Plugins

Monte une persona Markdown comme section du system prompt : modifier ~/.dsh/persona/*.md change la façon de parler de l’agent. Rechargement 150 ms après l’enregistrement, sans redémarrage ; les fichiers .dsh/persona/ du projet priment sur les fichiers globaux.

Traite la session comme celle d’un utilisateur de Chine continentale (zh-Hans-CN, Asia/Shanghai, dates ISO, devise CNY) et génère une persona de test cohérente : cinq outils, six vérifications croisées, chiffre de contrôle GB 11643 et préfixe téléphonique correspondant à l’ASN de l’opérateur.

Gestion des personas et de la mémoire des agents, avec édition et régénération des anciens messages. Chaque agent possède sa propre identité, mémoire à long terme, mémoire globale et historique de chat.

Fournit au modèle un glossaire privé : « 滚木 » signifie « none » et « 棍母 » « doesn’t exist » ; le modèle décide lui-même d’employer ces mots pour exprimer ce sens. Enregistre une section de system prompt sans rien réécrire. Les listes sont des fichiers YAML par catégorie (moba/fps/comments/ai/dev/private) ; les réglages permettent d’activer les fichiers, de modifier la force du rappel et d’ouvrir le dossier du glossaire.

Décrivez la persona souhaitée : le modèle hôte rédige son surnom, sa bio, ses slogans et ses liens. L’avatar vient de votre bibliothèque locale ou d’un chemin fourni ; le plugin remplit ensuite la page de profil et transmet l’image au téléverseur du site. Le mode dry-run est activé par défaut : seuls les champs du profil sont modifiés, jamais les mots de passe ni les paramètres de sécurité.

Connecte une session locale MiniMax Code existante à DeepSeek Harness via un proxy inverse loopback, sans stocker de clé API ni se déconnecter.

Connecte le canal gratuit anonyme OpenCode Zen à DeepSeek Harness : actualise le catalogue amont, permet de cocher les modèles exposés par le fournisseur opencode et de les tester par requête réelle, avec l’un de sept verdicts. Carte et sélecteur triés selon une note de capacité S/A/B/C rédigée à la main.

Abaisse le niveau de thinking et relève le plancher de tokens uniquement pour les appels auxiliaires, afin que résumés de compaction et titres de session ne dépensent pas leur budget de sortie en raisonnement.

Connecte DSH à la session du client de bureau Qoder local pour exposer les modèles Qoder CN (qmodel, qfmodel). Windows uniquement ; déchiffrement du credential via DPAPI.

Intègre les modèles Codex dans DSH via votre compte ChatGPT : choix modèle/effort de réflexion, chat avec images, outils/skills, approbation de tâches locales, réponses interactives, reprise et compaction de longues conversations, consultation quota/Token history et helper capture Windows pris en charge.

Route fournisseur Volcengine Ark Coding Plan pour DeepSeek Harness, avec les 15 modèles du plan et le réglage d’effort de raisonnement par modèle ; générée depuis une source unique et vérifiée chaque semaine contre la dérive.

Gère les groupes et tarifs d’une station relais pour DSH. Change le groupe de facturation sur place et actualise modèles/tarifs si la station expose /v1/token/group ; sinon, passe en lecture seule et continue de servir les modèles.

Ajoute dans DeepSeek Desktop Agent Teams le routage modèle et effort de raisonnement par membre, ainsi que la libération d’une instance subagent à l’initiative du leader.

Relie à DeepSeek Harness les fournisseurs tiers de cc-switch local : les groupes d’outils au format Anthropic deviennent des routes adapter, ceux de Codex sont transmis à l’adapter pi-ai intégré. Une page choisit les groupes à importer et leur ordre.

Utilise les abonnements ChatGPT dans DeepSeek Harness Desktop via la connexion officielle Sign in with ChatGPT, avec enregistrement dynamique d’Agent et sélection native du modèle et du raisonnement.

Expose tous les modèles de tous les fournisseurs configurés dans DeepSeek Harness via un endpoint unique compatible OpenAI sur un port loopback fixe. Une page latérale présente l’URL de base, la clé, le port et les IDs de modèles.

Configure les fournisseurs de modèles en testant leur endpoint, vérifie l’état de DeepSeek Harness et répare ce qui peut l’être.

Ajoute en un clic les modèles gratuits d’Agnes AI à DeepSeek Harness.

Expose les comptes de la base locale CC Switch à DeepSeek Harness : chaque compte (Claude Code, Codex, OpenCode, Grok Build) devient une catégorie du sélecteur. SQLite est relu à chaque liste de modèles et requête ; changer de compte dans CC Switch ne demande donc pas de redémarrer DSH. Requiert CC Switch et l’app DSH de bureau.

Ajoute Standard Compute comme fournisseur de modèles compatible OpenAI via l’adapter pi-ai intégré, avec le router model standardcompute et deux model pins directs. Configuration uniquement, sans code.

Seuls les domaines indiqués passent par proxy : ajoutez le host modèle qui en a besoin ; recherche Web et autres requêtes restent sur le réseau normal. Plusieurs proxies nommés peuvent servir différents domaines, avec liste never-proxy. Les réglages sauvegardés s’appliquent dès la prochaine requête, sans redémarrage.

Répartit les modèles des canaux gratuits entre trois chaînes fallback de 1M et une chaîne personnalisée ; les classe par débit mesuré, filtre les modèles selon les seuils de débit et de taux d’erreur et fait tourner les comptes. Nécessite une passerelle compatible OpenAI (par défaut : :8326).

Déclare l’entrée image sur les routes relay dont l’endpoint ne fournit pas de métadonnées de modalité, afin que les modèles vision ne soient pas rejetés comme texte uniquement. Remplace aussi les routes explicitement déclarées texte uniquement.

Pipeline de délibération multi-modèle pour DeepSeek Harness : propositions indépendantes, revue croisée à l’aveugle, vérification des preuves exécutée par programme, révision immuable et acceptation indépendante dans un nouveau contexte.