Plugins

Inspection en lecture seule d’une base Dameng DM8 : 85 contrôles et génération d’un rapport HTML.

Outils du CLI local jetformat : convertir DOCX/XLSX/PPTX en PDF, extraire du texte, valider les fichiers et inspecter, fusionner, extraire des pages ou rendre des PDF. CLI jetformat requis.

API de pilotage de DSH depuis tout client HTTP : 47 routes REST+SSE pour espaces, sessions (création/prompt, génération SSE en direct, historique, statistiques, TODO, annulation, questions utilisateur), modèles et défaut global, providers, presets d'agents, namespaces de réglages, skills et fichiers avec upload segmenté reprenable. Inclut /chat/completions compatible OpenAI, spec OpenAPI 3.0 intégrée et page interactive de requêtes. Injecte seulement webServer et outils de l'hôte : fonctionne sur le serveur web DSH (préfixe /api/v1 par défaut) ou son propre port ; clé API facultative. Une skill apprend à l'agent DSH à utiliser l'API.

Sélectionnez du texte dans l’interface Web DSH pour obtenir en flux sa traduction et son explication dans le contexte de la conversation d’origine. Le panneau conserve un historique rejouable, convertible en session complète.

Édition anglaise de la Loi de Weiwen (loi KISS) : le premier et unique intergiciel d'arbitrage causal en boîte blanche, agnostique du domaine, pour les agents IA. Contrairement aux outils d'inférence causale propres à un domaine (statistiques/économie/ML) ou aux pare-feu d'agents à base de preuves, il arbitre *chaque* appel d'outil le long d'une chaîne causale structurelle déterministe (R->S->D->H->M) avant l'exécution — dans n'importe quel domaine, sans entraînement ni réglage par domaine. Il bloque les opérations destructrices et les fichiers d'identifiants, escalade les violations de limites répétées, coupe les maillons défaillants jusqu'à correction vérifiée, et rend des verdicts de risque sur les exécutions non auditables ; fonctionne entièrement en local, sans coût d'API.

Enregistre six skills de flux de travail pilotés par les spécifications et les tests pour DeepSeek Harness : la rédaction de spécifications OpenSpec fusionnée avec la discipline TDD de Superpowers en un pipeline Phase 0-4 avec des jalons de revue. Zéro dépendance d'exécution.

Boîte à outils FDE : un seul plugin installe une sélection d’extensions dsh courantes (serveur Git, montage WebDAV, base de connaissances, tâches planifiées, reprise automatique, retouches UI, rétrospective, gestionnaire de fichiers, titres intelligents, tableau de tâches, marché, réduction du contexte, passerelle IM et barre latérale). Un panneau indique l’état et complète les manques en un clic.

Relie un serveur MCP MATLAB local à DSH pour évaluer du code MATLAB, exécuter des scripts et tests .m et inspecter les toolboxes installées via mcp__matlab__*. Nécessite MATLAB et le binaire MathWorks MATLAB MCP Server, puis une modification de chemin après installation. Le plugin seul n’enregistre aucun outil.

État de travail inter-sessions explicite pour DeepSeek Harness : objectifs, décisions et prochaines étapes capturés automatiquement à partir des événements de l'hôte ou via un outil work_state visible par le modèle, inspectable avec /checkpoint.

Council of High Intelligence : réunissez un think tank de 18 personnages historiques pour un débat structuré multi-perspectives, avec un panneau latéral DAG en direct, un historique d'exécution SQLite et des valeurs par défaut par projet via .council.yaml.

Suit l'origine des ports de développement local sur Windows et gère en toute sécurité les services DSH vérifiés.

Plugin de limitation de débit pour DeepSeek Harness qui évite les erreurs d'API 429 pendant les tâches longues, avec des rétrospectives de tâche.

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

Outils Sentry en lecture seule : liste des projets, recherche d'anomalies à l'échelle de l'organisation ou du projet, détail d'une anomalie, et l'événement le plus récent ou un événement précis avec une pile d'appels épurée. Les variables locales, les en-têtes et corps de requête, les chaînes de requête, les paquets et les étiquettes d'apparence sensible sont supprimés avant que l'événement n'atteigne le modèle, et les événements surdimensionnés se dégradent via le contexte source, les fils d'Ariane et les cadres plutôt que d'échouer.

Outils Odoo en lecture seule via JSON-RPC : informations sur le serveur, introspection des champs de modèle, et un search_read restreint limité à une liste d'autorisation de modèles dont les noms de champs de domaine ne peuvent pas contenir de points, ce qui rend impossible le parcours des enregistrements liés. Un outil de création de brouillon n'est enregistré que si allowWrite est activé, et il est limité à sale.order et project.task, l'état brouillon étant imposé par le plugin.

Inspectez et simulez la consommation de contexte DSH avec des vues de trajectoire et d'inventaire, et créez, injectez, importez ou réparez en toute sécurité les messages de session via le Message Forge intégré.

Plugin externe pour DSH : le modèle génère en streaming des widgets SVG/HTML dans le flux de conversation (le contenu entre clôtures ```svg/```html est rendu token par token dans une iframe sandbox) ainsi que des graphiques structurés (ChartSpec de l'outil visualize → echarts). Réutilise les événements assistant/chunk + tool/result existants sans modifier le code source de DSH.

Inspecte, mesure, recherche et compare le contexte exact, neutre vis-à-vis des fournisseurs, assemblé par DeepSeek Harness.

Accès sécurisé et audité à SQLite/PostgreSQL/MySQL pour les agents dsh : introspection du schéma, requêtes en lecture seule imposées, portail d'approbation des écritures et piste d'audit SQL JSONL durable.

Pont MCP Context7 : fournit au modèle une documentation de bibliothèques à jour et spécifique à chaque version ainsi que des exemples de code via le serveur MCP Context7, sans clé par défaut.

Assistant de recherche en économétrie : 6 outils couvrant le choix de méthode, la préparation des données, la spécification du modèle, l’analyse empirique avec des modèles de code Python/R/Stata, les vérifications de robustesse et la présentation des résultats.

Flux vidéo de style TikTok dans une fenêtre de barre latérale flottante : parcourez des dossiers locaux ou SMB-NAS, ou collez des URL de vidéos en ligne (yt-dlp, bilibili/YouTube, état de connexion cookies.txt) ; la fenêtre s’adapte automatiquement au ratio de la vidéo, avec plein écran, redimensionnement par glisser-déposer, streaming Range et point de terminaison de file vidéo d’agent.

Suite de collaboration multi-agents : liste de spécialistes configurée par l'utilisateur, répartition persistante à la demande (team_call/team_message/team_status/team_close), instances clonées, relais en topologie en étoile, comparaison de modèles et pont de vision multimodale.

Boîte à outils de recherche sur les modèles du monde : inspecte les images, nomme les routes 3D/pixel/latentes, note pred vs GT, et compétences RSI / wm.yaml.