Plugins

Route de fournisseur de vision qui transcrit les images jointes en texte via un modèle configurable (plus de 15 fournisseurs compatibles OpenAI et Anthropic) tandis que DeepSeek continue de répondre.

Récupère le mode vision intégré de DeepSeek web pour les modèles texte seul : l'outil deepseek_vision pilote l'automatisation de navigateur locale deepseek-vision-cli (aide à la connexion manuelle, deep-think activé, fermeture automatique du navigateur) et renvoie les descriptions d'images sous forme de texte.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek texte seul : outil `vision` appelable par le modèle, adaptateurs wrappers pour deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / tout VLM compatible OpenAI / Gemini / canaux Ollama locaux, mémoire de preuves avec réhydratation par compactage, cache de hachage de contenu et panneau client bilingue.

Outil `vision` appelable par le modèle pour DeepSeek Harness : décrit et applique l’OCR aux fichiers image en appelant directement l’API de vision Zhipu GLM gratuite (chaîne de repli glm-4v-flash), sans CLI externe requis.

Curation de la sortie des outils à l'ingestion : conserve les lignes d'erreur et d'avertissement ainsi que le début et la fin, déverse le texte complet sur disque avec un pointeur que le modèle peut relire ; couvre tous les outils textuels, les petits résultats passent intacts.

Mémoire bi-temporelle adossée à un démon SodaMem : le rappel est versé au prompt pendant l'assemblage de chaque tour et chaque tour clos est ingéré, sans appel d'outil ni appel de modèle sur le chemin de lecture ; chaque fait rappelé cite le tour dont il provient et porte des dates de validité, de sorte que les faits remplacés cessent d'être récupérés.

Utilisation de la DeepSeek API en temps réel : solde du compte avec alertes de solde bas (browser notification au franchissement du seuil), statistiques de tokens & requests (fenêtres total/today/last-60s, per-model et per-session), coût estimé — composer dock plus un usage panel sur la settings-page.

Tableau de bord des statistiques d'utilisation pour DSH Web UI : cartes d'information, activity heatmap style GitHub sur 280-day, daily token trend et model-usage donut chart.

Dock de quota du forfait tokens MiniMax pour l'interface web : une pastille en forme de goutte avec le % d'usage sur 5 h dans la zone de saisie ; un clic ouvre un panneau détaillant l'usage 5 h et hebdomadaire de chaque modèle et le compte à rebours de réinitialisation ; masqué automatiquement quand le modèle par défaut actif n'est pas MiniMax.

Dashboard d'utilisation de la DeepSeek API pour DSH Web : statistiques quotidiennes de cache hit/miss et tokens de sortie à partir des journaux de session, estimations de coût par modèle, account balance, tendances sur 7 jours et résumé d'utilisation du composer.

Désencombre la navigation des paramètres de DSH : regroupe les entrées de plugins tiers sous des lignes de groupes repliables, avec des groupes personnalisés de style signet, un bouton de repli et une classification automatique (tags du marché → règles de nom → votre modèle d’IA).

Application web de navigateur de fichiers pour DSH : frontend React et API REST servis par le serveur web hôte, une commande /dsh-agfs qui s'ouvre dans l'espace de travail de la session actuelle, et un outil de modèle browse_files.

Connexion OAuth par abonnement : utilisez des comptes d'abonnement ChatGPT/Claude/Grok/Kimi (pas de clés API) avec découverte automatique des modèles.

Montage incrémental de fichiers avec déduplication de lecture : les plages de lignes montées ne sont jamais renvoyées au modèle, les changements sur disque invalident et remontent, avec un onglet Fichiers montés et un suivi des économies de tokens.

Plugin DeepSeek Harness (DSH) : un sélecteur de « langue de réflexion » dans Réglages → Général qui indique au modèle dans quelle langue raisonner (chaîne de pensée) via une section du prompt système. Aucun appel supplémentaire, aucune latence, 12 langues.

Expose les capacités d'agent de DeepSeek Harness comme un serveur MCP, pour qu'un client MCP externe (par ex. Hermes) puisse piloter Harness pour exécuter des tâches de code. Hermes = cerveau, Harness = bras.

Adaptateur de fournisseur Command Code Go pour dsh : scanne dynamiquement le catalogue de modèles du plan Go et sert /alpha/generate via la jonction LLM du harness.

Analyse d'usage légère pour DeepSeek Harness — tendances de tokens, cartes de chaleur d'activité, répartition par modèle et exports.

Usage de modèle par tour et coût de session pour DeepSeek Harness, avec prise en compte du replay.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.

Suivi du coût des tokens par modèle avec tarification configurable pour cache-hit/miss, sortie et fenêtre de pointe, une barre de coût de session en direct, et des signalements de modèles non configurés.

Routage adaptatif de modèle : classification de la complexité par requête avec routage automatique du fournisseur.

Hooks de cycle de vie façon Claude Code : des commandes shell configurées s'exécutent avant/après les appels d'outils du modèle avec une charge JSON sur stdin ; un code de sortie non nul avant l'outil bloque l'appel.

Outils Git de première classe pour le modèle : status / diff / log / commit / branch avec messages et chemins validés — pas d'appels git shell brut.