Plugins

Gestionnaire de serveurs MCP (stdio / streamable-http) : niveaux de configuration par répertoire de travail, projet et global ; les MCP au niveau projet sont condensés par défaut en 4 outils atomiques via une couche middleware (`middleware: all` intègre aussi les serveurs globaux, commutable à chaud depuis la page des paramètres) ; l'isolement de l'espace de travail empêche les interférences entre projets ; les configurations ne conservent que des références `${ENV}`, aucun secret en clair sur disque ; API d'enregistrement à l'exécution permettant à d'autres plugins d'injecter des serveurs MCP.

Pont bidirectionnel Codex↔DSH : compétences depuis ~/.codex/skills, importation de sessions avec rattachement du workspace, mise en miroir MCP en direct de mcp_servers, et un installateur MCP inverse côté Codex.

Gestion d’archives par espace de travail avec recherche de contenu ciblée, aperçu des conversations, tags et notes, sauvegardes ZIP, graphes de filiation, suppression définitive confirmée et nouvelles tentatives, ainsi que mises à jour officielles de Host.

/rewind façon Claude Code pour DeepSeek Harness : instantanés de l'espace de travail basés sur git avant chaque exécution d'outil modifiant l'état, embranchements de session aux limites de tour, et une commande /rewind en une étape qui restaure les fichiers et rebranche la session sur un point de contrôle.

Recherche et gestion des conversations archivées ou non avec aperçus en lecture seule, étiquettes et notes, archivage d’espaces de travail, sauvegardes ZIP, origines et branches, vérification manuelle des conversations résiduelles et contrôle automatique des mises à jour. Conserve la récupération héritée de la Corbeille, sans nettoyage automatique.

Exploration des disques Windows, opérations sur fichiers et aperçu persistant dans DeepSeek Harness Desktop.

Pont MCP permettant à ChatGPT Web de créer, consulter, poursuivre et superviser les sessions et objectifs d'agents DeepSeek Harness, tout en préservant le modèle natif d'approbation, de bac à sable et de sécurité de l'espace de travail de DSH.

Studio d'images et de vidéos par IA sous forme de panneau DSH flottant, pour créer sans interrompre la conversation : texte-vers-image, image-vers-image et composition multi-images en 1K-4K sur huit formats ; texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo avec contrôle de la première image de 4 à 12 secondes ; mode court-métrage qui importe un scénario (.txt/.md/.json), le découpe en plans de storyboard pour la prévisualisation et la génération par lots ; et un espace de travail d'expert en prompts. Zéro dépendance d'exécution.

Référencez les fichiers de l'espace de travail, les sessions DSH et les conversations historiques ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok et Kimi depuis le menu @ unifié de DSH.

Gestion du cycle de vie des objectifs pour dsh avec un tableau kanban interactif : objectifs, critères, tentatives et revues vivent dans l'espace de travail, pilotés par les outils graph_*, avec un tableau à deux voies rendu dans la vue de conversation.

Mémoire Markdown lisible par l’humain pour DeepSeek Harness : mémoire au niveau utilisateur (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + mémoire au niveau de l’espace de travail injectée à chaque tour, écriture automatique de journaux quotidiens avec distillation, pont vers les répertoires mémoire WorkBuddy/CodeBuddy existants, outils memory_note / memory_note_user / memory_read avec déduplication intégrée, et page de paramètres bilingue. Stockage en texte brut, sans base de données.

Mémoire longue durée intersessions pour DeepSeek Harness, isolée par workspace et partagée entre ses sessions. Le prompt permanent ne contient que des points clés superficiels ; les textes longs sont repérés par index de segments et seul le segment visé est récupéré. Les sources détaillées (pensées, commandes, conclusions d’alors) restent dans une base vectorielle locale, accessibles à la demande. Filtrage du bruit et canal temporel ; aucune connexion réseau (modèle d’embeddings local) et aucun changement du cœur officiel.

Permet à une session de lire, écrire et exécuter bash dans plusieurs dossiers, pas seulement la racine principale. Enregistre des racines supplémentaires dans le panneau Folders ou avec /workspace-folders (inherit/read-only/read-write). Elles partagent le file-fence de la racine principale et l’autorisation du sandbox OS ; aucun nouvel outil n’est ajouté.

Tableau kanban partagé permettant aux personnes et aux agents DSH de gérer les tâches de l'espace de travail via un onglet Board et des outils kanban.

Un onglet d'étude avec des colonnes de plan de cours, tuteur et tableau noir qui transforme des fichiers markdown, des dossiers locaux ou des dépôts GitHub en cours guidés, avec déverrouillage des leçons, suivi de maîtrise, répétition espacée et import de cours conçu par un tuteur.

Gère les sessions DSH comme Windows Explorer : déplacer, supprimer, rechercher, archiver, mettre en favori ou marquer à faire, puis organiser par tags, notes et dossiers entre workspaces. Un passage IA peut résumer une session et enregistrer ses notes et tags en une fois.

Pack UX pour le chat Web DSH. Chaque fonction a son interrupteur, appliqué immédiatement, dans Settings → UX Plus. Taille de police et largeur de lecture dans Settings → General → Chat area. Le menu de session copie son ID ou crée une session avec l’historique repris sur le modèle choisi. Lignes espaces/sessions triées par activité, repli automatique après 24 h d’inactivité et étiquettes d’ancienneté. Les cartes ask_user_question terminées restent ouvertes. La liste vient de son propre registre de fonctions et s’enrichit sans nombre fixé.

Le compactage automatique commence par une note de passation : à l’approche du seuil de tokens, demande au modèle d’enregistrer un checkpoint du projet dans le workspace puis, en option, démarre une nouvelle session avec une consigne de continuation et met l’ancienne de côté. La note doit être écrite pendant le cycle de compactage en cours et sa section conclusions doit réellement changer, afin qu’un fichier obsolète ou simplement retouché ne passe pas.

Synchronise sessions DSH, mappages workspace, paramètres et patches entre machines via votre repo GitHub privé ; les API keys restent locales.

Ajoute un préréglage de permission `auto` entre workspace-write et danger-full-access : un classificateur accorde une fois les escalades de sandbox routinières, tandis que les demandes dangereuses ou incertaines sont toujours transmises à un humain.

Présente le Web DSH comme une interface voxel jouable en plein écran à la première personne façon Minecraft — pas un simple skin de couleur : les utilisateurs marchent dans un monde de blocs Three.js persistant et accèdent aux workspaces natifs, sessions, conversations, outils, sélection de modèles, permissions, informations contextuelles et compositeur via des installations in-world et un établi.

Récupération sémantique, gestion des ressources, rappel automatique (espaces doubles utilisateur + agent) et mémoire de session pour DeepSeek Harness : memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sur des URI viking://, gestion des ressources memadd/memremove, statut d'observateur memqueue, capture de session memcommit et génération de playbooks de compétences memlearn.

Générateur de galgame : fournissez-lui un document de script et des ressources de personnage/fond/BGM/animation dans l'espace de travail (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) et il génère une page web de roman visuel jouable avec emplacements de sauvegarde configurables ([存档 N], 9 par défaut), sprites suivant l'intervenant avec changement de variante multi-pose ([表情]), animations d'ouverture/fin/CG ([op]/[ed]/[cg]), contrôle lecture/arrêt/volume de BGM et branchement par lignes if.

Composition de profils mémoire : recherche de sessions en chinois, rappel hybride, faits d’espace de travail persistants, règles épinglées par l’utilisateur et compétences natives réutilisables. Installer le bundle Release autonome versionné avec une seule commande dsh plugin add. Node.js 24 et pnpm dans PATH sont requis.