Plugins

Dock de planification des entrées à trois niveaux now/next/later pour l’interface web DeepSeek Harness : une barre de priorité rouge/jaune/verte remplace la file busy-Enter, Entrée simple envoie à later, avec édition multiligne en place, réordonnancement par glisser-déposer et freeze/resume isolés par session ; le bouton freeze s’appuie sur un plugin séparé, [dsh-session-guard](https://github.com/drscrewdriver/dsh-session-guard) (installable depuis dsh-market), via RPC stopNextTurn/resume + verrou composer pour un vrai verrou par session, en s’associant à son auto-pause globale aux heures de pointe pour arrêter les sessions pendant les fenêtres à coût élevé de DeepSeek et les reprendre hors pointe.

Runtime de vision et Computer Use multiplateforme auditable pour DeepSeek Harness avec des preuves préservant la source.

Automatisation WeChat pour DSH : envoie la progression des tâches à WeChat, écoute les messages avec réponse automatique par mots-clés, et un pont bidirectionnel WeChat ↔ DSH contrôlable depuis la page des paramètres, basé sur wxauto4.

Pilote le navigateur réel de l'utilisateur via le démon Kimi WebBridge local : outils de navigation, recherche d'onglets, snapshot, clic, remplissage, évaluation, CDP, capture d'écran, réseau, téléversement, export PDF et gestion d'onglets qui réutilisent les sessions de connexion existantes.

Monte le point de terminaison MCP de recherche Exa hébergé (https://mcp.exa.ai/mcp) via le pont @deepseek-ai/dsh-mcp-client intégré : outils web_search_exa et web_fetch_exa, anonymes sur le niveau gratuit ou avec votre propre EXA_API_KEY.

Pont client MCP sans dépendance qui connecte les serveurs MCP stdio et HTTP et enregistre leurs outils en tant que mcp_<server>_<tool> pour l'agent.

Pont HTTP AIGC agnostique du fournisseur + canevas infini + post-traitement ffmpeg ; 13 outils, dont liaison sur le canevas, relance (reroll) et édition média.

Relie les skills et la configuration d'OpenCode à DeepSeek Harness

DSH rencontre Kimi WebBridge.

Passerelle de vision native au fournisseur LLM : les images collées dans le chat sont décrites par un modèle de vision (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), et la description textuelle est transmise à DeepSeek texte seul pour la réponse — l'admission, le routage et la compaction des images passent tous par les mécanismes natifs du harness, avec un cache de descriptions LRU et une reprise sur erreur 503.

Passerelle universelle Model Context Protocol (MCP) pour DeepSeek Harness : connecte les agents à des serveurs MCP stdio/sse/websocket avec un moteur d'échelle de 10 000 outils dormants, une recherche d'outils BM25 en moins d'une milliseconde, une budgétisation dynamique des jetons et un tableau de bord web en temps réel.

Passerelle de vision pour les routes DeepSeek uniquement textuelles, qui analyse les images jointes et locales via des points de terminaison OpenAI Responses, Chat Completions ou Anthropic Messages configurables, tout en laissant les routes capables d'images en natif.

Écrit l'état en direct de l'agent du harness (réflexion, travail, attente, terminé, erreur) dans un fichier d'état qu'interroge une mascotte de bureau Electron Live2D embarquée, pour que la bulle et le visage de la mascotte suivent ce que fait l'agent.

Pont multi-plans local pour DeepSeek Harness : utilisez vos abonnements existants ChatGPT Codex, Claude, ZCode (GLM) et Qwen via un unique proxy en loopback, avec une carte d'état dans la page de réglages et un provisionnement en un clic. Aucune modification du cœur de dsh.

Relie DeepSeek Harness à une application de bureau locale SiYuan (思源笔记) : enregistre ses outils de notes sous mcp__siyuan__<tool>, expose l'IA configurée dans SiYuan avec sa boucle d'agent comme un outil de plus, fournit une compétence de notes, et applique un profil lecture seule/rédaction/complet à chaque appel tout en gardant la liste d'outils disponible quand l'application est fermée.

Plugin d'impression 3D et de fabrication additive pour DeepSeek Harness : génération paramétrique de STL, G-code de calibration, analyse STL/G-code, rendu des trajectoires et pont PrusaSlicer, plus 5 skills et un persona concis optimisé pour les modèles locaux.

Envoie les cartes d'approbation et de questions DSH vers les canaux de messagerie instantanée (WeChat en premier) et y répond depuis le chat, avec une console de sessions, une sécurité par canal et un service de push ouvert.

Pont de vision pour DeepSeek en mode texte uniquement : envoyez des images (seules ou mêlées à du texte) et un petit modèle de vision rapide les décrit en coulisses ; la conversation conserve l'image, DeepSeek ne voit que du texte. Extension pure : la désinstallation rétablit tout.

Plugin hôte Kimi WebBridge pour DeepSeek Harness : des outils de modèle qui pilotent le VRAI navigateur de l'utilisateur (naviguer, instantané, cliquer, remplir, évaluer, capture d'écran, inspection réseau, gestion des onglets) via le démon local kimi-webbridge

Preuve visuelle structurée (OCR/mise en page/sémantique) plus un outil de capture par caméra USB pour une boucle de débogage « tirer-regarder-ajuster » ; backends : Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Téléphone d'agent façon iPhone : appels et SMS en double panneau, chat de groupe RCS avec barrières de confiance, messagerie d'agent multi-appareils via le pont de boîte de réception du registre, badges de confiance L0–L4 et audit des preuves. Expérimental : les résumés de confiance ne constituent pas une garantie de sécurité, et les SMS/la signalisation sont relayés via la boîte de réception de l'opérateur (visible par lui) ; le chiffrement de bout en bout est prévu.

Passerelle Telegram pour DeepSeek Harness : sessions bidirectionnelles, pilotage de conversation, routage vers le canal d'origine, et notes vocales TTS envoyées sous forme de messages audio Telegram.

Pont d'écriture vers le client open-source QingAgent : l'agent rédige et révise des documents via des outils hôtes préfixés qing_, mis en page sur un panneau papier de riz avec mermaid, drawio, tableaux et KaTeX ; les modifications apparaissent sous forme de diffs révisables et ne sont validées qu'au commit, et l'app de bureau QingAgent sur la même machine est requise.