Plugins

Recherche web DSH et compaction Responses native V2 pour modèles GPT relayés par Sub2API ou NewAPI.

Routeur de modèle hybride pour DeepSeek Harness : règles déclaratives, contrôle de coût configurable par l'utilisateur (coût d'abord / qualité d'abord / équilibré), classificateur de tâche LLM optionnel, et chaînes de repli en cas d'échec.

Aperçus d'images intégrés dans la conversation pour les images collées relayées par dsh-tool-vision sur les modèles texte uniquement (clic pour zoomer, les anciens messages reçoivent aussi des aperçus).

Détecte automatiquement le fournisseur du modèle actuel (7 intégrés) et affiche son solde ou son quota dans la ligne de saisie de la zone de composition, avec des points de terminaison personnalisés pour les fournisseurs non pris en charge.

Panneau de statistiques d’usage pour Web GUI et Desktop : collecte discrète des tokens par model, heatmap d’activité, graphiques de tendance, estimation de coût et garde-fou quotidien.

Suivi du solde du compte DeepSeek et des coûts des modèles avec les tarifs officiels heures pleines/heures creuses, facturation des jetons à trois niveaux (absence de cache, accès au cache, sortie), ventilations par modèle et par session, barre récapitulative dans la zone de saisie avec détails au survol, export CSV et panneau de paramètres.

Connecte des comptes ChatGPT via OAuth, bascule entre eux manuellement ou automatiquement, et ajoute les modèles Codex avec limites d'utilisation à DeepSeek Harness.

Diagnostique et répare une installation de DeepSeek Harness (dsh) — modules de profil dupliqués, configuration de modèle inutilisable, paramètres cassés — depuis la page des paramètres, une commande slash, ou une CLI autonome qui fonctionne même quand dsh ne peut pas démarrer.

Corrections de l'affichage mobile pour l'interface Web de dsh : barre latérale en tiroir superposé avec gestes de balayage, composeur à icônes seules avec une ligne d'état mode · modèle · effort, popovers centrés, et corrections du centrage en cas de débordement horizontal/barres de défilement.

Délégation hiérarchisée à des sous-agents : routage de modèles par rôle avec bascule, effort de raisonnement par route, étiquettes masquant le modèle, délégation par fork et éditeur visuel de routes.

Routage de modèles par niveaux pour DeepSeek Harness : niveaux think/build, délégation à la vision (le modèle de vision ne fait que décrire les images ; le modèle de travail agit), génération d'images et garde à fort impact.

Fait tourner la ligne d'état du modèle à travers un pool de 53 phrases en anglais/chinois sur des thèmes profonds : sélection aléatoire au début du tour, bascule événementielle sur les nouveaux segments de réflexion ou appels d'outils (limiteur de 3 s), et un clic sur la ligne d'état fait alterner la langue.

Supervision par broker détaché de services de longue durée (serveurs de développement, watchers, API simulées) qui survivent aux tours, aux sessions et aux redémarrages de DSH, avec un onglet Service dans la barre latérale (enregistré via l'API d'extension de better-sidebar) et des outils de modèle service_start/stop/restart/list/logs.

Pont WeChat iLink ClawBot : protocole iLink officiel de Tencent, réglages dans l'interface web (connexion par QR, modèle, préréglage, permissions, gestion des sessions avec suppression) et renouvellement automatique toutes les 24 h qui envoie un nouveau QR avant expiration, sans interruption.

Chaînes multimodales par type de fichier : des modèles de traitement prédéfinis par joker convertissent les fichiers image, vidéo et audio en tokens de prompt avant qu'ils n'atteignent le modèle de session texte uniquement, avec des chaînes de repli par préréglage et une page de réglages Multimodal.

Moteur d'habitudes auto-apprenant pour DeepSeek Harness : détecte les signaux de correction de l'utilisateur, évalue les habitudes avec un modèle à faible coût au seuil, et valide les candidats derrière une porte humaine à deux niveaux.

Configuration des capacités des modèles de l'interface web DSH : dans l'éditeur de catalogue de modèles de « Paramètres → Modèles », définissez directement pour chaque modèle configuré la prise en charge des images et le niveau de réflexion (reasoning efforts), en écrivant dans l'espace de noms de paramètres llm-pi-ai.

Plugin DeepSeek Harness : une route `deepseek-vision` qui déclare l'entrée d'images et transcrit les images collées via les modèles de vision gratuits Zhipu GLM avant de déléguer à l'adaptateur DeepSeek.

Choisissez l'effort de raisonnement pour des modèles supplémentaires dans DeepSeek Harness, avec l'option désactivée et cinq niveaux standard.

Achemine les requêtes de l'API de modèles de DeepSeek Harness via un proxy HTTP local, avec sondage de ports locaux et une section de paramètres.

Fournisseur de modèles gratuits Cline pour dsh : analysez dynamiquement le catalogue de modèles Cline et servez les modèles :free via la jointure LLM du harness.

Plugin out-of-tree DeepSeek Harness : donne des yeux à un modèle de codage textuel en routant les images vers une route Qwen-VL (DashScope) via ctx.llm et en retournant du texte.

Bundle fournisseur DIT.ai pour DeepSeek Harness : installe 29 modèles OpenAI Chat Completions et 10 modèles Anthropic Messages depuis un DIT_API_KEY, avec configuration de réflexion spécifique au protocole.

Plugin web DSH : une ligne de coût d'usage à tarification réelle à côté des stats de tokens officielles — décomposition du coût par modèle avec un tableau de prix vérifié. / DSH 费用统计行：在官方 Token 用量行旁按模型显示真实费用（按模型分别标注，价格均来自官方定价页）。