Plugins

Citez tout message de la conversation dans le compositeur : sélection dans le menu @, bouton de citation d’un message ou sélection de texte puis Quote dans le menu contextuel. Les citations apparaissent en puces numérotées et bulles récapitulatives ; après l’envoi, chacune devient un bloc délimité pour que le modèle distingue citation et texte neuf.

Scène Live2D pour l’interface Web DeepSeek Harness : arrière-plan de colonne de chat, overlay au premier plan, emplacements dans la barre latérale, service des modèles de même origine, contrôle émotionnel LLM avec directeur intersessions, cartes de personnage et livres du monde façon SillyTavern.

Plugin Steward ajoute un panneau au compositeur pour lister les plugins DeepSeek Harness installés, les activer/désactiver, modifier leurs paramètres et masquer outils ou serveurs MCP d’un plugin dans une seule conversation. Le modèle peut aussi rédiger de courtes étiquettes chinoises en lisant le README et les fichiers package de chaque plugin.

Audite la dépense de budget de contexte à chaque tour : détaille AGENTS.md, catalogue de skills, schémas d’outils et contexte d’exécution ; signale comme gaspillage la réinjection de contenu inchangé ; classe le volume de descriptions lu par le modèle à chaque tour avec plus de 60 skills et l’inflation de schéma par plugin. Déterministe, sans LLM. Quatre outils dont un balayage intersessions.

QQbot surveille les groupes QQ choisis via OneBot 11 et regroupe les messages selon un seuil de nombre. Il résume chaque lot avec un modèle déjà configuré dans DSH et envoie le rapport de chaque groupe à des amis choisis par message privé QQ. Comprend filtres par mot-clé et expéditeur, page de réglages, console Web locale et archive des résumés.

Atelier Git façon IDEA pour l’interface Web : graphe avec voies et labels ref, filtres de journal, détails de commit, diff scindé/unifié avec staging par hunk, mode zéro contexte précis, changements locaux avec amend et sign-off, historique suivant les renommages, annotation par ligne, stash, branches, comparaison, tags, planificateur de rebase interactif et résolution de conflits. Inscrit le modèle de la session active dans un trailer Assisted-by et affiche les trailers existants en puces pour tracer l’historique créé par IA.

Arc réflexe pour DS Bot : fonctionne comme plugin DSH compagnon sans modifier ds-bot, collecte les faits par couches économiques, les évalue avec un modèle de décision local et ne réveille le Bot qu’au-delà d’un seuil.

Répartition de tâches par l’agent parent avec revue : découpez une tâche en ordres de travail, confiez-les aux prestataires choisis (fournisseur, modèle et effort de raisonnement propres), puis validez ou refusez chaque livraison. Les échecs sont redistribués avec vos retours.

Panneau ZenTao dans la barre latérale DSH : liste vos tâches, bugs et récits ; connexion Web, donc prise en charge sans API RESTful v2 (vérifié sur ZenTao 18.13 open source). Recherche, tri intelligent, filtres en retard/à rendre aujourd’hui et vue flux. Ouvre un chat prérempli (description, commentaires, captures) ou vide, ou envoie des tâches seules/en lot à une session d’arrière-plan avec choix espace, modèle, effort de raisonnement et consignes facultatives. Les captures deviennent des pièces jointes image. À la fin, lit la dernière réponse liée et suit en cours/à décider/terminé, avec remplacements et fin manuelle. Multi-compte, lecture seule, sans écriture ZenTao.

Page Skills autonome pour dsh : liste toutes les skills avec activation globale, par projet ou par session ; exclut du catalogue du modèle celles qui sont décochées et les classe par catégories nommées.

Cite Lens pour dsh : sélectionnez du texte dans un PDF, onglet Files, pour le citer ou poser une question dans le chat actuel. Les citations du modèle au format `[main.pdf p.7 "exact words"]` deviennent des liens qui ouvrent le PDF et surlignent le passage. `/cite-links` fait citer chaque affirmation du chat.

Lit vidéo/audio pour extraire métadonnées, images fixes échantillonnées, sous-titres et transcription multilingue avec étiquettes de locuteur. Capture aussi le bureau en direct en images ou en enregistrement. À la première utilisation, installe ffmpeg/whisper.cpp/sherpa-onnx et vérifie le sha256 de chaque fichier ; tout le traitement reste local. L’installation automatique et la capture du bureau sont actuellement réservées à Windows x64 ; ailleurs, les chemins ffmpeg et modèles doivent être définis manuellement.

Fournit neuf outils destinés au modèle via qBittorrent WebAPI v2, avec confirmation obligatoire des mutations et diagnostic des torrents orphelins.

Relie un serveur ComfyUI à l’agent par cinq outils `draw_*` (status, workflows, models, generate, reverse) et un panneau latéral. Aucun workflow n’est fourni et aucun modèle n’est présumé. Chaque JSON au format API placé dans le répertoire des workflows est inspecté pour repérer prompt, negative, width, height, steps, cfg, seed et LoRA ; un fichier sidecar peut remplacer les détections. L’injection LoRA s’insère dans tout graphe. Tous les chemins sont configurables, modifiables depuis le panneau et enregistrés dans un fichier de paramètres ; fonctionne avec ComfyUI distant ou déjà lancé. Démarrage headless et arrêt après inactivité sont facultatifs et désactivés par défaut.

Exécute Blender en mode headless depuis DeepSeek Harness : scripts `bpy`, rendu de scènes et export d’assets glTF. Des skills intégrés (recettes de modélisation, pièges de la série 5.x, procédures de pipeline) permettent à l’agent de vérifier la géométrie avant de rendre les assets.

Recherche bibliographique CNKI en lecture seule pour DSH. Quatre outils MCP (search/detail/export/status) pilotent votre propre Edge/Chrome via un pont de messagerie native. Aucun téléchargement PDF ; intervalle minimal de 3 secondes et plafond de 300 actions par jour. Pour faire apparaître les outils, installez `pip install wensu`, exécutez `wensu setup` et chargez l’extension navigateur.

Portage du pipeline mémoire V2 d’OpenAI Codex vers DeepSeek Harness : un agent en arrière-plan extrait chaque session inactive ; la consolidation rassemble les extractions dans `memory_summary.md` après comparaison avec une base Git. Le résumé est injecté dans les nouvelles sessions et les mémoires citées deviennent des compteurs d’usage. La page Paramètres choisit le modèle, l’effort de raisonnement par étape et les limites d’inactivité, d’ancienneté, de concurrence et de délai.

Ajoute un bouton Timestamp au compositeur. Lorsqu’il est activé, chaque message envoyé est suivi d’un message de contexte masqué contenant l’heure locale actuelle, afin que le modèle connaisse l’heure d’envoi. Le réglage est mémorisé par conversation.

Ajoute les modèles de chat du catalogue public Tako à la liste officielle des fournisseurs llm-pi-ai, avec actualisation en direct, fenêtres de contexte déduites des étiquettes de taille et connexion navigateur en un clic qui écrit une clé `cr_` dans les identifiants DSH.

Évalue la difficulté du message courant et affiche au-dessus du compositeur, avant l’envoi, le modèle le moins cher et l’effort de raisonnement suffisants.

Ajoute un fournisseur OAuth Claude Pro/Max avec comptes multiples, basculement facultatif de compte, rapport de quota en cache, catalogues de modèles en direct et UI de quota dans les paramètres et conversations. Utilise l’identité client Claude Code ; le rapport de quota repose sur un endpoint expérimental.

Catalogue Bailian (DashScope / Model Studio) dans les paramètres DSH : liste les modèles accessibles avec la clé API configurée, groupés par famille, et teste s’ils sont réellement appelables. Un modèle non ouvert répond 403, signalé par DSH comme clé invalide. Les modèles échouant au test ne sont pas ajoutés. Affiche aussi la fenêtre de contexte et le budget restant de la session active. Les clés `sk-` n’ont pas d’endpoint de solde ; ici, quota signifie quota de contexte.

Contrôle du modèle et de l’effort de raisonnement de style officiel dans le compositeur. Réutilise le sélecteur officiel et propose toujours Off/Low/High/Max, comme le contrôle DeepSeek officiel, même si le modèle gateway ne déclare aucun effort ; un bref indice en bas du panneau signale l’absence de prise en charge native upstream.