Plugins

Sélectionnez du texte dans une réponse DSH validée pour ouvrir un Topic multi-tour indépendant, persistant et en lecture seule, lié aux preuves de la session source et aux fichiers du projet, pendant que l'Agent source continue de tourner.

Téléversement de fichiers avec des cartes de pièces jointes codées par couleur (stockage isolé par session, déduplication sha256, purge par TTL), plus un outil read_document qui détecte le type de contenu pour PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Pont compatible OpenAI pour utiliser dans Midscene les modèles configurés dans DeepSeek Harness. Sur 127.0.0.1 (port 8787 par défaut, choisit un port libre si occupé), relaie les chat completions avec ou sans streaming vers la couche modèle hôte. Compatible avec routage officiel DeepSeek, CodeBuddy, Codex et endpoints OpenAI/Anthropic personnalisés. Les identifiants restent dans les plugins provider, le pont n’y touche pas. /v1/midscene-env produit quatre lignes MIDSCENE_MODEL_* et déduit la famille. Sept skills navigateur, bureau, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest et référence Midscene ; pas de npx skills add. npm : dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Recherche et récupération Web multi-sources avec failover pour les sessions DeepSeek Harness. Prend en charge les points searchProvider/fetchProvider et essaie TinyFish, Tavily puis la recherche officielle selon l’ordre choisi ; cette dernière participe toujours et peut être déplacée, mais pas supprimée. Répartit plusieurs clés API par plateforme en round-robin et exclut en amont les comptes épuisés selon leur usage. Les timeouts par requête et les nouvelles tentatives sur la même plateforme règlent la granularité. Récupération d’abord en HTTP local, puis rendu serveur TinyFish Fetch et Tavily Extract, pour les pages bloquées par proxy ou DNS. Affiche usage des clés et limites du forfait. Installation npm : dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-failover-search

Connecte ChatGPT à DeepSeek Harness via OAuth navigateur Codex, sans API key ni Workspace. Enregistre pi-ai Codex, définit modèle/raisonnement par défaut, actualise le catalogue et affiche l’usage sur cinq heures et hebdomadaire.

Fournisseur de modèles Tencent CodeBuddy pour DeepSeek Harness. La connexion se fait par OAuth dans le navigateur, sans clé API ; le catalogue CodeBuddy indique pour chaque modèle ses capacités de contexte, de sortie, d’appel d’outils, de raisonnement et d’image. Plusieurs comptes sont conservés, avec bascule automatique vers le prochain compte utilisable. Le composer affiche le quota restant et un panneau d’utilisation des jetons et crédits. Le plugin exécute aussi, pour chaque compte, les tâches de croissance CodeBuddy automatisables et en consigne le journal d’exécution. Installation npm : `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Navigateur du corpus PRTS.chat pour deepseek-harness : recherche locale/cloud, lecture des sources et espace 3D Rhine Lab.

Terminal d'opérations SSH pour l'interface web DSH : pilotez un serveur connecté depuis la conversation principale (ssh_connect/ssh_exec/ssh_read/ssh_write/ssh_disconnect) tout en conservant un terminal interactif xterm.js sur la droite.

Plugin passerelle pour l'extension Chrome [Better DeepSeek](https://github.com/EdgeTypE/better-deepseek) : expose une prise de contact HTTP et des flux d'événements SSE filtrés par session via le serveur web, permettant des intégrations d'interface d'extension de navigateur avec DeepSeek Harness.

Outils read / edit / batch_edit / undo_last_edit ancrés par hachage : chaque ligne reçoit un hachage de contenu unique de 3 caractères, les modifications ciblent les hachages plutôt que les numéros de ligne, et la vérification de l'état servi rejette les plages obsolètes avec des ancrages actualisés.

Contrôle votre vrai Chrome depuis DSH via un pont WebSocket local : gestion d'onglets, navigation, snapshots DOM, évaluation JS de page, clics, saisie, captures d'écran, attentes et gestion de dialogues derrière une bascule dans Paramètres.

Workflow multi-agents pour concours de modélisation mathématique : le preset « UltraMath » exécute un problème de la lecture au framework, dérivation, codage, vérification, papier et revue, plus 4 presets de rôle à étape unique (mathématicien, ingénieur, rédacteur, relecteur) et 33 docs skill de bibliothèque de modèles.

« Lecture » d'images pour les modèles texte uniquement : réduction d'échelle + réduction de la profondeur de couleur + empreintes de structure/couleur transformées en grilles de texte renvoyées dans la conversation, permettant au modèle de zoomer, d'échantillonner et de faire de l'OCR de manière autonome comme un modèle multimodal ; entièrement local, sans dépendance à un modèle externe, fournit une compétence de méthodologie de lecture d'image et PaddleOCR en option.

Crée dans DSH des modèles Blender modifiables avec dimensions liées pour haut-parleur, tasse et lampe. Redimensionne des ensembles de haut-parleurs déplacés, inclinés ou animés en conservant détails manuels, caméras et timing. Maillages de contrôle bornés, subdivision, copies répétées et placement avec graine sur surfaces statiques fermées. Inspection des dimensions selon les axes natifs, échantillons locaux et images multi-vues centrées sur le sujet ; révisions immuables et validation préservent les modifications. 18 outils de modélisation, revue et livraison.

Parcourt et gère les skills utilisateur déjà présents sur disque dans DSH et dans les répertoires personnels des agents pris en charge.

Interface Feishu (Lark) pour DeepSeek Harness — une console de contrôle pilotée par panneaux : chaque commande slash est un bouton sur la carte du panneau de contrôle ⚙️, avec approbations et questions intégrées à la carte, des cartes de diffusion en direct, et une configuration de l'application par un seul code QR.

Plugin hôte DSH pour les LLM locaux et par API : amélioration continue à chaque usage avec auto-vérifications par raisonnement contradictoire, escalade vers un critique, récupération mémoire par index inversé, guidage de convergence du cycle de code et garde-fou de livraison à cinq états.

Faites que l'IA retienne votre façon de penser, pas ce que vous avez dit : elle capture activement vos principes, vos lignes rouges et vos habitudes de travail d'une session à l'autre, avec capacité de mémoire, décroissance progressive et justification lisible par un humain pour chaque entrée. La 0.7.0 apporte un portrait de persona intuitif avec traçage des preuves.

Développement de type VSCode Remote-SSH pour DSH — connexion aux HPC et serveurs via SSH, lecture et édition de fichiers distants dans l’onglet Files intégré, terminal auto-SSH, espaces de travail distants avec lectures en un seul aller-retour et cache des résultats, et 12 outils de modèle remote_ssh_* sensibles à la session.

Lecture approfondie et résumé pour DSH : livres, articles, vidéos et web transformés en notes Obsidian structurées via des parseurs de plugins, des sous-agents parallèles MapReduce de lecture profonde, des sorties JSON Schema et un cache idempotent.

DeepTrace — rapports d'agent déterministes issus des journaux de session (quotidiens/hebdomadaires/mensuels/annuels/personnalisés) : détail des coûts et des tokens, 8 règles d'analyse, revue de collaboration, solde du fournisseur en direct, export PDF/PNG/HTML ; en lecture seule, ne réécrit jamais l'historique.

Génération d’images et de vidéos par IA pour l’interface Web DSH. Catalogues par canal et adaptation par famille (gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), studio latéral, canevas infini à nœuds, aperçu de fichiers, skills de canevas et modèles de prompts. La vidéo gère texte/image vers vidéo, première/dernière image clé et références multiples, avec soumission/sondage/téléchargement asynchrones, outils vidéo côté hôte, nœuds vidéo et assemblage local avec ffmpeg d’au moins deux nœuds en un MP4.

Superposition de compagnon de bureau Live2D pour la Web GUI de DSH : reflète l'état de l'agent (réflexion, inactif, erreur, terminé, en attente d'approbation) avec des animations et des bulles de dialogue, réactions tactiles par partie, glisser-déposer pour ancrer, personas interchangeables et modèles personnalisés via URL ou chemin local.

Installe un préréglage d'écriture de roman multi-agents pour DeepSeek Harness : un agent chef d'orchestre répartit le travail entre cinq sous-agents spécialisés — construction du monde, intrigue, gestion des personnages, rédaction de la prose et révision qualité.