Plugins

Lecture approfondie de livres et d'articles selon cinq modes (rapide, approfondi, carte des connaissances, Feynman, livre complet) avec rapports affirmation-preuve-données, cartes mentales Mermaid/XMind, comparaison par lots, vérification préalable du budget, progression transparente des tâches en arrière-plan, et exports MD/HTML à partir d'URL, de fichiers ou de texte collé.

Infrastructure d'écosystème : une console de navigation légère pour gérer les plugins du dépôt officiel (zéro patch), plus un skill make-dsh-plugin pour un développement de plugin guidé.

Garde de discipline d'ingénierie : vérification des exigences avant la première modification, portes de preuve de test rouge/vert, revue adversaire bifurquée et rapport de livraison avec un flux de vérification par dimension.

Plugin d'agent de workflow pour l'ingénierie de harness/boucle, piloté par skills.

Utilisation de l'ordinateur macOS axée accessibilité en priorité : observations toujours à jour, rejet des états obsolètes, permissions restreintes et saisie sécurisée.

Pack de compétences complet de sagesse traditionnelle chinoise (XuanShu) sous forme de plugin Cordis pour DeepSeek Harness : calcul du bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, constitution et feng shui, avec un moteur déterministe local et un tableau de bord de visualisation.

La base de connaissances de développement de plugins DSH en tant que compétence d'agent à la demande : contraintes officielles, workflows de tâches, référence d'API et pièges de la communauté, installée avec le bundle pour que l'agent puisse consulter en construisant un plugin.

Établi de recherche façon Claude Science : moteur de boucle de recherche ReAct (outils research_*), artefacts versionnés avec provenance (outils artifact_*), et 10 skills scientifiques pour la génomique, les agents pathogènes et la bio-informatique.

SkillRoute par JEStats : routage des compétences pour les agents DeepSeek Harness.

Intégration de TapTap Maker pour DeepSeek Harness : outils MCP fournis, flux de travail Maker et compétences fonctionnelles, ainsi qu'un chemin CLI packagé pour l'initialisation et le diagnostic de projets.

Collaboration d'équipe multi-agents pour DeepSeek Harness avec modèles, compétences et serveurs MCP par assistant, contextes indépendants, espaces de travail partagés, coordination des tâches et gestion des conversations.

Plugin de production 3D Blender avec 30 skills de modélisation/reconstruction, 13 outils runtime et 26 assistants déterministes pour l'ajustement de référence, le rendu, la validation, l'animation et l'export portable ; installable sous le nom `dsh-blender`.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) intégrant le routeur de skills de SkillRoute dans vos agents.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) qui connecte le routeur de skills de SkillRoute à vos agents.

Flux de travail de recrutement par IA pour les RH et les chasseurs de têtes : clarification des exigences du poste, sourcing et présélection initiale via deux canaux (Boss Zhipin et Liepin), cartographie du marché des talents, évaluation des CV, planification des entretiens, registre des candidats et rapports quotidiens. Peut s'installer comme plugin Claude Code ou plugin DeepSeek Harness (dsh) — ce dernier fournit un panneau « Navigateur de recrutement » prêt à l'emploi. Fonctionne aussi avec tout assistant de codage IA capable de lire AGENTS.md.

« Lecture » d'images pour les modèles texte uniquement : réduction d'échelle + réduction de la profondeur de couleur + empreintes de structure/couleur transformées en grilles de texte renvoyées dans la conversation, permettant au modèle de zoomer, d'échantillonner et de faire de l'OCR de manière autonome comme un modèle multimodal ; entièrement local, sans dépendance à un modèle externe, fournit une compétence de méthodologie de lecture d'image et PaddleOCR en option.

Workflow multi-agents pour concours de modélisation mathématique : le preset « UltraMath » exécute un problème de la lecture au framework, dérivation, codage, vérification, papier et revue, plus 4 presets de rôle à étape unique (mathématicien, ingénieur, rédacteur, relecteur) et 33 docs skill de bibliothèque de modèles.

Pipeline QA sous forme de 10 skills d'agent : analyse des exigences, stratégie de test, rédaction et revue de cas, automatisation E2E (Playwright) et API, exploratoire, périmètre de régression et analyse de bugs, soutenu par une base de connaissances partagée avec règles de format, modèle de risque et validateurs de schéma.

L'OS marketing des agents IA : penser d'abord comme un marketeur, les tactiques viennent en sortie.

Audit de l'injection de contexte : coût en tokens des chaînes d'instructions / catalogues de skills / schémas d'outils, détection des doublons et des conflits.

Sélecteur de compétences façon WorkBuddy : un bouton à côté du compositeur ouvre une liste consultable des compétences installées ; en choisir une insère le geste officiel /skill-name, afin que la compétence se charge avec votre message.

Shell web mobile pour l’interface web DSH : tiroirs superposés, FAB déplaçable, correctifs du compositeur mobile, et bouton flottant de téléversement d’images fixé au-dessus du compositeur (galerie/caméra natives, intégré au pipeline validé d’ajout d’images), sans régression bureau. Publié sur npm sous le nom dsh-webui-mobile.

Panneau latéral droit transformant la collection de compétences Matt Pocock en tableau de quêtes DSH : cartes de décision wayfinder, actions triage/correction/discussion/exécution par ticket, sonde de 9 compétences clés + radar de 20 compétences, vérifications d’environnement et transfert en un clic entre sessions.

Distillation automatique des conversations : réflexion via un sous-agent en arrière-plan + création/mise à jour de skills.