Plugins

Session Fleet : outils accessibles au modèle pour qu’un agent DeepSeek Harness découvre, lise, crée et contacte d’autres sessions DSH.

Maintient le backend QQ NapCat à côté de DSH. Vérifie au démarrage le port HTTP OneBot 11, lance NapCat s’il ne répond pas, puis revérifie toutes les 45 secondes. Tue les chaînes de processus dupliquées et masque la console. Peut créer une tâche planifiée à l’ouverture de session si un nom de tâche est défini. Ajoute une page de réglages et les outils `napcat_status`, `napcat_restart`, `napcat_dedupe`. Après confirmation du risque, peut mémoriser le mot de passe QQ pour renouveler un jeton fast-login expiré sans QR. Windows uniquement ; sans tâche planifiée, le QQ lancé s’arrête avec DSH.

Classe les plugins DSH selon les téléchargements npm mensuels réels plutôt que les étoiles GitHub et montre ceux que le classement par étoiles sous-évalue. Signale le désaccord entre les deux classements, sans verdict unique de qualité. Chaque chiffre est lu à l’appel sur l’endpoint public npm, pas dans un instantané stocké. Un second axe compare la version tools déclarée en peerDependencies à celle qui tourne ici, pour signaler plutôt que recommander un plugin populaire impossible à installer sur cet Host. GET en lecture seule, sans route HTTP propre.

Registre de preuves de recherche par session : sources, affirmations liées, questions ouvertes et revue explicite par l’utilisateur. Outil, slash command et panneau ; export Markdown des affirmations choisies, sans extraits, notes de revue ni chemins locaux par défaut. Ne récupère pas les sources et n’en vérifie pas la véracité.

Reçus de livraison par session pour artefacts locaux : compare les hash actuels à une référence enregistrée, distingue les affirmations de l’agent de l’acceptation explicite de l’utilisateur et signale les fichiers modifiés ou indisponibles. Exporte un reçu Markdown via un outil, une slash command ou le panneau de conversation.

Connecte Synthesizer V Studio 2 Pro local à l’agent via sa propre API de scripts Lua. Cinq outils : découverte, pont persistant, composition vocale, édition de notes et intégration DAW (VST3/ARA + MIDI). Windows 10/11 uniquement ; nécessite Synthesizer V Studio 2 Pro 2.1.2+ avec un projet ouvert.

Dictée archivée dans le dépôt, pas dans le journal de chat. Maintenez le bouton ou importez un WAV : `voice-memos/<id>/` contient `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, horodatages par segment, citations prêtes à coller) et `meta.json`. Le navigateur rééchantillonne en 16 kHz mono avant l’envoi. Transcription locale via `speechToText` de Harness avec fenêtres découpées sur le silence, ou un worker comme `faster-whisper`. Sans moteur, la note est archivée avec statut et motif explicites, sans transcription inventée. Onglet conversation « 口述 » avec recherche par clic et copie de citation par segment, 3 outils (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) et routes HTTP. Aucune dépendance runtime, 52 tests `node:test`, captures réelles dans docs.

Outils de navigateur DSH qui envoient des POST au daemon OpenCLI local au lieu de lancer le CLI opencli à chaque commande, évitant le démarrage à froid. Fournit `oc_status`, `oc_exec`, `oc_navigate`, `oc_snapshot`, `oc_tabs` et conserve un onglet d’automatisation par session.

Archive les sorties de conversations DSH dans des notes SiYuan : un appel `siyuan_archive` classe le contenu sous `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>` avec table de métadonnées et maintient un index à la racine du carnet. Six outils Host `siyuan_*` (liste des carnets, recherche intégrale, lecture, archivage, suppression de bloc/document) et une page Web pour URL de base/test, API token dans le magasin d’identifiants Host, cible et modèle de titre. Autorisations lecture/écriture/suppression par carnet/document, refusées par défaut ; les niveaux enfants ne peuvent que les resserrer.

Recherche sur BOOTH de vêtements, shaders, modèles de base, accessoires, textures, animations et objets pour avatars VRChat, via un onglet dédié à côté du chat ou deux outils en lecture seule. Les mots-clés chinois sont traduits en japonais avant la requête.

Contrôle du bureau Windows pour agents DeepSeek Harness : fenêtres et UI Automation, OCR Windows local, lecture directe du navigateur via Chrome DevTools Protocol (texte DOM, JavaScript, clics par sélecteur), saisie souris/clavier humanisée, gestion des onglets et panneau de contrôle en direct. Au premier lancement, inspecte la machine et écrit sa configuration ; les capacités manquantes sont gérées avec repli. Windows 10/11 uniquement.

Compagnon d’étude pour vos supports : exercices guidés, retours fondés sur les sources, révision espacée Leitner, 18 outils enseignants et panneau étudiant chinois/anglais utilisant le modèle de la session DSH actuelle. Nécessite DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ et les dépendances runtime Python.

Connecte DeepSeek Harness aux offres fédérales publiques américaines de MCP Bids et aux avis TED associés, avec outils documentaires liés aux sources et authentification par clé API personnelle.

Monte le serveur MCP de l’application de bureau pen.dev dans une session DSH pour que le modèle lise et modifie le document `.pen` ouvert dans Pen via get_app_state, read_skill, execute, get_style et les outils browser. Repère le binaire du serveur dans les chemins d’installation habituels et ajoute un skill pen-dev ainsi qu’un listener qui transforme les erreurs de limite du forfait pen.dev en bref avis bilingue. Non officiel, sans binaire pen.dev fourni.

Version anglaise de Windows Computer Use pour DeepSeek Harness : 10 outils Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) avec UI Automation, contrôle d’accès par application, réglages en anglais, mini-carte de progression superposée, pause/reprise avec Esc et découverte automatique de `koffi.node` décompressé sous DSH 0.2.1. Fork de copylee711/dsh-computer-use ; même plugin id et mêmes noms d’outils, donc installation simultanée impossible.

Barre de recherche flottante dans la conversation, au-dessus du compositeur (Ctrl/⌘+F ou loupe). Liste les résultats et leur nombre pendant la saisie ; Entrée passe au suivant. Survol d’un résultat : carte défilante du texte complet et copie de tout le message. Flèche haut dans le compositeur vide : rappel des messages envoyés un par un, avec pièces jointes image/fichier restaurées en brouillon. Au survol d’une image, un bouton permet de la copier en PNG. Chaque réponse terminée reçoit un bouton régénérer, la plus récente aussi continuer. Côté client uniquement : recherche parmi les messages chargés ; Entrée passe au suivant, sans saut automatique.

Préréglage d’agent avec présentation adaptative des outils et routage shell selon l’environnement. Porte des modules de yjh051108/dsh-routing-suite et xiaobright/dsh-anchored-standard (le premier figure aussi ici) ; ne l’activez pas en même temps que ces préréglages.

Permet à une IA de jouer à Slay the Spire 2 : captures d’écran, outils souris/clavier, recherche locale de cartes et journal de partie lisible. Nécessite Windows et Python 3.10 ou ultérieur avec Pillow.

Plugin Steward ajoute un panneau au compositeur pour lister les plugins DeepSeek Harness installés, les activer/désactiver, modifier leurs paramètres et masquer outils ou serveurs MCP d’un plugin dans une seule conversation. Le modèle peut aussi rédiger de courtes étiquettes chinoises en lisant le README et les fichiers package de chaque plugin.

Messagerie entre Bots sur plusieurs machines via ds-harness-remote : cinq outils permettent au Bot local de lister les Host Bots pairs, d’épingler un appareil cible et de lui envoyer un message sans changer de fenêtre locale.

Gate de publication pour auteurs de plugins DSH : audite déterministement tout le parcours et fournit les commandes exactes GitHub/npm/marché. Vérifie package.json (exports["."], lib/ absent de files, type:module, export ./client), BOM UTF-8, erreurs JSON/YAML, indentation/noms insert de cordis.patch.yml, exports d’entrée, require() dans ESM, LICENSE/ligne d’installation README, tests manquants, noms npm non scopés donnant un 403 impossible à diagnostiquer avec un jeton granulaire, versions déjà publiées et dépôts GitHub absents. Six outils agent, chacun avec correctif. Lecture seule, sans LLM.

Verificateur de profil DSH en lecture seule : sept contrôles de l’arbre de configuration (config-clobber, dead-patch, tool-collision, plugin-not-mounted, plugin-stale, entry diff, explain) et huit contrôles écosystème issus de pannes réelles : conflit de versions pnpm store cassant `dsh plugin add`, noms d’insertion patch introuvables dans node_modules, junctions cassés, plugins aux capacités dupliquées, sauvegardes orphelines, dépendances GitHub, indice de scope npm et lacune minimumReleaseAgeExclude. Quatre outils agent ; chaque constat propose un correctif.

Diagnostic de cas OpenFOAM pour DeepSeek Harness. Six outils agent : contrôle 25 échecs silencieux (écriture timeStep avec steadyState, limiteur à 1 laissant k/epsilon négatifs, advection non bornée des scalaires transportés, nNonOrthogonalCorrectors=0 sur maillage biaisé, tolérances solveur lâches, incohérence sommets/blocs blockMesh, répertoires de temps parasites, purgeWrite=0, etc.) ; lit les dictionnaires en JSON, examine des séries de cas, exécute checkMesh/blockMesh/snappyHexMesh/foamRun sous WSL et extrait des logs rapport d’aspect, non-orthogonalité, skewness, plancher de résidu et erreurs fatales. Analyse textuelle déterministe sans LLM, validée sur un cas snappy réel de canyon urbain de 82k cellules.

Audite la dépense de budget de contexte à chaque tour : détaille AGENTS.md, catalogue de skills, schémas d’outils et contexte d’exécution ; signale comme gaspillage la réinjection de contenu inchangé ; classe le volume de descriptions lu par le modèle à chaque tour avec plus de 60 skills et l’inflation de schéma par plugin. Déterministe, sans LLM. Quatre outils dont un balayage intersessions.