Plugins

Pont MCP permettant à ChatGPT Web de créer, consulter, poursuivre et superviser les sessions et objectifs d'agents DeepSeek Harness, tout en préservant le modèle natif d'approbation, de bac à sable et de sécurité de l'espace de travail de DSH.

Pont de vision gratuit et génération d'images pour les modèles texte seul : lecture d'images collées, basculement entre les moteurs GLM-4V-Flash et Gemini, preuves structurées façon ModLens, et une route de modèle de vision gratuite préconfigurée.

Lit n'importe quelle page comme contenu principal épuré : détection automatique du jeu de caractères (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), suppression du bruit, texte/Markdown compact, continuation par décalage, rendu SPA optionnel, lectures par lots et exploration de site.

Mémoire à long terme pour DSH : les conversations sont automatiquement distillées en faits atomiques, résumés de scènes et un profil de persona, avec injection des souvenirs pertinents avant chaque étape du modèle. Zéro configuration, prêt à l'emploi — récupération hybride BM25 + vectorielle, plongements locaux hors ligne optionnels, séparation des familles chat/travail.

Connecte DeepSeek Harness à Multisim MCP pour la génération de circuits, simulation, diagnostics, optimisation de conception et export de rapports d'expérimentation.

Transforme les documents locaux en markdown et texte en une base de connaissances interrogeable avec recherche hybride sémantique et par mots-clés, vérification des citations et injection de sources.

Meilleur clic droit : menu contextuel complet de style natif dans l'emballage de l'application DeepSeek Harness.

Mémoire de projet pour dsh avec intégration native au système de tâches : les todos de session et les lectures de fichiers sont condensés automatiquement en enregistrements de tâches inter-session (liens tâche↔fichier), afin que les workflows puissent être repris et réutilisés sans recontextualisation. Mémoire à la lecture (pas de scan préalable) : extrait les symboles de code, résume les docs et relie docs↔symboles ; enrichissement sémantique TS optionnel (activé automatiquement si TS est installé). Les notes d’expérience sont dédupliquées automatiquement. Chaque rappel inclut une citation traçable. Pure JS, une seule dépendance, fonctionne immédiatement, fonctionnement silencieux, surcharge nulle.

Ajoute un bouton optimiser à côté du composer qui analyse et réécrit le brouillon de prompt avec streaming SSE, conscience du contexte de conversation (stratégies template vs intent-polish), chaîne de mémoire de continuité d'édition, annulation, et routage de modèle avec fallback et test de connectivité.

Icône d'humeur animée : remplace le favicon, le wordmark de la barre latérale et le titre principal par des animations d'expressions bloub qui suivent l'état de la session (en cours / en attente de saisie / terminé / inactif), avec 8 formes, 12 couleurs et textes de wordmark personnalisables, configurables dans les Paramètres.

Historique de saisie façon terminal pour le compositeur web : rappel par flèches privilégiant les bords avec restauration exacte du brouillon/du curseur, historique persistant local au navigateur, recherche inversée par Ctrl+R et conscience de contexte glissant ; la version 0.5.0 ajoute une couche de saisie intelligente — extraits inter-sessions (/save, /load), modèles de prompts avec variables, informations de réutilisation et mise en évidence des résumés de compaction.

Panneau d'anatomie pour les organes d'Agent-Body : sert un tableau de bord de signes vitaux en direct à /anatomy au sein même du harness — organes, battement, registre de guérison, compteurs d'auto-entraînement et le flux de pouls réel — lu directement dans les fichiers d'exécution plutôt que ressaisi. Hôte uniquement, sans bundle client ni étape de build.

Moteur de contexte Zero-residence : les gros payloads d'outils sont évincés du contexte actif vers un stockage interrogeable et seuls des pointeurs déterministes subsistent, de sorte que les tokens de prompt par tour cessent de croître avec la transcription. Tout contenu masqué est reconstruit mot pour mot à la demande depuis le journal de session, par id d'appel d'outil ou seq de session.

Noyau d'organes d'Agent-Body : plugins organisés comme un seul corps. Chaque commande devient un influx nerveux qui innerve de façon déterministe l'organe compétent et nomme la capacité à utiliser ; un battement à intervalle variable diffuse directives de l'opérateur, proprioception et alertes d'homéostasie ; les réflexes se déclenchent sans appel de modèle ; les échecs suivent une attribution déterministe (outil, arguments, permission, délai, réseau), une prescription et une boucle de revérification, les erreurs d'arguments n'étant jamais réessayées. Un organe manquant est compensé par celui dont les capacités recouvrent le plus, et les schémas d'outils sont filtrés selon l'intention (réduction mesurée de 84,7 %, reproductible dans le dépôt). Paquet des plugins noyau d'agent-body.

L'organe de mémoire d'Agent-Body : après 2 minutes de silence il passe en sommeil léger et après 5 minutes en sommeil profond, où des règles déterministes distillent l'expérience réelle en cartes de mémoire (pièges, playbooks, points chauds, problèmes non résolus, faits). Les commandes entrantes rappellent les cartes liées par mot-clé et les injectent dans le contexte ; les cartes inutilisées décroissent selon une demi-vie et sont archivées plutôt que supprimées. Il débruite aussi les avertissements d'homéostasie du corps entier : les répétitions dans une fenêtre sont comptées au lieu d'être réimprimées, et un avertissement qui revient sans jamais guérir converge vers un décalage d'état stable connu et se tait. La consolidation et le rappel ne font aucun appel de modèle.

Plug-in d'assistant d'écriture de roman (v4.1.1) : structure de phrase/émotion/analyse d'images, gestion des paramètres de préfiguration, récupération sémantique locale, spectre d'atmosphère, rapport de portrait de style, ligne de base d'écriture en six dimensions, mode original et matériaux créatifs, sentinelle d'écriture (connexion/OOC/contour) ; Serveur stdio MCP connecté (disponible pour Claude Desktop / Cursor).

Mode voix duplex intégral pour l'interface Web DeepSeek Harness : bascule (envoi automatique après 2 s de pause) ou dictée push-to-talk dans un brouillon modifiable avec ASR streaming zipformer2, mot de réveil optionnel ; lecture phrase par phrase via Edge TTS avec sous-titres en direct, et la parole interrompt la lecture et le tour en cours (vrai barge-in). ASR sur appareil, aucune clé API requise.

Graphe de connaissances de code local-first pour agents de codage : 10 outils MCP pour la compression contextuelle en couches, la planification DAG, l'indexation incrémentale d'AST, un flywheel de compétences inter-sessions, des diagnostics et l'import/export d'artefacts de graphe.

Compression automatique du contexte pour DeepSeek Harness : compresse les sorties d'outils avant qu'elles n'atteignent le modèle et garde chaque compression avec perte réversible via des outils de récupération CCR.

Entrée/sortie vocale pour DeepSeek Harness — reconnaissance vocale et synthèse vocale via le microphone et la sortie audio.

Un gestionnaire de notes markdown pour DSH : un **gestionnaire de notes MD** et un **éditeur de notes MD** complets, capture rapidement les conversations en notes, maintient les notes par **synchronisation avec des dépôts Git**, et **intègre les notes dans le contexte de la conversation**.

Récupération sémantique, gestion des ressources, rappel automatique (espaces doubles utilisateur + agent) et mémoire de session pour DeepSeek Harness : memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sur des URI viking://, gestion des ressources memadd/memremove, statut d'observateur memqueue, capture de session memcommit et génération de playbooks de compétences memlearn.

Donne la vision aux modèles textuels uniquement : transmet les images de l'utilisateur à un modèle de vision compatible OpenAI et affiche les descriptions dans un panneau droit de l'interface web.

Cerveau DeepSeek + transcription automatique d'images : attachez des images dans la GUI et chacune est transcrite par le modèle officiel deepseek-v4-flash-vision-exp par défaut (un cerveau V4-Pro en texte pur peut voir les images), avec n'importe quelle VLM compatible OpenAI ou Ollama local comme alternatives.