Plugins

Vision pour modèles textuels : expose le serveur MCP stdio fourni sous mcp__opencode_eyes__describe_image, envoie l’image à StepFun step-3.7-flash et renvoie une description détaillée.

Lecteur RSS/Atom avec abonnements groupés et compteurs non lus/total. Synchronise FreshRSS via Google Reader API et répercute lectures/étoiles. Proxy d’images local, résumé/traduction/Q&R IA facultatifs avec BYOK, podcasts et texte intégral.

Enregistre l’assistant MCP FLAPI officiel de FilmLight (flapi-dev-mcp) dans DSH pour écrire et exécuter des scripts FLAPI Baselight/Daylight.

Enregistre dans DSH le serveur MCP intégré à DaVinci Resolve 21.1+ afin qu’un agent puisse piloter Resolve via son API de script.

Surveille les échecs consécutifs identiques d’un outil et peut suspendre le flux avant l’étape suivante du modèle. Préserve les résultats d’origine et les répétitions réussies, avec un rapport dans le chat de DSH Web.

Place les résidus d’IA (fichiers temporaires, sauvegardes, journaux, caches) dans une corbeille réversible par projet. À la fermeture du projet, classe les livrables, archive les résultats de référence et rédige un rapport de nettoyage. Python 3 doit être dans PATH (python3, python ou py détecté automatiquement) ; sinon le nettoyage ne peut pas s’exécuter et cela est signalé.

Exporte la session actuelle en Markdown propre via un bouton d’en-tête et la boîte de dialogue native d’enregistrement. Fournit aussi une CLI et une route HTTP utilisant le même moteur ; lit directement les journaux v0, v3 et v4 et ne déclare aucune dépendance peer @deepseek-ai.

Ajoute un arbre de notes dans la barre latérale droite, à côté d’un éditeur Markdown avec aperçu en direct, onglets, volets divisés, plan et corbeille. S’appuie sur des fichiers .md ordinaires et un index léger par espace de travail, que les agents organisent avec un seul outil knowledge.

Lit, écrit, convertit et recale des pistes de sous-titres SRT, WebVTT et ASS ; les audite pour repérer les cues trop longs ou illisibles et transcrit l’audio via un moteur vocal configuré.

Ouvre une page, attend selon ses besoins, extrait l’article lisible et prend une capture. Playwright est facultatif ; s’il manque, l’outil revient à une récupération statique et le signale. Il distingue une page dont le JavaScript n’a pas tourné d’une page rendue. Le contenu est choisi selon la densité de prose des sous-arbres candidats, et non le nom des balises : l’article interne l’emporte sur un conteneur qui englobe davantage de document.

Le cycle de vie du proxy dario est géré par le harness : démarrage avec lui, attente de disponibilité, arrêt à son arrêt, afin que les routes de modèles par abonnement (Claude/ChatGPT) fonctionnent.

Utilise des comptes d’abonnement comme fournisseurs LLM DeepSeek Harness : Kimi Code (OAuth device flow), Grok/X Premium (OIDC + PKCE), Google Antigravity (Google OAuth + Cloud Code Assist) et GLM/BigModel (connexion navigateur ZCode), avec visibilité par modèle.

Intègre la skill agent officielle Scrapling dans un profil DeepSeek Harness : contournement antibot, navigation furtive, framework spiders, parsing adaptatif et rendu JavaScript. Elle est découverte via le catalogue de skills de l’hôte.

Atelier de mémoire et d’analyse empirique pilotant IBM SPSS depuis la conversation : `spss_check` (autodiagnostic), `spss_variables` (liste des variables .sav avec libellés, types, niveaux de mesure et nombre de cas), `spss_data` (échantillon de lignes pour repérer valeurs manquantes et atypiques), `spss_run` / `spss_run_file` (exécute syntaxe SPSS ou .sps et recale les chemins relatifs `CD`/`GET FILE`), `spss_analyze` (fréquences, descriptifs, tableaux croisés avec chi carré, tests t, ANOVA à un facteur, corrélation, régression linéaire). Résultats sous forme de tableaux structurés extraits via OMS. Détection auto SPSS 25–31 ; serveur MCP stdio sans dépendance.

Confie des sous-tâches de code autonomes à l’abonnement Claude Code local via l’Agent SDK officiel et renvoie les résultats à la session hôte. 19 paramètres règlent modèle, effort de réflexion, permissions, outils autorisés, nombre de tours et plafond de budget. Les jobs de fond renvoient aussitôt `jobId` et diffusent la sortie ; l’identifiant de session peut être transmis comme `resume` pour continuer la même conversation. Les commandes de plus de ~20 s passent par `mcp__dsh__shell`, qui diffuse ligne par ligne sans consommer de contexte modèle. Le moniteur Claude Code liste les jobs, montre processus structuré et sortie en direct, et permet l’annulation. La procédure est une skill enregistrée au runtime et installée avec le plugin.

Couche atomique d’interaction avec le système pour DeepSeek Harness : remplace la concaténation de chaînes shell par un ensemble stable de verbes, impose argv explicite et gère encodage/BOM/EOL à l’octet près. Implémentations natives Windows et POSIX, aucune dépendance d’exécution, licence MIT.

Règles de prompt DSH façon SillyTavern : ancrages hiérarchisés du system prompt, entrées constantes ou déclenchées par mot-clé, seuils probabilistes reproductibles et réécriture par expression régulière.

Prend des notes sur les conversations DeepSeek Harness : cite des réponses entières ou des passages choisis, conserve les surlignages à leur position d’origine, joint des notes Markdown modifiables, ajoute des tags, filtre par espace ou session et exporte du Markdown ou une sauvegarde JSON complète en fichiers JSON locaux.

Plugin hôte DSH : confine les scripts temporaires de l’agent à un dossier par répertoire de travail et les supprime à la fin de chaque tour.

Glissez des dossiers dans le composer Web DeepSeek Harness, sans le message « les dossiers sont réservés à l’application de bureau ». Ajoute une boîte de dialogue de dossiers côté hôte, `/folder` et le glisser-déposer/coller dans les mentions `@path`. Navigateur classique, sans application de bureau.

Appels de modèles haute fidélité pour DeepSeek Harness : adapte automatiquement les paramètres facultatifs rejetés et conserve un comptage fidèle des tokens.

Exécute un serveur Web DeepSeek Harness par projet dans WSL2, géré depuis l’application dsh Windows. Chaque projet dispose de son propre service, port et dsh home.

Fournisseurs d’abonnement unifiés et tableau de bord d’utilisation pour DeepSeek Harness.

Plugin DeepSeek Harness : sauvegarde les fichiers de l’espace de travail vers un stockage objet compatible S3 (RustFS / Aliyun OSS / AWS S3). AK/SK proviennent uniquement des variables d’environnement ; jamais enregistrés sur disque ni dans les journaux.