Plugins

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.

Prompt library stored in the plugin config, with a Settings page and a composer picker: the ticked prompts are injected into every model step of that session, and a subagent inherits the selection of its nearest ancestor session.

Clickable next-step suggestions under every reply; one click sends that sentence as your message.

Enregistre dans un profil DSH le serveur MCP stdio dsh-mol, basé sur RDKit et sans accès réseau. Ses 12 outils couvrent : validation SMILES en trois niveaux avec diagnostic lisible et position des caractères, propriétés moléculaires, drug-likeness et alertes, rendu PNG/SVG, grilles de molécules, conversion SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/formule, standardisation avec journal par étape, dédoublonnage, recherche SMARTS, similarité de fingerprints et nettoyage par lot signalant chaque ligne rejetée. Le patch n'enregistre que le serveur ; le paquet Python des outils doit être installé séparément. Le README indique `pip install` et l'installation depuis les sources ; jusqu'à sa publication sur PyPI, seule la voie source fonctionne.

Mémoire projet DSH : crée automatiquement PROJECT.md, DECISIONS.md et SESSIONS.md au premier pas de chaque session du workspace ; relit depuis le disque et ne réinjecte qu’après modification ou perte par compaction. memory_checkpoint classe les données ; rappel limité si travail non consigné. memory_read lit journal et archive ; memory_search les interroge via BM25 sans dépendance. 200 entrées max : surplus dans SESSIONS-archive.md, jamais injecté, mais consultable, recherchable et restaurable entrée par entrée. Réglages : filtre workspace/chemin, onglets lecture seule, rechargement, JSON import/export par workspace, effacement en deux étapes, modifier/supprimer le bloc AGENTS.md, rappel PROJECT.md obsolète. Sync ; création au clic. Sans dépendances, vecteurs, embeddings ni appels modèle.

Keeps a pool of models and routes every agent step to one of them with its reasoning effort set — configured by clicking in the composer, no JSON needed. The router takes over the composer's model cell, so one control shows the session's model and reasoning effort alongside the router's own settings. Three authorization scopes (model / effort / full) where a manual pick only counts in the scope that owns it, and in effort scope the router is bound to the one model you choose. Task presets with per-model weights, vision routing for image steps, session signals (active todo, context pressure, token budget, subagent depth), and an optional semantic task classifier. Thinking stays on, because DeepSeek rejects a thinking-enabled request whose history contains a tool call made with thinking off.

Conscience de la dérive du workspace pour les agents DeepSeek Harness : détecte les modifications de fichiers externes/utilisateur et les injecte dans le contexte de l'agent aux frontières d'étape.

Personnalise la ligne de statut du tour en cours DSH : répliques bilingues rotatives, icône de chargement animée configurable (5 styles x 3 tailles) et correspondance en un clic avec la couleur de thème active, le tout dans un panneau Paramètres généraux, plus un éditeur de répliques sectionné # Chinois / # Anglais. Livré sans dépendances, sans étape de build et sans fichier de config.

Process management: brings ntd-style processes (multi-stage, multi-step agent workflow templates) into the dsh web UI — browse, edit, validate, import/export and AI-generate processes; the built-in library is read-only while the personal library is writable with live file sync, and agents read the library through process_* tools and advance work stage by stage.

Gestionnaire de sessions archivées : une page de réglages « Sessions archivées » qui liste les sessions archivées et permet de restaurer ou de supprimer définitivement chacune (confirmation en deux étapes).

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.

Ajoute un onglet Reading au client web DSH qui affiche les étapes du processus et le raisonnement en direct dans l'ordre source, réduit les tours réussis à la réponse finale et conserve intacts les onglets, le compositeur et l'outillage d'origine.

Jauge circulaire déplaçable affichant en direct la vitesse de sortie du modèle (tok/s), avec panneau détaillé par étape : vitesse exacte, TTFT, taux de cache, lecture/écriture du cache, tokens de raisonnement et d’entrée, modèle et total cumulé.

Téléverseur GitHub en une étape : initialise git, crée ou améliore automatiquement le README, définit les topics du dépôt et pousse un projet local vers GitHub.

Gestionnaire de contexte pour DeepSeek Harness : résume automatiquement chaque tour en enregistrements triés par priorité, les injecte avec des notes inter-sessions épinglées et du texte personnalisé dans chaque requête au modèle, et replie des plages de conversation réelle de toute taille en résumés pour économiser des jetons. Persistant et résistant aux redémarrages. REMARQUE : installation manuelle en plusieurs étapes — copiez les trois dossiers de paquet dans profiles/node_modules et ajoutez les lignes fournies dans cordis.patch.yml, puis redémarrez DSH ; ce n'est pas une installation standard en une seule commande.

Ajoute un onglet Graph qui représente l'exécution d'une session sous forme de DAG interactif des tours, étapes LLM, outils, Skills, sous-agents, modifications de code et tests, avec statut en direct, agrégation des tentatives, chemin critique et lien avec la trajectoire.

Mise en forme continue adaptée au TDAH : une section du system prompt privilégie les actions, les étapes numérotées et des estimations de durée concrètes. adhd_on / adhd_off / adhd_status conservent le mode après redémarrage.

Outils Grafana en lecture seule qui interrogent les métriques via le proxy de source de données : santé de l'instance, liste des sources de données, requêtes PromQL instantanées et sur plage, état actuel des alertes et règles d'alerte provisionnées. Les requêtes sur plage sont sous-échantillonnées selon un budget de points ; un pas fourni explicitement qui le dépasserait est rejeté plutôt que modifié en silence, de sorte que le modèle ne reçoit jamais de données à une résolution qu'il n'a pas demandée.

Suivi des coûts façon terminal de trading pour DeepSeek Harness : solde et dépense du jour dans la barre latérale, tableau des coûts en RMB par étape, tarifs officiels synchronisés automatiquement avec heures pleines/creuses, résumés inter-sessions et par jour, attribution au niveau des outils et prévision des coûts.

Espace de travail conversationnel pour cartes mentales Markdown : modifiez des documents complets étape par étape, synchronisez la visualisation en direct à droite, puis ouvrez, gérez et exportez les cartes mentales depuis le répertoire de travail.

Plugin de domaine de développement noyau Linux pour DeepSeek Harness (dsh) : pyramide de vérification L1-L4 en tant qu'outils exposés au modèle + gouvernance au niveau du graphe (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + contrat AGENTS.md comme section de prompt système. JS pur, aucune étape de build.

Atelier de pixel art façon Aseprite : l'IA dessine les sprites trait par trait avec sélections, calques, frames d'animation, dégradés, symétrie et calques de référence, chaque étape rendue en direct en frames ANSI terminal.