Plugins

Noyau d'organes d'Agent-Body : plugins organisés comme un seul corps. Chaque commande devient un influx nerveux qui innerve de façon déterministe l'organe compétent et nomme la capacité à utiliser ; un battement à intervalle variable diffuse directives de l'opérateur, proprioception et alertes d'homéostasie ; les réflexes se déclenchent sans appel de modèle ; les échecs suivent une attribution déterministe (outil, arguments, permission, délai, réseau), une prescription et une boucle de revérification, les erreurs d'arguments n'étant jamais réessayées. Un organe manquant est compensé par celui dont les capacités recouvrent le plus, et les schémas d'outils sont filtrés selon l'intention (réduction mesurée de 84,7 %, reproductible dans le dépôt). Paquet des plugins noyau d'agent-body.

Applications natives iOS et Android pour le contrôle à distance de DeepSeek Harness, avec chiffrement de bout en bout, navigation dans les espaces de travail et mises à jour de session en temps réel.

Facturation du cache par appel dans la fenêtre contextuelle du compteur de contexte : totaux de l’étape, du tour et de la session actuels avec tokens et montants de hits / misses / sortie, tarification automatique des heures de pointe et creuses à Pékin, tarifs par modèle et facturation des relais tiers également.

Compétence et outils de présentation : une phrase ou un document produit un diaporama HTML et un PPTX modifiable. Sept mises en page (dont citation et tableaux PPTX natifs), notes du présentateur (panneau HTML avec touche S et diapositives de notes natives), cinq thèmes intégrés, configuration du thème/de la langue par défaut et prise en charge bilingue. Guide de première utilisation en 4 étapes dans les réglages.

Plugin d'annonce vocale sans dépendance, piloté par les événements : pas de modèle supplémentaire, pas de coût en jetons. Parle avec la voix naturelle intégrée du système, prenant en charge Windows et macOS ; annonces de réponse finale, alertes d'approbation et de question, annonces d'événements facultatives (fin de tour, commande terminée, changement d'objectif, erreurs d'outils, mises à jour de tâches), réponses finales rejouables et une page de paramètres visuelle bilingue.

Plugin d’analyse statique LLVM qui produit le bitcode complet de projets C/C++ et lance l’analyse d’accessibilité de kernel-analyzer (KAMain). Fournit les outils kanalyzer_* à l’agent et le service ctx.kanalyzer aux autres plugins.

Animal de bureau du mème NiuLai — crie « Ma～ma～ » avec une bouche synchronisée lorsque votre agent termine ; 6 skins, actions signatures, liaison d'événements d'action, cris d'animaux synthétisés via WebAudio et skins SVG dessinés à la main inclus.

Shell d'interface mobile pour la Web GUI de DSH : transforme la disposition bureau à trois colonnes en disposition tactile pour téléphone (tiroirs en superposition, FAB déplaçable, dialogues plein écran, historique à défilement infini) sous un viewport de 1024 px, sans impact sur le bureau. - PWA mobile complète pour DSH, construite sur dsh-mobile-gate : passerelle d'accès à distance sécurisée plus installation sur l'écran d'accueil (manifest + service worker), capacité hors ligne, gestes tactiles (tirer pour actualiser, balayage depuis le bord pour revenir, zoom de police par pincement), notifications push de fin d'agent et disposition tactile d'abord — bureau non affecté.

Connecte les modèles Qoder (Lingma CN/international) à DSH via leurs PAT, avec pool multi-comptes par région, pointage quotidien, basculement automatique et consultation des crédits en lecture seule.

Affiche les blocs de code mermaid/mmd de la conversation sous forme de cartes graphiques avec bascule aperçu/code ; le moteur est intégré, donc tout fonctionne hors ligne sans CDN (npm : `dsh-mermaid-render`).

Penser en chinois : injecte un prompt système pour garder pensées et réponses en chinois, déploie le bloc de raisonnement par défaut avec repli interactif et localise les libellés de l'interface (npm : `dsh-think-zh-expand`).

Section Skills & MCP dans Paramètres : parcourir, créer, modifier et supprimer des skills avec surveillance de répertoire en direct, basculer le chargement de toute skill sur disque via les clés de politique frontmatter, enregistrer des dossiers locaux ou dépôts GitHub comme racines d'analyse supplémentaires, modifier les lignes de serveurs MCP dans le patch de profil, importer la configuration MCP depuis Claude Code ou Codex, et installer depuis un marché organisé de dépôts de skills et serveurs MCP.

Royaume de gouvernance d'agents pour DeepSeek Harness : territoires, liaisons de rôles (bind/unbind/session avec identité de modèle/agent), et une boucle de tâches planifier→assigner→exécuter→réviser où les déclarations du Worker ne se complètent jamais automatiquement (Claim ≠ Fact), avec une console d'exploitation GUI locale.

Plugin d’analyse statique LLVM pour DeepSeek Harness : génère du bitcode analysable et lance l’analyse d’accessibilité de kernel-analyzer (KAMain) via ctx.kanalyzer.

iLife : une carte de paramètres DSH pour la suite iLife home-life — memo, calorie, chef, home, schedule et bill dans une barre d'onglets — couvrant chaque partie de votre vie domestique.

Télécommande mobile Telegram qui connecte le téléphone à une session web DeepSeek Harness en direct : sélecteur espace de travail puis session (/sessions), /last pour la question/réponse précédente, /model pour changer de modèle, et réponses natives en message enrichi.

Pipeline de recherche multi-plateformes et de recherche approfondie : harvest_scout pour la découverte parallèle sur GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili et YouTube ; harvest_deep_research pour des rapports de recherche complets automatisés ; plus extraction, vérification croisée des sources et audit de crédibilité.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

Passerelle de permission à grain fin : revue d'appel d'outil par catégorie (répertoires hors espace de travail, commandes, lecture/écriture de fichier, sous-agents, actions répétées) avec exceptions allow/deny globales et par projet, défauts d'outils rapides, règles personnalisées, modale d'approbation bilingue avec détails de diff inline, raisons de rejet personnalisées et flux de mise à niveau de sandbox.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Gère les conversations DSH dans un tableau multi-espaces : archivage par lot, recherche dans le corps des messages et suppression réversible dans la corbeille.

Garde d'encodage de fichiers : lecture/écriture/édition octet par octet exactes pour les fichiers GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 et UTF-32, afin que la modification d'un fichier hérité le laisse dans son encodage d'origine au lieu de le réécrire silencieusement en UTF-8 ; le BOM UTF-8 est conservé exactement tel quel, les fins de ligne (CRLF/LF/CR) sont préservées, les caractères que l'encodage ne peut pas représenter sont refusés au lieu d'être écrits en « ? », et les fichiers non UTF-8 sont listés avec des encodages candidats pour que le modèle puisse les relire explicitement.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Exécute des tests d'installation et de fumée isolés pour les plugins DSH dans des profils jetables, renvoyant des enregistrements de réussite/échec structurés et des matrices de lots sans toucher à votre profil réel.