Plugins

Répartissez le travail vers les agents DSH depuis Claude Code ou Codex : progression native des sous-agents, sessions worker sur l’hôte avec préréglages par niveau et pont multimodal pour la vision et la génération d’images.

Espace de travail terminal pour DeepSeek Harness avec importation locale de thèmes JSON/JSONC VS Code, effets d'arrière-plan de terminal hérités, sélection de texte à la souris, vues structurées d'outils et de diff, gestion Session/Profile/plugin et navigateurs Skill/MCP.

Mémoire associative proactive pour DSH : injecte un rappel sans prompt à une frontière fixe, avec auto-consolidation à trois couches, cristallisation des skills et gestion du contexte à la manière d’Astra. Comprend des registres de passation et un tableau blanc PLAN qui survivent aux changements de fenêtre de contexte, ainsi qu’une détection du niveau d’eau avec une fenêtre de modèle auto-détectée. Stockage Markdown local, agnostique au modèle, zéro dépendance ; plancher lexical de 0 Go avec couches sémantiques optionnelles.

Tableau de bord d'utilisation multi-fournisseurs avec répartition des tokens par fournisseur/modèle, exploration par calendrier, soldes de compte et suivi des quotas d'abonnement OpenCode Go / Z.ai.

Confie le raisonnement à Claude Code ou Codex : comprendre la demande, rédiger un prompt clair pour DeepSeek Harness et examiner le résultat. dsh-baton lance lui-même les tests, liste les changements et fait vérifier chaque exigence par un sous-agent ; le modèle principal lit le résultat et décide. Codex attend en un seul appel jusqu’à 59 minutes, sans hook à faire confiance ni polling. La demande peut changer pendant l’exécution et le modèle Harness de la tâche peut être choisi. Sur les gros travaux, cela économise l’essentiel du quota de planification.

Skills et lignes MCP optionnelles pour onze marketplaces : comparaison des prix sur Wildberries, Detsky Mir et Yandex Market, plus recherche par source, cartes produit et avis, y compris Ozon, Avito et AliExpress. Les 14 skills se chargent à l'installation ; les deux lignes MCP restent désactivées jusqu'à ce que RU_MARKETPLACE_MCP_DIR pointe vers un clone local, qui requiert Python 3.12+ et uv.

Compétences de recherche en 3D Gaussian Splatting / NeRF / infographie : 18 compétences IA (lecture d’articles, comparaison de méthodes, planification d’expériences, revue de code, débogage de l’entraînement, visualisation, rendu MCP, etc.) couvrant un catalogue organisé de 1011 méthodes, plus un serveur MCP stdio pour le rendu 3DGS piloté par agent.

Génère des vidéos promotionnelles verticales en 1080x1920 à partir d'un JSON de storyboard avec 7 outils (doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify), rendues localement avec Remotion.

Plugin de prévisualisation et d'édition de designs OpenPencil.

Pilotez un serveur ComfyUI local ou distant depuis DeepSeek Harness : les outils comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow génèrent et modifient des images et des vidéos, avec une bibliothèque de workflows (extraction de graphe : par composant / flux principal / tout), une zone de chargement avec correspondance automatique de résolution, une file d'attente en direct, des modèles SDXL et Wan 2.1, une compétence compagne et un proxy média de même origine.

Espace d’étude pour DeepSeek Harness : importe vos PDF, DOCX, PPTX, Markdown et enregistrements de cours ; crée des cartes, quiz et questions ouvertes avec citations des sources, puis planifie les révisions espacées FSRS-6 dans un panneau Web intégré. La transcription des enregistrements importés utilise votre propre clé SiliconFlow, Groq ou Gemini. Les cours en direct peuvent utiliser SenseVoice sur l’appareil, sans clé (environ 239 MB à la première installation). Nécessite DSH 0.2.0-rc.2 ou ultérieur, mais inférieur à 0.3.

Mémoire longue durée locale adossée à Git pour DeepSeek Harness, avec recherche hybride CJK/anglais, contexte cité, synchronisation transactionnelle, aperçus et retour en arrière.

Permet à l’IA d’insérer dans le fil ou un panneau latéral une interface générée en streaming et écrite en TSX, langage déjà natif pour le modèle, sans schéma JSON à lui apprendre. Rendu sans scintillement, état conservé d’une image à l’autre sans remontage forcé, et clic dans la carte déclenchant le tour suivant. L’affichage inline convient au streaming ; le Canvas latéral est plus agentique. Les cartes peuvent exécuter bash, curl, appeler le modèle et lire/écrire des fichiers.

Déplace une session DSH existante vers un autre preset d'agent via une transition en cinq sections prévisualisable, en préservant la session source et en mettant en pause la cible pour confirmation ou en continuant immédiatement.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

Modèles Google Antigravity (agy CLI) pour DSH — chat en streaming avec les abonnements Gemini/Claude/GPT-OSS, cartes d'outils natives, tours de réflexion, et connexion Google OAuth dans le GUI.

Passerelle mobile authentifiée pour DeepSeek Harness : connexion du client iOS natif compagnon via WebSocket pour les sessions, événements en direct, tâches, objectifs, validations, commandes et transferts de fichiers, avec appairage par QR et révocation d’appareil.

Mode red team : indiquer une organisation cible ; une session lance cinq rôles (reconnaissance, tri des actifs, découverte de vulnérabilités, exploitation, pivot interne), à concurrence réglable. Le précontrôle vérifie compétences/ressources. Score en quatre étapes (reconnaissance, Internet, frontière, interne), plafonds serveur et déduplication gardant le privilège maximal. Constats dans SQLite local. Console latérale persistante de neuf pages : carte des actifs, agents, sessions/tunnels, constats, objectifs, rapports, base POC, bibliothèque de compétences. v0.15.2 ajoute journaux de preuves/actions HTTP, import par lots, contrôle du périmètre, sonde de pivot par tunnel, preuve de données, journal de nettoyage et admission T0-T3 contre les dérives. 59 outils redteam_* ; 38 compétences.

Génère de l'art de jeu à partir d'images de référence via la génération d'images Seedream et l'image-to-video MiniMax, en assemblant des sprites huit directions, des séquences de frames et des animations de squelette avec incrustation fond vert locale.

Ajoute un onglet de paramètres Managed Agents et des outils MCP pour déléguer des tâches d'agent de longue durée aux Managed Agents cloud d'Ark.

Enregistre les routes Ark Agent Plan, Coding Plan et les modèles postpayés dans le sélecteur de modèle natif de DSH.

Mémoire inter-session délimitée, en couches, soumise à approbation et auditable : une interface `ctx.memory` typée avec un fournisseur SQLite sans dépendances, un outil `memory`, et l'injection d'instantanés figés, ainsi que la répétition du dsh-memory-protocol v1 avec un registre d'adaptateurs et une suite de conformité distribuable.

🌌 Mebular · mémoire partagée sécurisée, contrôlable et décentralisée et collaboration de tâches pour agents. Le plugin natif DSH partage la mémoire entre appareils et agents et fournit des graphes de tâches. Il se rattache à une application ou un runtime CLI Mebular existant ; sinon, le panneau installe le runtime partagé à la demande. Il ne télécharge ni ne lance jamais Mebular sans action explicite.