Plugins

Lit NTQQ (QQ 9.9.x) local sous Windows/Linux et exporte les chats de groupe/privés en txt/csv/json/md/html/sqlite. 16 outils : qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch, qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage, qqnt_ask, qqnt_recall (refuse l’ambiguïté ; nettoyage sur liste autorisée). UI 127.0.0.1:46728 : index SQLite incrémental, 6 vues, tâches, une colonne sur écran étroit, expéditeurs masqués, médias groupés, découpage quotidien, préréglages, ZIP AES-256 protégé par mot de passe. OCR/voix/embeddings s’installent à la demande dans le virtualenv du plugin. Requiert python3/sqlcipher3 ; Paramètres crée le virtualenv. Clé lue dans QQ ouvert et connecté.

Mémoire long terme en blocs : un événement par bloc dans un journal local append-only, avec vue des blocs et index dérivés ; l’historique complet reste récupérable et seuls les blocs pertinents entrent dans le contexte. Le modèle enregistre via `memory_remember` et récupère quelques éléments avec `memory_recall`, avec un rappel automatique avant chaque étape. Données dans `~/.beme`, sans service externe ni API key.

Plugin mémoire à six niveaux qui capture chaque tour, injecte un bloc stable sous forme de user snapshot et compacte l’historique du host dans un seul placeholder sans appel au modèle.

Titres automatiques pour les sessions DSH : nomme la session à partir du premier prompt et de la première réponse de l’assistant (« project｜task ») au lieu de tronquer le prompt. Remplace le fournisseur de titres intégré via un bundle patch, ajoute « AI rename » au menu de session avec aperçu et une page de paramètres provider/model, règles et journal de diagnostic. 49 unit tests.

Récupère une session déjà refusée par le host pour dépassement de la fenêtre de contexte : revérifie le message du gateway ignoré par le classificateur intégré, en extrait la fenêtre réelle et replie la plage la plus ancienne en un checkpoint sans appel au modèle (élagage des résultats d’outils, moteur de compaction du host s’il réduit la projection, ou digest mécanique). Réessaie ensuite l’étape échouée. L’outil `context_rescue` et `/rescue`, `/rescue-status` offrent le même parcours manuel.

Ajoute une ligne « Auto-rename » au menu latéral de chaque Session : le modèle lit son log, pondère davantage les messages utilisateur récents (décroissance exponentielle, constante de temps de 3 jours) et écrit un titre de 10 caractères CJK maximum. Le clic droit ouvre aussi le menu Session ; l’outil agent `session_auto_rename` expose la même opération. Nécessite DSH 0.2.1-rc.5 ou ultérieur.

Ajoute aux paramètres DSH des commandes d’affichage/masquage par modèle pour les fournisseurs personnalisés `llm-pi-ai`. Les modèles masqués disparaissent du sélecteur de conversation et sont archivés à l’identique pour pouvoir être restaurés à tout moment ; la désactivation ou la désinstallation du plugin restaure tout automatiquement. Les fournisseurs DeepSeek intégrés ne sont pas gérés.

Exécute le ZCode CLI installé localement comme route de modèle `zcode` dans DSH. Tout le trafic est signé par le binaire officiel ; le plugin n’envoie pas ses propres requêtes, ne forge pas celles du client et n’envoie pas les identifiants hors de la machine (le token du forfait est déchiffré uniquement en mémoire pour être remis au CLI officiel). Aucune API key requise. Prend en charge les canaux one-shot payant et app-server gratuit. Depuis v0.3.0, inclut un pont HTTP MCP ; les appels d’outils passent par l’approbation DSH. Document contract et gate `node --test` fournis.

Ajoute au sélecteur les modèles de votre propre Space Hugging Face avec GPU, démarre le Space à l’envoi d’un message, affiche sa progression puis le met en pause lorsqu’il est inactif ou atteint la limite de temps. Nécessite un compte Hugging Face, un Space GPU exposant une API compatible OpenAI, un token stocké dans le vault DSH sous HF_TOKEN et une formule payante pour le matériel GPU. Hugging Face facture le temps GPU.

Ajoute à DeepSeek Harness les modèles disponibles dans une application WorkBuddy Desktop connectée, avec groupes séparés CN et international. Dérivé reconstruit de dsh-workbuddy-connect@0.7.9 (originalement corrinehu/dsh-workbuddy-connect) ; mêmes IDs provider workbuddy/workbuddy-ai, donc incompatible avec les autres passerelles WorkBuddy.

Utilise le quota Z.ai / ZCode Start Plan dans DeepSeek Harness comme fournisseur de modèles GLM (GLM-5.3-Flash, GLM-5.3), avec appels d’outils et niveaux reasoning. Les paramètres affichent barres de quota, attribution du plan offert, occasions d’actualisation et journal de requêtes expurgé. Nécessite l’application ZCode Desktop installée et connectée au moins une fois (lecture du magasin d’identifiants local) et un compte avec droit Z.ai / Start Plan actif.

Relance automatiquement les requêtes modèle échouées : intercepte chaque erreur et rejoue la même étape après un délai de 2/5/10/20 s, afin que les incidents de passerelle et limites de débit ne terminent plus le tour.

Affiche près du composer DSH le quota restant du canal Our Free Model (OFM) actif et liste tous les canaux connectés dans un panneau. Signale ceux épuisés ; changer de modèle change aussi le canal affiché. Requiert dsh-our-free-model avec au moins un canal connecté.

Enregistre l’usage des tokens DeepSeek Harness dans CC Switch, une ligne par appel modèle, avec le registre de déduplication de son importeur DSH pour éviter les doublons. Au premier lancement, complète les enregistrements d’usage CC Switch à partir des journaux de session existants.

Fixe un plafond de dépense en CNY par tour DeepSeek Harness (¥5 par défaut) et arrête l’exécution avant la prochaine requête modèle une fois le plafond atteint. Interrupteur et montant à droite du dock du composer.

Anneau de quota GLM Coding Plan dans le dock du composer : fenêtres de crédits 5 h et hebdomadaire, niveau, actualisation auto et nouvelle tentative en un clic. Nécessite l’abonnement et la clé GLM Coding Plan, ainsi que les identifiants d’organisation et de projet BigModel (l’API de quota d’équipe renvoie vide sans eux).

Affiche en bas de la barre latérale DSH l’usage de l’abonnement OpenCode Go (5 heures, semaine, mois) et le compte à rebours de réinitialisation des 5 heures. Requiert l’identifiant OPENCODE_GO_API_KEY (Paramètres → Models ou entrée refs dans ~/.dsh/.credentials.yaml) ; sans lui, la carte est masquée.

Petit arbre flottant toujours visible des workspaces, conversations et sous-agents DSH en cours, en attente ou planifiés : état en direct, interlocuteur attendu, modèle par ligne, compte à rebours, autres instances dsh locales avec leurs ports et processus CLI claude/codex avec leurs threads de sous-agent codex.

Questions rapides dans DSH : sélectionnez du texte dans le chat, du Markdown/code, des rapports HTML rendus ou l’éditeur better-sidebar. La réponse par défaut démarre automatiquement (traduction de prose anglaise, explication d’un terme ou réponse à une question) ; toute saisie l’annule. La réponse est diffusée par une completion ponctuelle avec le modèle de la fenêtre principale, hérite d’un instantané de conversation en lecture seule et lit le fichier sélectionné comme contexte (20 000 caractères maximum par défaut), sans écrire dans la session principale. Installation en une ligne ; routes hôte, slots client, renderers de documents et pont de sélection iframe sont des points d’extension séparables.

Sélecteur de modèles à deux niveaux pour le composer de DeepSeek Harness : parcourez d’abord les providers, puis les modèles ; recherchez parmi tous les providers ou dans un seul. Choisissez les niveaux d’effort de raisonnement pris en charge et naviguez avec les flèches, Enter et Esc.

Ajoute un bouton scintillant à gauche du sélecteur de modèle dans la barre du composer. Un clic réécrit le brouillon sur place via l’hôte et propose brièvement une annulation pour restaurer l’original. Les réglages choisissent le modèle de conversation (provider/model du prochain message, avec repli sur la valeur par défaut configurée) ou le canal Pollinations sans clé, sans connexion ni budget de tokens, limité à une réponse toutes les 30 secondes. Pendant l’attente, le clic est traité par le modèle de conversation au lieu d’être refusé ; après la réouverture de la fenêtre, le premier clic revient automatiquement au canal sans clé. La langue du brouillon est conservée et les résultats dans une autre langue sont rejetés.

Carte d’état permanente en haut à droite de la zone de contenu DSH. Elle indique sur une ligne la répartition du temps du tour (modèle, outils, attente), les tâches repliables et leur barre de progression, l’objectif de session (modifier, suspendre, reprendre, effacer), les plans envoyés ouvrables dans l’aperçu, les fichiers modifiés, les jetons et la durée des sous-agents, ainsi que les tâches en arrière-plan. Les tâches actives ont un bouton d’arrêt en deux étapes ; les tâches terminées restent réduites à un compteur jusqu’à ouverture. La carte cède la place au contenu quand la zone rétrécit et devient un bouton rond à la limite.

Rend les fences dsh-view des réponses en cartes : texte, tableaux, graphiques, diagrammes Mermaid et widgets HTML sandboxés. Prompt modèle modifiable, outil `render_view`, skill inclus.

Plugin DeepSeek Harness (DSH) intégrant près du compteur de contexte du composer les anneaux de progression quota/usage du gateway Magpie local (`127.0.0.1:3425`), le suivi du modèle actif par Session et des infobulles de reset de limite 5 h.