Plugins

Protection mémoire locale uniquement pour DeepSeek Harness : surveillance du heap Host et des logs de session, interception des arguments d’outil trop volumineux et nettoyage de sessions en dry-run par défaut.

Plugin d’évaluation diagnostique pour DeepSeek Harness : fige la configuration Harness confirmée, lance un benchmark, conserve toute la trace de session et attribue les échecs au modèle, à Harness, au benchmark ou à l’environnement.

Surveillance Windows du commit mémoire pour DSH Desktop : échantillonne la mémoire engagée toutes les 5 s, l’attribue à l’arbre de processus DSH et aux plus gros consommateurs, et bloque le redémarrage auto si DSH n’est pas le principal responsable. Conseils pagefile en lecture seule, historique de crash sur 7 jours et export d’événements. Redémarrage automatique et reprise après crash désactivés par défaut.

Espace de lecture de code en lecture seule : projets multi-dépôts, notes liées aux sources, cartes de code et diagrammes Mermaid.

Notifications push sur téléphone pour DeepSeek Harness : accroche dans le processus le point de question et transmet les questions en attente via un relais ntfy. La réponse mobile revient à l’agent comme message utilisateur, à condition que `tool-ask-user` soit en `mode: timed`. Le défaut livré (`mode: legacy`) ne transmet que la notification.

Enregistre `im_say` : chaque appel devient un message IM distinct via le service de livraison proactive dsh-im, ce qui permet plusieurs bulles pour une réponse au lieu d’un seul bloc. `im_targets` liste les destinataires et `im_target_add` en crée.

Panneau Git avec graphes de commits, différences de fichiers, gestion des branches/worktrees et aperçu de messages de commit assistés par IA.

Liste de tâches dans la barre latérale DeepSeek Harness : catégories groupées, tâches récurrentes par jour de semaine ou du mois, calendrier mensuel et outil d’agent lisant/écrivant le même fichier JSON.

Transforme les captures déjà présentes dans un dépôt de plugin en reel hero muet de 6 s en boucle : webm VP9 à alpha réel, gif maté, image de couverture et manifest des durées par scène/sha256. Timeline exacte (durées entières + transitions = `durationMs` ; dernière scène reliée à la première, donc t=0 = t=duration). Zéro dépendance runtime : PNG via node:zlib, compositeur de cartes SDF et seul binaire externe ffmpeg, détecté à l’exécution. Panneau pour choisir, réordonner, générer, copier le Markdown README ; CLI avec contrat `storyboard.json`.

Voix GPT-SoVITS locale pour DeepSeek Harness : démarre le moteur avec DSH et l’arrête à sa fermeture, lit uniquement la ligne marquée pour la voix et fournit une voix par défaut. Il suffit d’indiquer une installation GPT-SoVITS locale dans `runtimeDir`.

Dictée archivée dans le dépôt, pas dans le journal de chat. Maintenez le bouton ou importez un WAV : `voice-memos/<id>/` contient `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, horodatages par segment, citations prêtes à coller) et `meta.json`. Le navigateur rééchantillonne en 16 kHz mono avant l’envoi. Transcription locale via `speechToText` de Harness avec fenêtres découpées sur le silence, ou un worker comme `faster-whisper`. Sans moteur, la note est archivée avec statut et motif explicites, sans transcription inventée. Onglet conversation « 口述 » avec recherche par clic et copie de citation par segment, 3 outils (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) et routes HTTP. Aucune dépendance runtime, 52 tests `node:test`, captures réelles dans docs.

Studio vidéo Android pour DeepSeek Harness : édition de storyboard, génération image/vidéo multi-providers avec basculement automatique, export MP4 par FFmpeg, optimisation de prompt et espace de travail mobile-first.

Prouve qu’une retouche locale n’a modifié aucun pixel hors masque. Entrées : PNG original, généré et masque. Sorties : verdict grepable `MASK_PIXEL_LOCK=PASS|FAIL|EMPTY`, heatmap de différence, statistiques par canal, boîte englobante, pixels les plus modifiés, rapport HTML autonome et `report.json` (hash fichier SHA-256, digest canonique des pixels protégés, proof digest liant les deux à la politique). Gère polarité édition/verrouillage, seuil, tolérance et alpha ignoré. PNG types couleur 0/2/3/4/6, profondeur 1–16 bits, cinq filtres, Adam7. Sans dépendances, local uniquement ; aucun modèle, réseau ou téléversement.

Outils de navigateur DSH qui envoient des POST au daemon OpenCLI local au lieu de lancer le CLI opencli à chaque commande, évitant le démarrage à froid. Fournit `oc_status`, `oc_exec`, `oc_navigate`, `oc_snapshot`, `oc_tabs` et conserve un onglet d’automatisation par session.

Guide de déploiement NapCat sous Windows et vérifications en lecture seule du port loopback pour DSH, avec lanceur administrateur déclenché par l’utilisateur.

Archive les sorties de conversations DSH dans des notes SiYuan : un appel `siyuan_archive` classe le contenu sous `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>` avec table de métadonnées et maintient un index à la racine du carnet. Six outils Host `siyuan_*` (liste des carnets, recherche intégrale, lecture, archivage, suppression de bloc/document) et une page Web pour URL de base/test, API token dans le magasin d’identifiants Host, cible et modèle de titre. Autorisations lecture/écriture/suppression par carnet/document, refusées par défaut ; les niveaux enfants ne peuvent que les resserrer.

Recherche sur BOOTH de vêtements, shaders, modèles de base, accessoires, textures, animations et objets pour avatars VRChat, via un onglet dédié à côté du chat ou deux outils en lecture seule. Les mots-clés chinois sont traduits en japonais avant la requête.

Contrôle du bureau Windows pour agents DeepSeek Harness : fenêtres et UI Automation, OCR Windows local, lecture directe du navigateur via Chrome DevTools Protocol (texte DOM, JavaScript, clics par sélecteur), saisie souris/clavier humanisée, gestion des onglets et panneau de contrôle en direct. Au premier lancement, inspecte la machine et écrit sa configuration ; les capacités manquantes sont gérées avec repli. Windows 10/11 uniquement.

Connecte DeepSeek Harness aux marchés publics russes de MCPTender, aux documents sources et aux fournisseurs de contrats publiés, via une clé API personnelle du service.

Connecte DeepSeek Harness aux offres fédérales publiques américaines de MCP Bids et aux avis TED associés, avec outils documentaires liés aux sources et authentification par clé API personnelle.

Monte le serveur MCP de l’application de bureau pen.dev dans une session DSH pour que le modèle lise et modifie le document `.pen` ouvert dans Pen via get_app_state, read_skill, execute, get_style et les outils browser. Repère le binaire du serveur dans les chemins d’installation habituels et ajoute un skill pen-dev ainsi qu’un listener qui transforme les erreurs de limite du forfait pen.dev en bref avis bilingue. Non officiel, sans binaire pen.dev fourni.

Génération locale d’images ComfyUI pour DeepSeek Harness : détecte ou démarre l’installation ComfyUI de la machine, crée une image à partir d’une demande du chat et la joint à la conversation.

Facilite la gestion, via une interface simple, des mises à jour suivies des plugins ajoutés depuis GitHub.

Vérifie `catalog.json` pour mini-programmes WeChat : prix d’activité en `amountFen` entier, modèles utilisant tous `money()`, champs requis, textes en double et chemins d’image. Produit une liste d’anomalies et un diff unifié applicable par `patch -p1`. 29 règles en 5 groupes. Trois corrections automatiques seulement (ancien montant en yuan, Fen textuel, chemin d’image absolu), en conservant indentation, EOL et saut final ; le reste est signalé avec un conseil sans supposition. Dry-run par défaut ; après application, revérifie le fichier et décrit ce qui reste. Même implémentation pour outil, panneau et CLI, codes 0/1/2. Zéro dépendance runtime, appel modèle ou réseau.