Plugins

Un coffre Obsidian partagé pour tous les agents : cœur Python sans dépendances (recherche/promotion/arbitrage/oubli), modèle de coffre, plugin dsh (memory_search/show/submit/status).

Relie DeepSeek Harness à QQ via OneBot 11/12, Satori, Milky ou l’API officielle QQ bot. Fournit une session par groupe ou chat privé et neuf outils : gestion de groupes, historique avec compréhension d’images, recherche Web, récupération de pages, recherche inversée et génération d’images. La participation proactive facultative lit les messages récents et décide d’intervenir ; évaluation et réponse peuvent utiliser des modèles distincts. Modèles, proxy et listes autorisées se règlent dans DSH. Au premier démarrage, auth.owners doit définir un propriétaire : vide, refus par défaut et aucune session, donc l’installation n’expose pas le bot. Ensuite, chats et groupes fonctionnent ; invités limités aux outils autorisés, qqbot et qqconfig réservés au propriétaire.

Provider web_search pour DeepSeek Harness avec backends de recherche interchangeables ; installation via dsh-tool-web-enhanced-profile.

Recherche sémantique en lecture seule pour meow-memory : index vectoriel local bge-m3 des entrées mémoire et des tours de conversation, graphe de connaissances et rappel textuel mot à mot. N’écrit jamais dans le magasin mémoire et nécessite meow-memory.

Noyau de jugement pour DeepSeek Harness : une boucle cognitive attribue une source à chaque décision et mène la planification à son terme ; la mémoire hippocampus transforme l’expérience en connaissances (journal, archive épisodique, baisse de confiance) ; l’architecture fixe responsabilités et critères cohérents ; une équipe A2A gère la mémoire via dsh-linghun-assembler. Nécessite DSH ^0.1.0-rc.7 (rc.2 pris en charge).

Relie le graphe de connaissances de code Codebase Memory MCP à DSH et maintient les dépôts indexés à jour grâce à un observateur de système de fichiers débouncé. Pont MCP réservé à Windows (la partie observateur est multiplateforme) ; installe automatiquement sa CLI npm via npx au premier lancement.

Automatise le navigateur connecté avec plus de 170 adaptateurs de sites et des commandes déterministes à exécution unique. Requiert OpenCLI CLI (npm i -g @jackwener/opencli) et l’extension BrowserBridge. Vérifie les preuves d’action pour éviter les échecs silencieux et propose fiches de connaissance et de santé des sites, surveillance, rejeu des traces, rapports de provenance et validation avant écriture.

Accès Tailscale au Web GUI filtré par identité avec dsh toujours lié à loopback : un proxy 127.0.0.1 publié par tailscale serve admet une requête uniquement lorsque la connexion Tailscale qu'il tamponne est autorisée, avec une liste d'autorisation optionnelle par appareil, de sorte que les méthodes /api privilégiées derrière la vérification loopback — Settings, Models, Plugins — répondent sans qu'on dise à dsh de faire confiance à un hôte distant.

Un fournisseur de fetch local protégé pour la jointure ctx.web — le dsh backend n'est pas livré pour son propre outil web_fetch. Chaque saut de redirection est ré-résolu et vérifié par rapport aux plages non routables, avec une limite de taille en streaming et une liste blanche de types de contenu.

Canal IM Feishu/Lark pour les agents DeepSeek Harness avec messages natifs de processus de réflexion, cartes d’approbation, cartes live d’objectifs et de tâches, lignes de fan-out de workflow, recherche textuelle de session, et notifications de règlement des jobs en arrière-plan et des sous-agents. L’accès est limité par le périmètre de visibilité propre à l’application Feishu par conception — toute personne admise par l’application peut piloter l’agent et répondre à ses approbations, sauf si les listes autorisées optionnelles pour l’expéditeur, le groupe et l’approbateur sont renseignées.

Mémoire graphe locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit les enregistrements USER et ASSISTANT séparément, et préserve la provenance de projet, session, acteur et source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.

Mémoire graphique locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit séparément les enregistrements USER et ASSISTANT, et conserve la provenance du projet, de la session, de l'acteur et de la source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.

Préréglage d'agent piloté par base de connaissances : mémoire à long terme type wiki, une interface web de base de connaissances, une page de gestion et des améliorations optionnelles de l'interface.

Preset autonome d’agent Network Engineer Assistant et skill avec base de connaissances de 32 documents de commandes pour commutateurs et routeurs DPtech, H3C, Huawei et Ruijie. Recherche d’abord dans la base, traduction de commandes entre fournisseurs, lecture de topologies et captures CLI, consultation de manuels en ligne avec sources et annotations de risque obligatoires pour les commandes dangereuses. Répond uniquement sur les réseaux.

Panneau de bases de données pour DeepSeek Harness : connexion à SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch et Qdrant. Exploration des schémas et données, édition/insertion, création/suppression de tables, SQL, import/export CSV/JSON/SQL/Markdown et diagrammes E-R modifiables. Les connexions en lecture seule appliquent une liste d’autorisations par instruction ; les outils d’agent sont en lecture seule par défaut et l’écriture nécessite une activation explicite. Chaque écriture, même refusée, est journalisée. Serveur MCP stdio exposant les mêmes connexions aux clients externes.

Une base de connaissances de style Obsidian : ingérez des sources, laissez le LLM construire et maintenir un wiki interconnecté, et posez des questions ancrées dedans.

Outils natifs pour un coffre wiki Obsidian : wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive et wiki_lint couvrent la recherche BM25 avec contexte de graphe de liens, les écritures comptables avec suivi des sources par sha256, les renommages à l'échelle du coffre, les scaffolds de modes, l'archivage des sources et les vérifications d'intégrité — avec des verrous inter-processus et un git auto-commit optionnel.

Permet d’approuver les appels d’outils, de suivre la sortie en streaming et de répondre aux questions depuis un téléphone via un relais zero-knowledge, avec chiffrement de bout en bout au niveau du payload.

Outils de recherche bibliographique enregistrant 26 modèle tools pour PubMed, Europe PMC, OpenAlex, PubTator3 et Semantic Scholar: recherche par syntaxe de champ, conversion d'ID, consultation bibliographique, formatage de citations, parcours MeSH/articles liés, résolution de bioconcepts et relations PubTator, pagination Europe PMC/Semantic Scholar, texte intégral et recherche de PDF open-access avec téléchargement facultatif. La recherche unifiée déduplique les sources et classe par hits inter-sources, relevance, puis citations. Un knowledge graph de session enrichi par concepts PubTator rejoint le graphe utilisateur persistant et se rend en Mermaid. La plupart des sources ne demandent aucune key.

Intelligence d’ingénierie pour agents de programmation dans DeepSeek Harness : mémoire d’ingénierie persistante, attentive aux preuves et isolée par projet, avec recherche hybride unifiée entre mémoire et documentation RAG.

Transforme un vault Obsidian local en un panneau de chat RAG dédié : navigateur de notes, chat avec récupération et sources citées côte à côte ; recherche locale des notes par BM25 et bigrammes CJK. Les réponses transitent en streaming par le canal de modèles DSH, les citations [n] sont cliquables et l’indexation incrémentale utilise mtime.

Tableau noir de compte à rebours du gaokao : compte les jours jusqu'au gaokao sur un widget de tableau noir de bureau qui se replie en une barre fine au double-clic, et interroge des cartes de connaissances aléatoires pendant que l'agent travaille ; cadre ouvert de cartes de connaissances Markdown — déposez des fichiers .md dans des dossiers matière/catégorie et ils se chargent automatiquement, avec liens croisés, favoris, matières prioritaires et import de votre propre base de connaissances.

Miroir hors ligne de la documentation officielle de DeepSeek Harness en tant que compétence dsh : 168 pages de site (EN/zh) plus 52 documents de référence réservés au référentiel, avec navigation par sujet et index de recherche en texte intégral pour le développement de plugins.