Plugins

Évaluation quantitative de la qualité des données selon GB/T 36344-2018, avec rapports auditables pour la capitalisation des actifs de données.

Ajoute des brouillons projectless façon Codex, avec sélection par projet et dossiers date-sujet créés au premier envoi. Compatible avec DSH Desktop 0.2.1-rc.2 sous Windows, sans patch d’archive ni installateur externe.

Ajoute un bouton de redémarrage à l’application desktop DeepSeek Harness : demande confirmation si un travail est en cours et indique ensuite la durée d’arrêt. Peut figurer dans la barre latérale, l’en-tête de conversation, le menu du compte ou les réglages, chaque entrée ayant son propre interrupteur. Vérifie aussi la quantité de données de connexion stockées et prévisualise les fichiers temporaires restants, comptés mais jamais supprimés. Desktop uniquement.

Lit les fichiers référencés par les imports @path d’AGENTS.md et injecte leur contenu dans le contexte du modèle. Comprend un budget d’octets, un réamorçage après compaction et une carte de réglages en six langues. v0.3.x développe les imports de tous les fichiers d’instructions chargés par le harness, y compris un AGENTS.md de projet ajouté en cours de session (DSH 0.2.0+ requis) ; utilisez 0.2.x avec DSH 0.1.7.

Animal de bureau Cristiano Ronaldo pour DeepSeek Harness (nº 7 du Portugal). Ses animations suivent l’état de l’agent et célèbrent la fin du tour par « SIU » avec le son de l’hôte. La fenêtre native Windows sans bordure, toujours au premier plan, reste active après fermeture du navigateur. Échelle proportionnelle (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 transforme les vidéos (fond vert ou normal) en animations par chroma key et segmentation du mouvement ; les PNG déjà extraits n’exigent pas de décodeur vidéo, et l’audio se découpe par action. Galerie DPSL-1.0 : publier et installer en un clic. v2.3 prend en charge DSH 0.2 desktop clients ; PowerShell joue le son final si le shell service de l’hôte manque. Clic simple : animation configurable (`interactions.clickAnim`).

Porte la méthodologie obra/superpowers sous forme de 14 Skills DSH natives couvrant la planification, le TDD, le débogage et la revue de code.

Gère les modèles OpenCode Zen niveau gratuit et Go dans settings.yaml — récupère les listes de modèles en direct depuis opencode.ai, signale les écarts configuré/en direct par route, et ajoute ou supprime des entrées via quatre outils d'agent et une section de paramètres OpenCode Models.

Dirige web_search vers une instance SearXNG auto-hébergée au lieu de la route native : pagine jusqu'à ce que maxResults soit satisfait et signale une couverture dégradée lorsque les moteurs échouent, afin qu'un ensemble de résultats maigre ne soit pas lu comme un web maigre.

Gestionnaire de tunnel d'hôte distant : exécute dsh web sur un serveur Linux distant (supervision systemd, pas besoin de root) derrière un tunnel SSH auto-reconnectant ; alloue et enregistre les ports distants sur le serveur, sûr multi-utilisateur, avec vue d'audit.

Utilisez des comptes d'abonnement tiers dans DeepSeek Harness : chat, compréhension d'images, génération d'images et édition d'images avec les modèles couverts par votre abonnement, les modèles disponibles et les niveaux de raisonnement étant synchronisés depuis votre compte ; prend actuellement en charge les abonnements OpenAI/ChatGPT, d'autres fournisseurs sont prévus.

Skill Windows PowerShell 5.1 pour gros assets GitHub Release. Sonde l’hôte en lecture seule : ports proxy, proxy système/variables, core/config Clash Verge, version curl. Mesure quatre voies en parallèle (proxy, core headless, miroirs, direct), puis teste brièvement une concurrence limitée dans le temps. Télécharge par plages curl parallèles ; vérifie octets et SHA256 du digest. Saute le test sous 100 MB ou dès 3 MB/s par connexion. Mesures de l’auteur : 6,3× sur nœud limité (1 234→7 759 KB/s), 0,72× sur nœud rapide (5 829→4 175 KB/s). Sans aria2/7z ; ne change pas le proxy et ne demande ni ports ni concurrence. Si absent : vrais candidats + `ASSET_NOT_FOUND`, sans substitution. Sans digest : taille seule, `DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST`.

Skill Zotero pour DeepSeek Harness : questions-réponses ancrées aux pages, traduction intégrale et lecture attentive, surlignages natifs et notes chinoises, PDF bilingue et Markdown par paragraphe, tableaux de comparaison des preuves et comptes rendus avec suivi des citations. Recherche d’articles sur OpenAlex ou Crossref, import d’exports chinois CNKI, classement par axes de recherche, repérage des lacunes et digest quotidien classé des nouveaux articles. En Python ; la gestion de base utilise la bibliothèque standard. Les composants PDF/OCR du parcours de lecture sont téléchargés au premier usage. L’écriture exige une autorisation Zotero unique ; la planification quotidienne est réservée à Windows. Adapté du plugin Zotero MIT d’OpenAI.

Atelier de roman chinois long dans DeepSeek Harness. Lisez, modifiez et annotez le manuscrit sur place. L’IA signale les problèmes et propose des brouillons de révision prêts à adopter ; le texte ne change qu’après validation. Un registre des personnages, faits et indices, associé à une carte du monde, préserve la cohérence ; l’IA peut aussi poursuivre, développer ou réécrire les chapitres.

Épingle les passages sélectionnés dans un panneau latéral droit propre à chaque conversation et les marque dans la transcription. Un clic revient au passage source ; la barre de sélection ou la saisie de @ permet de le citer dans le compositeur. Le panneau classe, recherche et filtre les épingles, puis les exporte en plan Markdown.

Espace de travail pour réviser et faire des recherches. Comprend un tableau de tâches à trois colonnes avec étiquettes et filtres, une file de répétition espacée (SM-2 simplifié) qui repropose les cartes terminées, une carte de chaleur fondée sur le temps de concentration réel, des bilans hebdomadaires et des notes quotidiennes. Le minuteur Pomodoro continue lors du changement de panneau; export et import Markdown pour Obsidian. Installation : `dsh plugin add dsh-study-desk`.

Skill de vérification d’affirmations par le Web ouvert plutôt que la mémoire du modèle. Décompose en faits vérifiables, suit une hiérarchie de sources primaires par domaine, recherche en parallèle dans les écosystèmes nationaux et internationaux, récupère et classe les pages, puis relance avec des termes de réfutation. Donne d’abord la conclusion, avec URL complète et emplacement de citation pour chaque assertion, et sépare non vérifié/indécidable du confirmé. Avec une clé, trois jugements peuvent utiliser TypeSafe Jev (System One) ; sinon les règles déterministes s’appliquent. Le verdict du modèle ne peut que diminuer le niveau de confiance.

Mascotte d'usage du forfait pour l'interface web DSH : un personnage flottant à animation squelettique annonce le quota dans une bulle de dialogue, en identifiant automatiquement le fournisseur configuré (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek) pour afficher un pourcentage de forfait ou un solde de compte, et en se rabattant sur les statistiques locales de tokens lorsque l'API du fournisseur est indisponible ; déplaçable, redimensionnable à la molette (90-260px), sons de clic synthétisés, routes en loopback uniquement.

Automatise le navigateur connecté avec plus de 170 adaptateurs de sites et des commandes déterministes à exécution unique. Requiert OpenCLI CLI (npm i -g @jackwener/opencli) et l’extension BrowserBridge. Vérifie les preuves d’action pour éviter les échecs silencieux et propose fiches de connaissance et de santé des sites, surveillance, rejeu des traces, rapports de provenance et validation avant écriture.

Vérification des références pour DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器) : l'outil de modèle reference_checker vérifie la bibliographie d'un article (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texte collé) par rapport à Crossref, OpenAlex et arXiv, rapporte found / partial / not_found / error par entrée et émet des citations corrigées dans le style d'entrée (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Importe les conversations web de chat.deepseek.com dans DeepSeek Harness en tant que sessions reprenables, depuis une interface de page de paramètres.

Collection de succès local-first pour DeepSeek Harness. L’usage normal permet d’obtenir 67 badges estampillés en 7 séries et de terminer 9 chapitres de voyage contenant 36 objets océaniques. Débloque un aquarium ASCII configurable et exporte une carte de voyage à cinq badges en PNG ou HTML hors ligne. Aucun check-in, appel de modèle ni téléversement de chat.

Indicateur de contexte du composer DeepSeek Harness : occupation segmentée, seuils de compaction et ligne native d’auto-compaction (clignote en rouge lorsqu’elle est franchie). Propose la compaction après aperçu et confirmation (/bc), le relais continu (l’ancienne session devient « History N », la nouvelle garde son nom ; une barre au-dessus du composer permet de parcourir toute la chaîne dans les deux sens) et l’épinglage des messages avec étiquette pour les pins périmés. Seuils, couleurs et archivage automatique après relais se règlent dans Settings.

Boîte à outils de divination : bazi, ziwei doushu, meihua yijing, liuyao (oracle à six traits avec pièces et najia), almanach, méthode chenggu du poids des os, zodiaque, choix de dates, qimen dunjia, fengshui, notation des noms, compatibilité, numérologie, courbe K de vie, tarot et xiaoliuren : 16 outils. Des moteurs locaux déterministes calculent ganzhi, étoiles, hexagrammes et poids des os ; le modèle interprète seulement les résultats. Prend en charge les dates solaires et lunaires avec mois intercalaire, l’heure d’été chinoise et la correction de l’heure solaire vraie. Panneau latéral en 10 pages, en lecture seule.

Ajoute à DeepSeek Harness un espace DPIA versionné pour les faits liés à leurs sources, les réponses de suivi, les réévaluations et les rapports vérifiables. Requiert Python 3.9+, python-docx et pypdf ; reportlab et pdftoppm ne sont nécessaires que pour les modèles PDF.