Plugins

Voix bidirectionnelle pour l’app web DSH : dictée via le compositeur unifié, écoute des réponses avec boutons de haut-parleur ou lecture automatique, sur tout appareil. Nécessite DSH 0.1.7+, Node 22+, Python 3 avec numpy et requests, un modèle TTS et un microphone.

Lit l’audio d’une vidéo Bilibili depuis une barre flottante de DSH Web UI, avec file, navigation dans la piste et réglage de vitesse, plus un reverse proxy côté host pour la vérification Referer du CDN.

Notes de réunion pour dsh : une réunion par conversation, transcrite et séparée par locuteur sur l’appareil, avec points clés, tâches, notes manuscrites, revues et scores mensuels dans le même panneau. Exporte SRT/Markdown/Word et crée un zip portable importable par un autre dsh. Les tâches confirmées sont envoyées en un clic à DingTalk/WeCom selon vos réglages robot. Modèles de reconnaissance interchangeables, modèle local plus puissant importable depuis un fichier ; reconnaissance cloud désactivée par défaut, aucune requête avant consentement. Word requiert Python et python-docx ; le premier lancement télécharge un modèle de 28 ou 77 Mo.

Nécessite macOS et des AirPods avec suivi de tête. Répondez aux demandes d’autorisation et questions DSH par gestes : hochement pour autoriser/confirmer, secousse pour refuser ou déplacer le choix. Installe l’app compagnon de barre de menus macOS depuis une carte de session.

Analyse prosodique locale et hors ligne pour DeepSeek Harness : indique comment une phrase a été prononcée — débit, hauteur, pauses, énergie — avec la transcription.

Recherchez des œuvres du domaine public sur Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive et Standard Ebooks par titre, auteur, personnage ou intrigue vaguement mémorisée, ou importez EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown pour écouter dans la barre latérale. Voix neuronales Microsoft Edge, Kokoro hors ligne ou voix de l’appareil ; position conservée, notes vocales liées au passage écouté et discussion du livre avec le modèle DSH.

Enregistre deux outils pour DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforme PDF scannés et images en texte par page, tableaux financiers avec contrôle d’équilibre et extraits de clauses de contrat via RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR cloud. `doc_preprocess` transforme un dossier de fichiers bruts en base Obsidian grâce à un pipeline en sept étapes, routing du backend et saut incrémental par sha256. Les nombres qui échouent au rapprochement sont signalés, jamais inventés. Le moteur local requiert Python avec rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 et Pillow (`pip install -r requirements.txt`) ; GLM requiert ZHIPU_API_KEY.

Reconnaissance d’image structurée : mesures locales avec sharp et modèle vision cloud renvoient en un appel description, OCR avec coordonnées, positions des objets et attributs détaillés. Un cache par empreinte rend les images répétées en quelques millisecondes sans consommer le quota modèle.

Permet au modèle de voir réellement une vidéo : ffmpeg local échantillonne des images horodatées et faster-whisper transcrit la piste audio, afin que l’agent lise les pixels réels image par image, sans résumé textuel. Traitement entièrement local, aucun téléversement ; signale explicitement l’absence de parole. Windows uniquement ; Python 3.10+ et ffmpeg requis. Le premier video_eyes_setup télécharge environ 700 Mo (faster-whisper et son modèle).

Windows x64 uniquement ; preview 0.5.4 compatible DSH 0.2.0-rc.2–0.2.1.x. Deux outils limités (dragon_browser/dragon_desktop) contrôlent le navigateur visible via DOM/CDP et les apps Windows via UI Automation. Portées lecture/contrôle par origin et executable, étapes groupées, arrêt d’urgence par Esc physique et journal d’actions masquant les données sensibles. Si une autre fenêtre prend le premier plan, l’action s’interrompt pour éviter une saisie au mauvais endroit. Lanceur Edge/Chrome et client CDP intégrés ; pas d’autre plugin navigateur ni runtime Electron. Ce n’est pas un sandbox OS : logins, fenêtres admin et bureaux sécurisés restent sous le contrôle de l’utilisateur.

Fournisseur Tencent Yuanbao Search pour le point d’extension ctx.web : un appel direct à Search API par requête renvoie titre, URL, extrait et date ISO-8601 réutilisables. Les identifiants sont résolus à chaque recherche, sans tour de modèle auxiliaire. Nécessite une API key Tencent Cloud WSA.

Ajoute le preset Agent visible-browser (persona et tools pour naviguer, remplir des formulaires, cliquer et capturer via Playwright MCP) et une barrière qui refuse tout appel navigateur des autres presets jusqu’à approbation de la Session par l’utilisateur via browser_access. Le bundle monte aussi le fournisseur Playwright MCP. Une page Plugins et l’outil browser_source basculent à l’exécution entre Microsoft Edge (par défaut), Chromium fourni par Playwright et un endpoint CDP. Nécessite la ligne d’enregistrement browser-use partagée dans le profil (un fournisseur par processus).

Navigateur intégré avec un vrai Chromium visible que l’agent peut ouvrir, cliquer, saisir et faire défiler ; l’état de la page persiste entre les appels.

Utilise Decodo Web Data API comme fournisseur de fetch de l’outil intégré web_fetch : Markdown par défaut, fetchProvider fixé à decodo et limite de fetch configurable par processus. Nécessite une API key Decodo ; web_search reste inchangé.

Un bouton de traduction persistant apparaît sur chaque page ouverte dans le navigateur. Un clic remplace sur place tous les nœuds de texte visibles ; un second les restaure. Maintenez puis déplacez le bouton près d’un bord pour le replier en petite poignée ; il est réinjecté après chaque navigation. La traduction passe par le service LLM host ; le plugin ne détient aucune API key.

Installe la skill codex-cua pour utiliser Codex computer use depuis DeepSeek Harness : pilote Chrome et les apps natives macOS via le runtime inclus avec l’app de bureau ChatGPT/Codex. Fournit un client de session persistant et un autodiagnostic doctor. Nécessite l’app ChatGPT/Codex avec extension Chrome, Python 3.9+ et macOS.

Enregistre `workpaper_gate` dans DeepSeek Harness pour vérifier l’exhaustivité d’un ensemble workpaper, couvrant la conception ou le modèle cible et la structure instance/modèle. Les listes de règles, modèles et tables principales se configurent dans un seul spec file. Les constats sont blocker, warning ou info ; les workpapers sont lus uniquement, jamais modifiés. Nécessite Python avec openpyxl.

Enregistre un outil `valuation_service` qui lit un workpaper tree JSON 01/02/04 et renvoie un schema unifié : six groupes de ratios, ratios prévisionnels, champs d’entrée DCF avec marqueurs explicites d’absence, PS/PE comparables et IRR. Traitement déterministe et local ; WACC, croissance, capex, D&A ou fonds de roulement manquants restent vides plutôt que d’être devinés, et les écarts d’hypothèses sont signalés pour examen.

Enregistre un outil `principles_audit` dans DeepSeek Harness. Il vérifie les collisions/anciens IDs principle_id, l’absence de causalité, limites, contre-exemples ou preuves, les doublons et quasi-doublons, les incohérences statut/confiance, les entrées obsolètes et les lacunes de couverture. Les constats sont classés par gravité ; un hard gate donne pass/warn/fail. Chaque constat critique doit être couvert par une exemption valide et non expirée. La bibliothèque est en lecture seule.

Enregistre un outil `office_audit` dans DeepSeek Harness. Recalcule les formules avec LibreOffice Kit inclus, puis audite les valeurs : erreurs de formule, références de feuilles rompues, cohérence des formules, constantes codées en dur, formats/unités incompatibles, équilibre du bilan, report des bénéfices non distribués, rapprochement de trésorerie, sous-totaux des flux de trésorerie, conventions des tableaux de ratios et problèmes de nettoyage. Classe les constats par gravité et cellule ; une feuille de constats peut être ajoutée à une copie. Le classeur source n’est jamais modifié. Nécessite Python avec openpyxl et LibreOffice Kit inclus.

Enregistre un outil `context_extract` dans DeepSeek Harness. Compresse les longs documents bruts (rapports financiers, contrats, livres comptables) en Markdown structuré dense et JSON : mesures clés, tableaux, clauses numérotées, entités et alertes de recoupement, pour que l’étape suivante n’ait pas à relire l’original. Détecte et traite séparément états financiers, contrats juridiques et livres d’entreprise ; rapproche bilan et trésorerie et signale les écarts sans les corriger silencieusement. Lecture seule, sans modifier le fichier source. Nécessite Python avec openpyxl et python-docx.

Permet à l’agent de piloter Windows par la vision : Windows OCR transforme le texte à l’écran en cibles cliquables, puis l’agent clique, fait glisser, défile, saisit et appuie sur des touches. Chaque action est vérifiée par diff pixel par pixel et delta du texte OCR. F6+F7 est un arrêt d’urgence indépendant.

Placard par workspace pour scripts temporaires et journaux d’exécution, stockés dans `.dsh-fix` de chaque projet. Enregistre les scripts avec langue et but, détecte les scripts scratch, sauvegardes et logs résiduels, exécute avec timeout et journal horodaté, et déplace les fichiers choisis vers une corbeille réversible avec restauration par lot. Le scan liste seulement, ne supprime jamais ; le nettoyage déplace. Les fichiers suivis par git sont refusés sauf force. Comprend 7 outils agent et un panneau de réglages.

Intégration VA Studio : dix outils pour générer courts drames, images, vidéos, romans et scénarios, ainsi que rétroconcevoir des prompts depuis des images ou vidéos. Nécessite un backend VA Studio actif.