Plugins

Provider navigateur pour DeepSeek Harness : exécute une tâche web étape par étape dans un vrai navigateur en consultant une table indexée des actions possibles, plutôt que HTML ou captures. Une décision Jev groupée par étape, sans tour complet du modèle ; benchmark repo : médiane 1,1 s contre 2,8–3,6 s par tour de chat. La conversation ne reçoit que la conclusion et son contexte ne grossit pas avec la page. Les cibles viennent de la page lue et toute page modifiée est relue avant action. Utilise le navigateur de Session et laisse votre Chrome quotidien intact, sauf passage en attach mode.

Panneau de bibliothèque et ensemble de skills de recherche pour DSH : dossiers de projet, figures avec provenance enregistrée, brouillons, références, tableaux de données, profils de revues et soumissions ; discipline de rédaction, citation et tracés Origin pour agents de recherche.

Génération d’images compatible avec OpenAI dans DeepSeek Harness : texte vers image, retouche et génération par lot, directement dans la conversation.

Coût de chaque tour terminé en CNY ; clic : tokens par catégorie, tarif, règle et instant de facturation. Settings : tarifs par modèle, 4 catégories, règles hebdomadaires pointe/creux à multiplicateurs libres et promos sur plages absolues qui les remplacent. v0.2.3 lit solde/quota restant de 14 fournisseurs (DeepSeek, OpenRouter, Zhipu GLM, Moonshot, MiniMax, Kimi Coding, relais OpenAI, etc.) et dépenses jour/mois/session. Registre local à écritures atomiques, un livre par clé API, rétention 1–24 mois, export JSON ; calendrier modifiable même sans solde observé, note facultative. Usage/tarifs calculés localement ; solde lu directement de l’API avec votre clé. Rien n’est envoyé à un tiers.

Lit et écrit dans un coffre Bitwarden/Vaultwarden auto-hébergé depuis toute session : onze outils bitwarden_*, synchro WebSocket temps réel avec repli par polling, modes readonly/ask/auto write dans les réglages et masquage local facultatif. Activé, le masquage remplace les mots de passe par des marqueurs stables jusqu’à révélation champ par champ ; les journaux de session sur disque sont aussi purgés des secrets bitwarden. Masquage et purge sont deux options distinctes.

Équipe d’assemblage mémoire pour DeepSeek Harness : chaque message déclenche une boucle cognitive en cinq étapes (judge, retrieve, assemble, feedback, calibrate), portée par des subagents aux rôles judge, retriever, archivist, advocate, editor et scribe. Recherche BM25, matériaux ordonnés par date et assemblage LLM forment des dossiers injectés dans linghun. Fonctionne avec dsh-linghun.

Recherche Web étayée pour DeepSeek Harness via des passerelles compatibles avec OpenRouter : `web_search` utilise le même endpoint et la même clé que les modèles de chat, renvoie des sources citables et se configure dans les paramètres Plugins.

`anagenesis` est une couche programmable d’orchestration de mémoire et un moteur d’auto-évolution pour DeepSeek Harness. Il inclut un stockage en boucle fermée sans plugin mémoire externe, 17 outils sémantiques de mémoire pour Agent (rappel, enregistrement, promotion, rétrogradation, découpage, verrouillage, expiration et réexamen contrefactuel), le changement à l’exécution de la stratégie d’injection et l’ajustement automatique de la méta-politique avec audit et retour arrière. Tous les effets sont réversibles. Le preset Agent `anagenesis` est enregistré automatiquement, avec visualisation sans dépendance : tableau de bord terminal, diagrammes texte Mermaid/D2/ASCII et fenêtre de bureau facultative.

Mémoire par projet pour DSH. La rédaction des connaissances et les prompts du plugin sont modifiables : restructurez la bibliothèque et le pilotage du modèle sans changer le code. Par défaut, un document de projet conçu par l’utilisateur (handoff initialement) définit le projet ; le plugin détecte le projet de la session, y rattache les connaissances et promeut ce qui se généralise vers les couches theme/global. La logique naturelle filtre les connaissances en amont, avec compression et archivage du contexte réglables.

Pastille au début de la rangée d’outils du composer indiquant si DeepSeek facture au tarif de pointe ou creux. Un clic affiche l’état, le tarif, le compte à rebours jusqu’au prochain changement et sa cause : week-end, jour férié nommé, jour travaillé de compensation 调休 ou hors créneaux de pointe. Horaires en heure de Pékin avec offset UTC explicite, indépendants de l’horloge locale. Table fixe des jours fériés chinois 2026 (33 jours fériés, 6 jours travaillés 调休) ; au-delà, indique l’absence de données au lieu de deviner.

Gérez Skills et serveurs MCP dans un seul panneau de réglages DSH. Les Skills sont lues sur disque : parcourir, chercher, prévisualiser, créer, renommer et supprimer, avec sauvegarde avant chaque suppression. Les lignes MCP globales sont celles du vrai loader cordis.patch.yml ; les entrées projet ne sont montées que dans les sessions du projet concerné. Chaque carte dépliée liste les outils réellement enregistrés. Règle allow/deny par serveur pour ne garder que le nécessaire ; un outil bloqué n’entre pas dans le registre et ne consomme aucun contexte par tour. État (connecté + nombre d’outils, nouvelle tentative, abandon, échec d’activation) et reconnexion rendent les échecs visibles. Importe les configs de 26 autres clients MCP.

Planificateur de tâches : un plugin host dsh lance des tâches récurrentes depuis une table unique, chaque exécution dans une session dsh indépendante. La planification est une logique pure, sans appel de modèle.

Transcription vocale locale multi-modèles pour le compositeur DSH Web. L'utilisateur choisit Whistle ou Voz ; chaque modèle est téléchargé à la demande. Fourni en bundle DSH.

Revue de sécurité des plugins DeepSeek Harness : avis de dépendances, preuves statiques contextualisées, contrôle à l'appel pour plugins à haut risque et application réversible soumise à approbation de revue.

Exécute une instruction sur toutes les machines Windows/macOS en ligne, entre réseaux et régions. Un relais sans dépendance communique uniquement par connexions sortantes (Tailscale, VPS public derrière TLS ou tunnel). Chaque machine exécute la commande dans son propre checkout et renvoie commit, empreinte du working tree et hash de commande ; un écart d’environnement est déclaré invérifiable, pas traité comme un résultat différent. L’envoi exige un operator token distinct du device token par machine.

Crée des scènes produit Blender dans DSH avec recettes modifiables, import de modèles, aperçus et sortie PNG/MP4 ; comprend atelier et configuration d'agent.

Relais de tâches intersessions pour DSH Desktop 0.2 : six outils de contrôle relay_*, sessions de barre latérale indépendantes, découverte en direct du host origin, vérifications persistantes de fin de tour et skill relay intégrée.

Automatisation de navigateur pour DSH : remplit des formulaires, extrait des listes et agit entre onglets sur de vraies pages avec vos connexions existantes. Fenêtre visible dédiée ; même minimisée, elle continue sans voler le focus. Une connexion, CAPTCHA ou boîte native suspend l’exécution et vous rend la page ; aucune confirmation en votre nom. État conservé via profil propre et réinjection des cookies de session. 23 outils Playwright (20 actifs, 3 conditionnels désactivés par défaut), allowlist d’URL, suspension des dialogues et allowlist des méthodes CDP au niveau mécanisme, garanties par des tests.

Gestionnaire de plugins intégré au terminal dsh-tui : liste les plugins et bundles installés et permet de les installer, retirer, activer ou désactiver sans quitter la TUI.

Utilise WSL comme environnement d'exécution des sessions DeepSeek Harness : shell, fichiers et commandes restent dans le sous-système. Le sélecteur de dossiers et le terminal graphique utilisent aussi ses chemins ; bubblewrap dans WSL isole les commandes.

Inspecteur Skills en lecture seule pour DeepSeek Harness. Sépare chargements réels (preuves observées uniquement) des Skills détectables et de la déclaration d’exécution. États declared/observed/unavailable : sans preuve, « non observé », jamais « non exécuté/déclenché » ; aucun résultat attribué au Skill. Valide/évalue séparément ; compare des cas répétables sans note. Teste should-trigger/should-not-trigger en vraie nouvelle session et distingue appel modèle/demande explicite (/name n’est pas un déclencheur naturel). skill_review read-only rend un paquet structuré et signale les omissions. Calcul local depuis définitions/reçus. Chinois : modèle hôte sur demande seulement, fences/chemins/frontmatter conservés localement. Cloner ne modifie pas la source et n’exécute pas de scripts.

Génération d’images avec galerie latérale et trois outils agent (paint_image, paint_images, edit_painting). Fournisseurs prédéfinis : ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI et Zhipu ; tout endpoint compatible OpenAI est aussi pris en charge, chacun avec son propre proxy.

Compte les compactages terminés par session dans une fenêtre flottante et avertit seulement après des répétitions accompagnées d’une dépense supplémentaire de tokens ou d’un contexte très occupé. Les trois seuils se règlent dans Settings.

Panneau d’attribution de modèle pour le chat Web dsh : empreinte structurelle locale, sans réseau (fuites de tokens de modèle, canaris glitch, vecteurs d’usage du tokenizer) qui évalue à quel fournisseur parmi 29 ressemblent le plus les réponses d’une session. Inclut un registre de preuves par affirmation et une batterie active de 12 sondes.