Plugins

Compresse le contexte temporel de DSH de ~280 caractères à 46 en injectant une ligne de date compacte dans l'instantané du contexte d'exécution ; zéro dépendance à l'exécution.

Framework de thèmes entièrement personnalisable pour l'UI DSH, avec Xiao de Genshin Impact comme thème par défaut.

Consulte bannières, événements et compte à rebours de 28 jeux d’anime. Le bouton latéral propose actualisation automatique, recherche, rappels d’expiration Windows et export .ics.

Optimiseur de prompt dans la barre de saisie : réécrit les brouillons avec 6 stratégies × 3 langues plus des instructions personnalisées, avec objectif/todo/résumé de compactation/résultat d'outil et contexte de chat optionnels, une boîte de dialogue de confirmation, un historique des 5 derniers et une persistance des réglages à trois niveaux.

Une mascotte d'humeur Taffy pour l'interface web DeepSeek Harness : le GIF dans le coin réagit en direct à l'état de l'agent — approbation en attente / approuvée / rejetée / supplication, réflexion, exécution d'outils, interruptions, attente d'ask_user_question, compaction, fatigue de tâche longue, approbation ignorée en inactivité, inactif / endormi — avec état poussé par SSE, positionnement par glisser, console au clic du milieu, console miroir des cartes d'outils, verrouillage par humeur, paramètres d'apparence persistants et statistiques par jour.

Battement autonome par agent racine : compare TODO, tableau Agent Team et goal au dernier état. Il ne signale que L1 (rapport), L2 (ask_user_question) ou L4 (escalade) et ne démarre jamais de travail. Message avec motif, ligne facultative d’état physiologique et tâche (max. 800 caractères). Déduplication, heures calmes, budget quotidien, délais après contact/redémarrage, état persistant ; les follow-up ne s’empilent pas. Partage avec dsh-plugin-memory le tour advisory de ~/.dsh/proactive-cooldown.json (180 s). Silence pendant le travail d’un sous-agent/équipier ; nombre affiché, polling suspendu onglet masqué. v0.8 ajoute le diagnostic des impulsions et du détenteur du tour, avec réglages de fenêtre, présence et ligne physiologique.

Graphe de connaissances de code local pour les agents : analyse une base de code (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) en un index SQLite et répond aux questions sur appelants, appelés, dépendances, dépendants, impact et plein texte.

Analyse les images de conversation via des invites spécifiques au mode (caption, UI, document, grounding, topologie, etc.) et injecte des preuves structurées avec des primitives de coordonnées (boîtes, points, références) sous forme de texte, avec mise en cache au niveau de la session pour réutilisation lors du replay et de la compaction.

Paramètres par défaut d’auto-compaction améliorés pour les préréglages d’agent DeepSeek Harness : appliquez en une seule commande des seuils et budgets de rétention ajustés, ainsi que des politiques par modèle, de manière idempotente avec sauvegardes et retour arrière.

Comptabilité locale persistante du token usage pour DSH Web avec découverte automatique de l'historique et détails compacts du fournisseur/modèle.

Interface mobile pour la GUI web sur les écrans étroits : mise en page réactive pleine largeur, tiroir de session superposé, cibles tactiles de 44px, prise en charge des zones sécurisées et améliorations de lecture sans impact sur le bureau.

Plugin DSH : marque des messages invalid afin que le digest d’annotations de l’opérateur oriente ce qu’absorbe le checkpoint de compaction. Préserve le cache : ajoute après le préfixe cache, sans réécrire l’historique.

Skin blanc et or Genshin Impact pour l’interface web DSH : paysage du jeu aléatoire à chaque chargement, police UI Genshin partout, menu style Paimon, anneau d’état actif et persona d’assistant Paimon/Phanes interchangeable. Le dépôt fournit 262 fonds de huit régions en 1920x1080.

Affiche la latence du premier token et le débit de sortie par tour près du usage pill intégré. Le journal d’événements durable du host permet de rejouer le temps du premier token depuis le flux compact de chaque message : les anciens tours restent exacts après rechargement, sans estimation.

Audit en lecture seule de la chaîne CLI locale dans la barre DSH Web : versions installées via Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv et CLIs auto-actualisables, nouvelles versions disponibles et impact sur les dépendances des packages installés. Rapport uniquement : aucune mise à niveau ni modification d’outil. Nom npm : `dsh-cli-doctor`.

Fichier d’annonces partagé par plusieurs sessions d’agents sur une machine. C’est un fichier texte simple auquel les agents ajoutent uniquement des entrées. Avant chaque step, une session reçoit les entrées non vues ; une nouvelle session récupère celles encore actives et elles sont renvoyées après compaction du contexte.

Ledger de projet par l’IA. Active ledger : état courant ; turn journal append-only ; décisions/objectifs/leçons en une fiche par fichier, index multidimensionnel. Seul l’utilisateur modifie les principes. Un mode de compaction classe en garder/réinjecter verbatim, placer dans _stash/ ou supprimer. Dans un container multi-projets, lock d’un subproject persistant dans le home du plugin, sans marque dans le projet. Log à 5 niveaux : L4 conserve mot pour mot les paroles utilisateur, jamais injectées, consultables sur demande. Précompaction, capsule verbatim (citations, erreurs, fichiers modifiés, sources) sauvegardée sur disque et conservée après redémarrage. Handoff reprend un chat. Local, sans deps runtime. 21 outils, 12 sous-commandes, 39 réglages ; priorité panneau/manifest configurable.

Affiche un badge d’occupation du contexte (calcul au survol). Dès 45 %, rédige HANDOVER.md avec fichiers modifiés, dépenses et tours récents ; à 60 %, rappelle une seule fois de conclure. Lors de la compaction, enregistre la mesure numérique d’occupation juste avant pour la consulter ensuite. Aucun appel au modèle ni ajout à la conversation ; n’empêche pas la compaction automatique.

Pile persistante de tâches à plusieurs étapes pour les agents DeepSeek Harness : fournit `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` et la commande `/focus`, sans injection automatique de prompt.

Affiche des plages de remplissage du contexte, le seuil de compactage par session calculé à partir de la fenêtre du modèle, le coût par étape selon les tarifs de lecture et d’écriture du cache, les succès du cache, le solde DeepSeek avec tarifs de pointe/hors pointe et un transfert en un clic. N’appelle aucun modèle et ne consomme aucun jeton.

Plugin DeepSeek Harness indiquant au modèle à chaque tour l'occupation du contexte mesurée par l'hôte et empêchant les résumés compactés d'affirmer à tort qu'il est presque épuisé.

Compte les compactages terminés par session dans une fenêtre flottante et avertit seulement après des répétitions accompagnées d’une dépense supplémentaire de tokens ou d’un contexte très occupé. Les trois seuils se règlent dans Settings.

Compression de contexte par images bitmap pour DeepSeek Harness : rend l’historique de conversation écarté en images PNG à police pixelisée, destinées aux modèles capables de vision.