Plugins

Lecteur de bruit blanc : diffuse pluie, ruisseaux, feu de camp ou café pendant que l’IA code, pour favoriser concentration et flow. Modes séquentiel, aléatoire, boucle d’un son et intermittent. Téléchargement automatique par l’IA de musique depuis Wikimedia Commons, sous licence CC0/PD/CC-BY.

Ajoute aux sessions Web DSH les scores de combo, le détail de l’activité, les évaluations par tour et des encouragements facultatifs basés sur Jev.

Porte la méthode obra/superpowers sous forme de 14 skills DSH natives —brainstorming, writing-plans, executing-plans, subagent-driven development, test-driven development, systematic debugging, parallel agent dispatch, git worktrees, code review, verification before completion, skill authoring, etc.— en préservant scripts, références et liens. Elles passent par le registre DSH ; le frontmatter rejoint un manifest et les préfixes sont adaptés aux noms des skills DSH. Nécessite le format de session DSH v4 (DeepSeek Harness officiel 0.1.7+). `/superpowers` déclare le type source détenu par le producteur `plugin:dsh-plugin-superpowers`.

Espace de formation juridique : interface académique à trois volets qui lit le profil d’apprentissage « Minglü » (préréglage lawagent : dossiers, cartes mémoire, carnet de réponses erronées et notes) et envoie des consignes à la session Minglü en un clic.

Pluie numérique Matrix : recouvre le chat de colonnes classiques de caractères verts, à têtes blanches incandescentes et traînées vertes, où défilent en temps réel les tokens générés par l’agent. Réglez opacité, vitesse, densité, taille de police et couleurs ; l’intensité suit l’activité de l’agent.

Onglet latéral loci second brain : recherche hybride, Q&R avec citations, consultation des souvenirs par jour et capture rapide dans une base loci locale. Proxifie `loci serve-http` en same-origin depuis dsh-better-sidebar, sans fork du cœur.

AlphaRSI : boucle d’auto-amélioration à trois rôles qui fait évoluer la recette d’entraînement des modèles de séquences alpha. Operator exécute le walk-forward, Evaluator note avec OOS RankIC et Refiner propose des hyperparamètres par recherche bayésienne TPE ; seules les recettes strictement meilleures sont conservées. Exécution hors ligne en une commande, bundle de données vérifié par sha1, détection GPU automatique. Une skill incluse.

Évite l’échec d’un appel dû à un argument redondant d’élévation du sandbox. pwsh, bash, write et edit annoncent tout l’enum `sandbox_permissions`, mais DSH n’accepte qu’un niveau strictement supérieur à celui déjà actif ; répéter le même niveau est refusé avant exécution et peut coûter un tour en tentatives. Enregistre un seul listener waterfall tools/execute et, uniquement après ce refus documenté et si l’argument contient le champ d’élévation, réémet une fois le même appel sans ce champ. Sûr : le refus précède l’exécution (rien n’a tourné) et l’appel corrigé ne correspond plus, donc pas de boucle. Vérifié : avant, isError=true et commande non exécutée ; après, sortie réelle et isError=false, avec un tool/call et un tool/result. Aucune dépendance.

Attestation de formation : formation standardisée hors site, reproductible, attribuable et auditable pour l’évaluation d’actifs. Bloque strictement quatre défaillances : rafraîchissement partiel, hash incorrect, lecture inconnue considérée comme réussie et pollution du référentiel maître. Un Skill inclus.

Coordonne le rappel limité de mémoire de projet depuis des fournisseurs compatibles de mémoire et d’apprentissage, avec réglages partagés et gestion du cycle de vie des fournisseurs.

Plugin DSH Web avec configuration de marque modifiable par l’utilisateur : nom de marque dans la barre latérale, grand titre d’une session vide et badge « Aperçu ». Enregistrée dans le document de paramètres DSH, elle prend effet immédiatement.

Étape d’analyse complète, d’entraînement de modèles et d’estimation pour la recherche en évaluation des actifs et apprentissage automatique. Une skill est fournie.

Brick : thème sobre, fondé uniquement sur des tokens, pour DeepSeek Harness Web. Neutres chauds de plâtre, fines lignes de joint, accent terre cuite et interrupteur marche/arrêt dans Settings. Tout est un plugin et chaque brique porte sa charge.

Thème à l’encre pour DeepSeek Harness inspiré de Luzhou Moon, chanson guofeng du chanteur chinois Vae. Basé sur dsh-theme-customizer, repeint fond, barre latérale, compositeur, bouton nouvelle session et panneaux Settings/Cordis/flottants avec des paysages à l’encre générés ; ajoute cadres dorés, pluie plein écran et paroles verticales tournantes de 24 chansons chinoises.

Enregistre des règles de workflow ciblées et des rappels de correction, avec des preuves limitées et des réglages locaux. Intégration facultative à Brain Hub.

Mémoire locale par projet avec vérification avant rappel, références aux sources, consolidation réversible et service Cordis portable. L’adaptateur Harness fournit recherche et réglages ; l’intégration Brain est facultative.

Second cerveau IA auto-organisé pour Obsidian sous forme d’un seul plugin DeepSeek Harness. Fork fusionné de dsh-plugin-wiki-skills et dsh-plugin-wiki-tools, visant la parité avec claude-obsidian.

File priorisée faisant autorité pour les tâches DSH↔Hermes (reset > approve > review) : mise en file par toutes les voies, modèle lease/claim avec concurrence 1, vieillissement des priorités contre la famine et mutex busy atomique. Le consumer Hermes (cron */1 + monitor gating) traite les tâches, écrit les demandes review-handoff après vérification d’un seul slot et appelle l’agent reset.

Kit d’apprentissage des algorithmes qui synchronise les soumissions Codeforces et AtCoder, repère les lacunes, crée des plans d’entraînement IA et suit les révisions espacées sur un cursus de 114 leçons.

Moteur de raisonnement déterministe (DRE) pour dsh : outils dre__* de vérification des connaissances par discrimination en trois étapes, boucles cognitives déterministes, résolution de contraintes, modèles mentaux et mémoire synaptique ; renforce la fiabilité des informations.

LLM-as-a-Verifier pour dsh avec mode de conversation Best-of-N intégré : classe N candidats avec un vérificateur fin (note attendue sur la distribution logprob), à la demande via l’outil verify ou automatiquement à chaque tour d’une session Best-of-N.

Plugin communautaire DSH pour des backtests de recherche diePi contraints et auditables.

Plugin d’ontologie typée et compatible avec l’inférence pour DeepSeek Harness (TBox + ABox). Il fournit des connaissances métier durables que l’agent peut définir, confronter à des assertions et interroger sous contraintes de schéma.

Plugin Web statique au niveau déploiement pour DSH : thème sombre de la GUI DeepSeek Harness Web (oklch rose/violet, compositeur Liquid Glass, fond Silk WebGL2, Sora/Fraunces/JetBrains Mono). Installation : `dsh plugin --profile web add dsh-cerrda-theme`