Plugins

Plugin de notification Windows pour DeepSeek Harness (dsh) : un toast natif quand l'agent cesse de tourner (terminé / interrompu / erreur / attente de votre choix / session fermée), plus une icône dans la zone de notification. Purement côté hôte, zéro dépendance, zéro build.

Plan de contrôle agentique pour DeepSeek Harness — vérifie chaque appel d'outil par rapport à vos politiques avant son exécution, et conserve un registre durable de ce qui a été autorisé et pourquoi.

Expose les capacités d'agent de DeepSeek Harness comme un serveur MCP, pour qu'un client MCP externe (par ex. Hermes) puisse piloter Harness pour exécuter des tâches de code. Hermes = cerveau, Harness = bras.

Plugin DSH : ouvre automatiquement le navigateur par défaut du système dès que `dsh web` est prêt à servir.

Plugin d'image de fond pour DeepSeek Harness Web : renseignez le chemin d'une image locale dans Réglages > Général > Apparence pour remplacer le fond de la page web, avec aperçu en direct et intensité de superposition réglable.

Adaptateur de fournisseur Command Code Go pour dsh : scanne dynamiquement le catalogue de modèles du plan Go et sert /alpha/generate via la jonction LLM du harness.

Panneau développeur latéral droit pour DeepSeek Harness : fichiers, historique de session et contrôle de version git.

Connecte les agents DeepSeek Harness à des sessions Codex App Server authentifiées.

Exécute les extensions Pi comme des plugins DeepSeek Harness à portée d'agent.

Plugin web DeepSeek Harness (dsh) : widget de solde API + dépense du jour dans le pied de la barre latérale. Route /api/dsh-usage + bundle client React, sans étape de build requise.

Famille d'outils Git structurée et sûre pour DeepSeek Harness : status/diff/log/branch/stage/commit/stash/show/fetch/pull/remote/checkout avec une protection contre les commandes destructrices.

Système de mémoire à long terme structurée pour DeepSeek Harness -- paires résumé/complet par unité avec injection automatique.

Plugin ClawBot WeChat personnel pour DeepSeek Harness (DSH) : OpenClaw gère le canal WeChat (connexion par QR code, envoi/réception de messages), DSH gère le cerveau, les deux étant reliés par un protocole compatible OpenAI.

Plugin de modèle de vision externe pour DeepSeek Harness : inspect_image envoie une image locale ou une URL d'image http(s) à n'importe quel endpoint compatible OpenAI, et la réponse textuelle du modèle de vision sur l'image revient directement dans la conversation ; avec un panneau de réglages Web UI.

Plugin de carte de personnalité façon soul.md pour DeepSeek Harness : injecte un fichier de personnalité markdown dans le prompt système (soul:persona), rechargement à chaud aux changements de fichier, pour que l'agent joue son rôle tout en travaillant ; avec un panneau de réglages Web UI.

Portage de TencentDB Agent Memory pour DeepSeek Harness : capture de conversation L0 → extraction de mémoire structurée L1 → scénario L2/profil L3, injection par rappel automatique + outils de recherche mémoire/conversation ; réutilise les données existantes de ~/.memory-tencentdb/memory-tdai ; avec un panneau de réglages Web UI.

Relie les skills et la configuration de Pi Agent à DeepSeek Harness.

Orchestrateur de tâches et tableau de bord multi-fournisseurs compatible Symphony pour DeepSeek Harness.

Analyse d'usage légère pour DeepSeek Harness — tendances de tokens, cartes de chaleur d'activité, répartition par modèle et exports.

Usage de modèle par tour et coût de session pour DeepSeek Harness, avec prise en compte du replay.

Mémoire des préférences utilisateur pour DeepSeek Harness : profil utilisateur persistant avec des outils memory_get/memory_update et injection dans le prompt système.

Plugin web DeepSeek Harness : bouton de solde dans l'en-tête (à gauche du journal de session natif), menu déroulant avec le solde du compte, l'usage de modèle + de tokens par session en direct et des estimations de coût au tarif officiel ; se masque automatiquement sur la page de réglages.

Lignée de session immuable façon Git pour DeepSeek Harness.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.