Plugins

Sélection de fournisseur/modèle LLM par sous-agent avec des modèles de rôles.

Enregistrez chaque prompt modèle répétitif et pénible : un clic de souris l'injecte dans le composer et vous épargne l'effort. 🌹

Pipeline de coût en tokens pour DeepSeek Harness : compaction en couches sensible à la pression (projection sans perte sous 40 % de pression de contexte, résumé par LLM au-delà), liste d'outils autorisés par agent, conversion de texte long en image avec résumé par vision, et une commande /token-status suivant la pression, les paliers et les tokens économisés.

OMK — Observer. Mesurer. Savoir. Modifications de connaissances étayées par des preuves pour les applications IA.

Fournisseur Ollama pour DeepSeek Harness avec gestion de modèles, vérifications de santé, routage local basé sur des règles, et bascule vers le cloud.

Réutilise la connexion ChatGPT de la CLI Codex comme route LLM `openai-codex` et ajoute des contrôles GPT Auth aux réglages de DSH Web.

Infrastructure de fiabilité neutre vis-à-vis du harness pour les agents de codage IA : actions destructrices réversibles, masquage avant émission, preuves de récupération et un Decision Protocol partagé avec des adaptateurs natifs optionnels.

Complète ce que l'adaptateur officiel pi-ai laisse de côté sur la page Models : sondage d'accessibilité de la passerelle avec latence, extraction en un clic du catalogue de modèles de la passerelle avec réécriture par cases à cocher dans les paramètres, solde DeepSeek et quota du fournisseur affichés en place, protocole et point de terminaison auxquels chaque fournisseur est réellement connecté, et un menu déroulant de modèles qui ne répertorie que ce qui fonctionne à l'instant — une clé morte, un solde vide ou un quota épuisé est masqué jusqu'à ce que vous le corrigiez, et réapparaît de lui-même.

Plug-in d'assistant d'écriture de roman (v4.1.1) : structure de phrase/émotion/analyse d'images, gestion des paramètres de préfiguration, récupération sémantique locale, spectre d'atmosphère, rapport de portrait de style, ligne de base d'écriture en six dimensions, mode original et matériaux créatifs, sentinelle d'écriture (connexion/OOC/contour) ; Serveur stdio MCP connecté (disponible pour Claude Desktop / Cursor).

Ajoute une route LLM non officielle adossée à OAuth Antigravity, la recherche Web, la génération et l'édition d'images, la compréhension vidéo, l'état des quotas et des contrôles des paramètres DSH Web.

Panneau de paramètres de statistiques d'utilisation : carte de chaleur d'activité sur 26 semaines, tendance de tokens quotidiens avec courbe de taux de cache-hit, anneau et ventilation par modèle, filtres de plage temporelle, cartes de résumé, remplissage historique unique et reconstruction sans perte.

Donne la vision aux modèles textuels uniquement : transmet les images de l'utilisateur à un modèle de vision compatible OpenAI et affiche les descriptions dans un panneau droit de l'interface web.

Panneau d'anatomie pour les organes d'Agent-Body : sert un tableau de bord de signes vitaux en direct à /anatomy au sein même du harness — organes, battement, registre de guérison, compteurs d'auto-entraînement et le flux de pouls réel — lu directement dans les fichiers d'exécution plutôt que ressaisi. Hôte uniquement, sans bundle client ni étape de build.

Moteur de contexte Zero-residence : les gros payloads d'outils sont évincés du contexte actif vers un stockage interrogeable et seuls des pointeurs déterministes subsistent, de sorte que les tokens de prompt par tour cessent de croître avec la transcription. Tout contenu masqué est reconstruit mot pour mot à la demande depuis le journal de session, par id d'appel d'outil ou seq de session.

Noyau d'organes d'Agent-Body : plugins organisés comme un seul corps. Chaque commande devient un influx nerveux qui innerve de façon déterministe l'organe compétent et nomme la capacité à utiliser ; un battement à intervalle variable diffuse directives de l'opérateur, proprioception et alertes d'homéostasie ; les réflexes se déclenchent sans appel de modèle ; les échecs suivent une attribution déterministe (outil, arguments, permission, délai, réseau), une prescription et une boucle de revérification, les erreurs d'arguments n'étant jamais réessayées. Un organe manquant est compensé par celui dont les capacités recouvrent le plus, et les schémas d'outils sont filtrés selon l'intention (réduction mesurée de 84,7 %, reproductible dans le dépôt). Paquet des plugins noyau d'agent-body.

L'organe de mémoire d'Agent-Body : après 2 minutes de silence il passe en sommeil léger et après 5 minutes en sommeil profond, où des règles déterministes distillent l'expérience réelle en cartes de mémoire (pièges, playbooks, points chauds, problèmes non résolus, faits). Les commandes entrantes rappellent les cartes liées par mot-clé et les injectent dans le contexte ; les cartes inutilisées décroissent selon une demi-vie et sont archivées plutôt que supprimées. Il débruite aussi les avertissements d'homéostasie du corps entier : les répétitions dans une fenêtre sont comptées au lieu d'être réimprimées, et un avertissement qui revient sans jamais guérir converge vers un décalage d'état stable connu et se tait. La consolidation et le rappel ne font aucun appel de modèle.

Skill Smart Charts : transforme les fichiers de données CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON en HTML ECharts interactif autonome — 32 types de graphiques, dont des cartes hors ligne, 3 thèmes, sans CDN. Un profil de données --profile (type par colonne, cardinalité, valeurs manquantes, échantillons, statistiques, granularité d'entité, signaux d'analyse) permet à l'agent de lire les données et de choisir lui-même le graphique ; chaque graphique intègre une fiche factuelle (plot_stats + data_preview) dont les chiffres sont les seules valeurs citables. Le code de transformation LLM s'exécute dans un bac à sable restreint (liste noire + liste blanche AST + fonctions intégrées sûres) ; --doctor vérifie lui-même l'environnement Python. Entièrement hors ligne, ECharts inclus.

Plugin web DeepSeek Harness qui affiche le Markdown de l'assistant diffusé en flux avec markstream-react.

Modifiez un message envoyé pour rembobiner et brancher la conversation à partir de ce tour, changez de version avec un compteur sous la bulle, et parcourez chaque branche dans un arbre de versions au niveau du tour.

Budgets de réflexion par requête, un backend de compactage et un onglet de réglages pour la gamme locale Qwen3.8 (llama.cpp ou NInfer).

Moteur cron résidant sur l'hôte avec un tableau web des tâches et un outil timer_agent : déclenche de vraies sessions d'agent selon le planning, en continuant une session épinglée pour le contexte ou en en démarrant de nouvelles dans un espace de travail de projet choisi.

Port de DietrichGebert/ponytail v4.9.0 : mode senior paresseux toujours activé avec une échelle à 7 barreaux (YAGNI jusqu’au code minimal), 6 skills pour la revue, l’audit, la dette, le gain et l’aide, sans outils vides.

Préréglage d'agent ancré unifié pour DeepSeek V4 Pro/Flash sur l'API officielle et opencode-go : amorçage Minimal-exact de la première requête à deux outils, chemins Pro/Flash tenant compte du modèle et gestion du catalogue sensible à l'époque pour la stabilité des longues sessions.

Plugin DeepSeek Harness qui transforme les jugements Jev en trois actions automatiques — élaguer la sortie d'outil surdimensionnée vers les segments pertinents pour la requête, filtrer les pages récupérées à la recherche d'instructions visant le modèle, et choisir la skill adaptée à l'étape suivante — plus les outils jev_ask et jev_gate, un registre de jugements qui survit aux redémarrages et un rapport /jev-status. Nécessite une clé d'API TypeSafe ; sans elle, il reste inerte et n'envoie rien.