Plugins

Badge de quota d'en-tête plus un onglet de surveillance de l'utilisation : solde en direct/quota restant et compte à rebours de réinitialisation par fournisseur, avec requêtes, jetons (entrée/sortie/cache-lecture/cache-écriture), taux de réussite du cache, coût estimé et latence moyenne suivis par session, fournisseur, modèle et client, stockés localement dans SQLite avec importation/exportation multi-appareils.

Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Place de marché de plugins dans les Paramètres, ciblant n'importe quel profil local, pas seulement celui en cours d'exécution : installez, mettez à jour et supprimez sur les profils web, headless et autres, avec des avertissements de script d'installation, une vue des éléments installés qui couvre aussi les dépendances de profil hors catalogue, et un redémarrage automatique de DSH lors du changement de profil actuel.

Boucle d'auto-raffinement continu : mémoire persistante, revue-et-raffinement périodique, connaissance partagée entre sessions, et rollback automatique via un outil harness_refine appelable par modèle.

Mémoire inter-sessions basée sur des fichiers : fichiers mémoire en Markdown brut avec injection automatique de récupération, format compatible avec CLAUDE.md et les fichiers mémoire de Claude Code, donc la migration est une copie manuelle de fichiers.

Panneau de marché Xueqiu (Snowball) ancré au-dessus du compositeur : cotations et indices actions A/HK/US, liste de surveillance, chandeliers K-line avec volume, moyennes mobiles et info-bulle réticule, liste tendance, recherche, actualités 7x24, plus un mini-badge d'indice déplaçable — aucune connexion requise.

Découverte progressive d'outils stable en cache : une surface fixe tool_search et tool_dispatch à chaque requête, recherche de catalogue en mémoire, dispatch imbriqué via le pipeline du Harness et une liste d'outils natifs stable au byte à travers la découverte.

Bibliothèque littéraire autonome pour DSH avec export Zotero optionnel : récupération de PDF en texte intégral (Unpaywall/arXiv/modèles d'URL personnalisés), recherche souple adossée à Crossref, génération de citations APA/GB-T 7714/MLA/Chicago, lecteur PDF en panneau latéral avec surlignages et notes, et Q&R/traduction assistée par IA dirigée vers la conversation en cours.

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Apportez l'expérience de chat web/app de deepseek.com à DSH : éditez votre prompt et régénérez les réponses sur place, avec un pagineur de versions <i/N> par message (modèle en arbre, stable entre les conversations).

kimi-tide (月汐) est un routeur de modèles par préréglages et règles pour DeepSeek Harness. Des préréglages nommés et des règles ordonnées d’images et de groupes de mots-clés orientent chaque étape de l’agent vers tout provider/model connecté (candidats issus du catalogue complet de l’hôte, sans liste blanche).

Recherche les plugins DSH dans des catalogues communautaires et GitHub/npm ; classement par pertinence, confiance, fraîcheur et popularité plafonnée, pas seulement par étoiles.

Repliement de contexte sans perte pour DeepSeek Harness : le segment le plus ancien est remplacé par un résumé, et les originaux restent dans le journal de session.

Interroge le wiki chinois de Minecraft (API MediaWiki) et convertit le texte wiki brut en sortie propre lisible par l'IA — recherche, introduction de page, Markdown complet et entrée aléatoire ; modèles, références, images et liens inter-langues sont supprimés avant d'atteindre le modèle.

Discipline d'exécution modulaire à la pointe pour DSH : routage fondé sur les preuves à travers 26 compétences, planification de fichiers de style Manus, portes de vérification, récupération après séries d'échecs et tableau de bord web interactif.

model router par étape : des préréglages nommés avec des règles ordonnées de groupes d'images/mots-clés acheminent chaque étape d'agent à travers chaque fournisseur et modèle monté, ajoutant des flux de collaboration pour la transcription d'images, une protection d'image, un panneau de quotas multi-plans, et l'observabilité des décisions par étape.

Porte d'authentification pour l'interface web DeepSeek Harness : couvre les pages, /api, /plugins et les mises à niveau WebSocket, avec hachage PBKDF2, cookies de session HttpOnly SameSite et verrouillage de connexion par IP ; inscription par code d'invitation ; 2FA avec TOTP ou passkeys (plusieurs clés par compte, inscription du téléphone par QR, connexion sans nom d'utilisateur et élévation avant tout ajout ou retrait de facteur) ; panneau de gestion des utilisateurs (profil personnel, TOTP et passkeys, ajout et retrait d'utilisateurs, réinitialisation de mots de passe, invitations, effacement des passkeys d'un appareil perdu) ; protection des modèles et clés API réservée aux administrateurs ; isolation par utilisateur sur les API REST/list et les flux d'événements WebSocket …

Déplace les sessions entre les espaces de travail par glisser-déposer avec une véritable migration en place ; récupère les sessions orphelines ou non enregistrées ; repère les espaces de travail obsolètes après renommage de dossiers. Les identifiants et l'historique restent intacts, avec sauvegarde et restauration à chaque étape.

Déplace, archive, restaure, sauvegarde/exporte et importe de manière portable des sessions entre les espaces de travail dans l'interface web DeepSeek Harness.

Flotte multi-appareils décentralisée : découverte LAN via mDNS, appairage de clés et exécution directe en SSH à travers les réseaux.

Mémoire Markdown intersessions LLM-Wiki/SOUL.md. Par défaut, injection après le premier message dans la seule session active. remember/recall/consolidate/forget, skill, migration pack/unpack, rappels personnels au repos. Budget par fichier évite de tronquer l’index ; last_access permet la décroissance. Santé en lecture seule : taille/fraîcheur/lint. Index via summary:, graphe pages/tags déplaçable avec zoom, filtres tag/type/salience/hot/stale, suggestions de liens et checkup avec actions prioritaires. Skill à la demande : payload initial réduit de ~23%. Icône propre et feedback vers ce dépôt. Requiert format DSH v4, DeepSeek Harness officiel 0.1.7+ ; source des messages plugin:memory.

Flotte multi-appareils décentralisée : découverte LAN mDNS, appairage de clés, et exécution directe SSH entre réseaux.

Opérations Grafana conversationnelles : inspectez les données en direct du tableau de bord à travers des sources nommées, puis effectuez des modifications sûres et vérifiables du tableau de bord avec approbation et contrôles de version.

Notifications sonores à plusieurs niveaux sur le thème Perlica (Arknights: Endfield) : tonalités plan-ready, task-done, needs-your-input et erreur ; silencieux pour le chat simple, lecture au niveau système (fonctionne en arrière-plan), multiplateforme (Windows/macOS/Linux), sons TTS personnalisés.