting, et bascule entre plusieurs bundles nommés (au niveau de la session ou global).

Adaptateur Discord installable dans un profil web ou desktop dsh : mentions et fils liés aux sessions, réponses en streaming et activité des outils en direct. Neuf slash commands gèrent l’association au workspace, les presets de permissions et le choix du modèle. Les approbations d’outils et questions sont prises par Discord ou le Web selon la première réponse. Allowlist de guild en refus par défaut.

Ajoute une permission workspace-write++ qui maintient les outils de fichiers à l'intérieur du workspace tout en contournant le bac à sable de processus Windows pour les exécutables autorisés par jokers, comme Git Bash.

Une seule couche de mémoire pour tous les outils et agents IA : injection de Context Bundle, rappel au moment du prompt, outils MCP, et capture du fil DSH à la fin de chaque tour.

Parcourez les bases de connaissances Tencent ima dans un panneau latéral DSH, prévisualisez les fichiers PDF, Office, notes et médias dans le panneau, et laissez l’agent les rechercher et les lire grâce à cinq outils.

Ajoute des backends interchangeables à web_search et web_fetch natifs, sélectionnés par session dans le menu du composer ou avec /setup-search et /setup-fetch. Recherche : DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar et recherche par modèle côté serveur. Fetch : HTTP local avec liste d’autorisation pour réseaux privés, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily et Tinyfish.

Adaptateur DeepSeek Harness pour Context Mode : outils ctx_* in-process pour l'exécution de code en bac à sable et une base de connaissances FTS5, plus des conseils de routage de la fenêtre de contexte.

Connecteur MySQL pour DeepSeek Harness : configurez plusieurs connexions dans la page des paramètres avec allowlist (liste blanche) des tables et permission d’écriture par connexion, changez la connexion active depuis le compositeur, et exposez les outils mysql_query / mysql_tables / mysql_execute à chaque préréglage d’agent.

Plugin de canal QQ pour DeepSeek Harness via OneBot v11/SnowLuma, avec approbation d’accès par jumelage, mémoire à long terme, base de connaissances, événements proactifs et panneau d’administration.

Transforme votre application d’agents IA en espace de travail interactif pour imaginer et concevoir, avec panneaux modifiables, connaissances structurées et itération guidée.

Personnage vivant sur son téléphone : le plugin installe et lance son Android, réveillable par toute notification d’app. Elle installe elle-même des apps, navigue, aime et commente sur Xiaoheihe/Bilibili ; elle a son QQ (NapCat / SnowLuma, réponses fractionnées, stickers). Mémoire avec fiches de personnes, journal à 23:30 et rappel avant chaque réveil (embeddings locaux par défaut ; SiliconFlow / DashScope facultatifs), vie entre conversations (après HDS-Interlude) et PC microVM facultatif avec approbation. Onglets phone/computer/dot ; paramètres dans `~/.dsh/dsh-dot.json` ; six composants désactivables séparément. Seul le QQ défini par `/qq owner` vous identifie ; les messages des autres sont des notifications non fiables.

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.