Plugins

Suite de commodité GUI Web avec contrôles d'apparence, navigation chronologique, dossiers de projet, prompts, export de conversation, rendu Mermaid, réponse par citation, et solde DeepSeek et utilisation quotidienne de tokens.

Flotte multi-appareils décentralisée : découverte LAN via mDNS, appairage de clés et exécution directe en SSH à travers les réseaux.

Statistiques de consommation de tokens style CC Switch pour l'interface web dsh : journal d'utilisation par requête, héros de consommation réelle, graphique de tendances par intervalle de temps, liste des tarifs crête/creux par modèle, statistiques par projet et par modèle, et solde du compte.

Flotte multi-appareils décentralisée : découverte LAN mDNS, appairage de clés, et exécution directe SSH entre réseaux.

Passerelle HTTPS + connexion pour l'interface web de DeepSeek Harness : accédez de manière sécurisée à votre DSH Web UI depuis une autre machine de votre LAN ou depuis Internet via redirection de port. Valeurs par défaut en mode fail-closed (loopback uniquement, aucun compte avant configuration) ; notes d'installation et de sécurité dans le README.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

Injecte une section fixe de prompt système afin que l'agent réfléchisse et réponde en chinois, quelle que soit la langue de l'utilisateur.

Utilisation des tokens et estimation des coûts par modèle avec le solde du compte DeepSeek, affichés dans un onglet du panneau Paramètres.

Rendez votre dsh prêt pour le codage sérieux. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, contexte comme variables, compactions croisées rappelables, revival complet du contexte. `hash-edit`, `dvc://browser`, sous-agent comme fonction, workflow comme fonction.

Décisions typées Laya (`noul` oui/non, `choice`, `score`) comme service Cordis de premier ordre (`ctx.laya`) plus les outils `laya_ask` et `laya_plan` visibles par le modèle. Le plugin lui-même n'installe et ne télécharge rien : c'est un client d'un sidecar `laya-mcp serve` que vous démarrez vous-même, et il signale que le sidecar n'est pas en cours d'exécution au lieu d'échouer obscurément au premier appel d'outil.

Lit les fichiers que AGENTS.md référence via les imports @path et injecte leur contenu dans le contexte du modèle au démarrage de la session, avec des budgets en octets, un réamorçage après compaction et une carte de paramètres en six langues.

Interroge le wiki chinois de Minecraft (API MediaWiki) et convertit le texte wiki brut en sortie propre lisible par l'IA — recherche, introduction de page, Markdown complet et entrée aléatoire ; modèles, références, images et liens inter-langues sont supprimés avant d'atteindre le modèle.

Injecte une section de prompt système pour que la chaîne de raisonnement, la planification et le raisonnement d'appel d'outil de l'agent restent en chinois simplifié. Zéro dépendance externe — clonez et installez par lien depuis n'importe quel répertoire local, sans build npm ni publication.

Essaims d'IA basés sur les rôles pour DeepSeek Harness : un architecte planifie, des constructeurs parallèles exécutent, des relecteurs filtrent la qualité, et un intégrateur livre. Épinglage de modèles par rôle avec chaînes de secours, boucles de revue, contrats de preuves, revues à validation humaine, pause/reprise tenant compte du quota, et un kanban en direct + diagramme de flux dans l'interface web. 40 tests ; installation depuis GitHub ou npm.

model router par étape : des préréglages nommés avec des règles ordonnées de groupes d'images/mots-clés acheminent chaque étape d'agent à travers chaque fournisseur et modèle monté, ajoutant des flux de collaboration pour la transcription d'images, une protection d'image, un panneau de quotas multi-plans, et l'observabilité des décisions par étape.

Préparez votre dsh pour du codage sérieux. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactions croisées rappelables, restauration complète du contexte. `hash-edit`, `dvc://browser`, sous-agent comme fonction, workflow comme fonction.

Index structurel de code pour DSH : recherche de symboles Tree-sitter sur 8 langages (dont C/C++), une carte du dépôt bornée classée par PageRank du graphe d'imports et injectée dans le prompt système, un graphe d'appels au niveau fonction via code_refs, des vérifications optionnelles de dépendances circulaires et de modules orphelins via code_health, plus un contexte de modifications de l'arbre de travail et un contexte de code sensible à la tâche.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.

Affiche l'utilisation et le solde du plan de codage pour 5 fournisseurs IA (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) à côté de la saisie du compositeur, bascule avec le modèle sélectionné et réutilise les clés API configurées dans les paramètres de modèle DSH.

Sélectionnez n'importe quel texte dans une conversation et appuyez sur le bouton Explain pour obtenir une bulle d'explication Markdown en streaming, avec des questions de suivi récursives.

Accès LAN et via proxy inverse à l’interface web DeepSeek Harness : renvoie le service de paramètres sur les pages qui ne sont pas localhost, complète les API Web qu’un navigateur refuse sur HTTP non chiffré et peut ouvrir son propre écouteur.

Entraînement aux entretiens par IA pour DeepSeek Harness Web : génère des questions dans quatre modes (révision de concepts, entretien simulé, scénario, LeetCode Hot 100), note les réponses et fournit des explications.

Widget flottant de crédits/quota pour le Web DeepSeek Harness : affiche les soldes et l'usage DeepSeek / OpenCode Go, et suit l'usage de tokens des sessions DSH ainsi que le coût estimé par jour, par mois et par modèle.

Transforme l'agent DeepSeek Harness en n'importe quel personnage : un commutateur global de cosplay, cartes de rôle SillyTavern v2 avec import/export JSON, un bascule de style de pensée neutre/rôle, et création de cartes en langage naturel via une compétence intégrée.