Plugins

Bundle d'application web iKanban orienté clavier pour DeepSeek Harness

Surveille les versions de DSH et des plugins, reteste les artefacts publiés exacts dans des exécuteurs jetables, publie des preuves de compatibilité lisibles par machine et rapproche les problèmes gérés après les correctifs.

Connecte DeepSeek Harness aux applications et services gérés par OOMOL, avec découverte et exécution progressives de Connector Action, plus un panneau intégré pour gérer les connexions Provider.

Boutique communautaire indépendante de plugins DeepSeek Harness : découvrez, installez et soumettez des plugins, outils et extensions vérifiés.

Plugin d'explorateur de fichiers pour DeepSeek Harness : arborescence de fichiers, aperçu, markdown, coloration syntaxique, édition dans le panneau, intégration VS Code — explorateur de fichiers global pour DeepSeek Harness.

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

Couche de coordination de plugins : les plugins déclarent leurs capacités, les commandes sont routées vers le plugin propriétaire sans appel au modèle, les schémas d'outils se chargent à la demande pour réduire les tokens du prompt, l'historique d'exécution se consolide en mémoire long terme au repos, et les échecs sont classés avant toute nouvelle tentative.

Plugin de mémoire inter-session pour DeepSeek Harness (DSH) : mémoire de projet en Markdown tenue au fil des échanges par le modèle de dialogue, avec divulgation progressive des fichiers thématiques, distillation silencieuse en arrière-plan en option, isolation par projet et panneau de réglages à mise à jour à chaud. Mécanisme aligné sur Claude Code auto memory. | Mémoire Markdown inter-session maintenue par l’agent : fichiers thématiques à divulgation progressive, distillation silencieuse opt-in, isolation par projet. Aligné sur Claude Code.

Utilisation de l'ordinateur via un périphérique USB HID externe : nommez une cible en langage naturel, un modèle de vision la localise dans une capture d'écran recadrée, et un Raspberry Pi Pico 2 déplace la vraie souris et tape sur le vrai clavier. 7 outils. Windows dispose de la liste des fenêtres, du recadrage par fenêtre et du relèvement automatique des fenêtres ; macOS nécessite pyobjc et ne dispose d'aucune de ces fonctions ; Linux n'est pas pris en charge.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Réducteur de résultats d'outils sensible au contenu : 13 réducteurs taillent les sorties excessives par signification dans tools/post-execute (les tests échoués sont conservés, le contexte de diff est supprimé, JSON et CSV sont échantillonnés, les problèmes de lint sont groupés par règle, les frames de pile de dépendances sont repliées et les répertoires encombrés sont comptabilisés), les originaux complets étant déversés sur disque derrière un localisateur.

Plugin DeepSeek Harness (dsh) pour l'analyse d'actions, le filtrage et le backtesting de stratégies sur les marchés A/HK/US/JP/KR/TW

Modifiez les règles globales de ~/.dsh/AGENTS.md depuis le panneau de paramètres web, appliquées immédiatement à l'enregistrement.

Plugin de mémoire à long terme et d'auto-évolution pour DSH : capture L0 → extraction de mémoire L1 → regroupement de scènes L2 → persona utilisateur L3, injection automatique de rappels, synthèse de compétences, entièrement local (SQLite FTS5 + jieba, rappel vectoriel optionnel).

Rendez n'importe quel projet prêt pour les agents IA en une seule commande. Détection adaptative de la stack technique (7 langages × 14 frameworks × 61 composants), génération automatique d'AGENTS.md, d'un squelette de documentation, de CI/CD et d'infrastructure de tests. En une phrase : donnez à n'importe quel projet la capacité d'être développé par IA.

Recherche web multi-moteurs pour les agents de codage — un cœur SearchBoost unique (recherche fusionnée, fetch, X) avec des adaptateurs MCP (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), une extension pi et des bundles DeepSeek Harness

Glisser-déposer à la manière de Codex : faites glisser n'importe quel fichier dans l'interface web DSH, il atterrit dans ~/.dsh-dropbox et le chemin est inséré dans la zone de saisie sous forme d'une puce bleue entière.

Équipe multi-agents par rôles pour DeepSeek Harness. /team réunit jusqu'à 12 sous-agents (produit, architecte, recherche, UI, backend, frontend, BD, sécurité, relecteur, QA, DevOps, docs) et exécute un pipeline à 9 phases avec jalons (clarifier, étudier, concevoir, relire la spec, approuver le plan, implémenter, relire, tester, livrer) sur des artefacts partagés. Les jalons qualité sont imposés par le code, non par les prompts : une tâche inachevée ne peut être marquée terminée, les constats arbitrés par le relecteur ou le QA, et les lacunes de couverture ou le rework apparaissent dans l'overlay et /team status. Livre un overlay (phases, effectif, DAG, artefacts, décisions), un mode équipe persistante et la comptabilité de tokens/temps. Pas de dépendance à l'exécution ni de build.

Trois outils Zhihu pour DSH — recherche sur le site, index web global de Zhihu avec filtres de domaine et de date, et réponses Zhida — avec une carte de réglages native et des résultats avec sources citées.

Souris et clavier réels pour un agent DeepSeek Harness : décrivez en mots ce qu'il faut cliquer, un modèle de vision le trouve, un périphérique USB HID clique dessus.

Sept modes préréglés d'agent pour DeepSeek Harness, chacun avec une limite d'outils fixe, un routage de modèle par mode et des niveaux de délégation rapide/profond omd_task, plus une boucle plan-à-exécution (/mode, /start-work, /ulw adossé à un objectif) et une page de paramètres qui remappe les modèles par mode et par niveau.

Canal iMessage bidirectionnel pour DeepSeek Harness via Photon : liste blanche d'expéditeurs, commandes de session, approbations et questions en chat, et une page Paramètres pour l'autorisation d'appareil et la configuration de ligne hébergée.

Refonte mobile-first de l'interface et passerelle par code d'appairage : utilisez DSH depuis n'importe où en tant que PWA installable avec Web Push, derrière votre propre proxy inverse ou Cloudflare Tunnel.

Intelligence documentaire locale pour PDF, Office, images et OCR pour DeepSeek Harness.