Plugins

Analyse les images de conversation via des invites spécifiques au mode (caption, UI, document, grounding, topologie, etc.) et injecte des preuves structurées avec des primitives de coordonnées (boîtes, points, références) sous forme de texte, avec mise en cache au niveau de la session pour réutilisation lors du replay et de la compaction.

Permet à un agent DeepSeek Harness local d'utiliser BailingHub pour interroger des données, mettre à jour des enregistrements et exécuter des actions autorisées dans une boutique en ligne, un SaaS ou un autre système d'administration.

Arborescence de fichiers dans la barre latérale pour DeepSeek Harness : un panneau de fichiers avec une arborescence paresseuse à icônes par extension, actions copier le chemin et envoyer à l'agent.

Animal de compagnie baleine cyber pour DeepSeek Harness : une baleine flottante, nourrissable et personnalisable en couleur au-dessus de shell.overlay qui signale l'utilisation des tokens, le quota, les interactions et le nombre de sessions — un seul bundle dsh-plugin portant le cerveau de chat de l'hôte et la surface du navigateur.

Icônes de style Fluent automatiques et personnalisables par l'utilisateur pour les paramètres DSH et les actions de la barre latérale, avec des packs SVG hors ligne et la préservation des icônes d'origine.

Centre de compétences dans l'interface web DSH : parcourez les compétences chargées groupées par source (system / project / user / custom / runtime), avec création, activation/désactivation et suppression (déplace vers .trash).

Bouton marche/arrêt en un clic épinglé dans le coin inférieur droit de la fenêtre : redémarre le faisceau DeepSeek en place via un assistant détaché qui relance l'invocation de démarrage exacte (bouclage de même origine gardé), avec une action facultative d'arrêt uniquement.

Consultant en évaluation et amélioration des relations publiques : évalue la probabilité de réussite des relations publiques en fonction des anti-modèles historiques et des modèles de réussite, avec une notation en un clic et des suggestions exploitables.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek texte seul : outil `vision` appelable par le modèle, adaptateurs wrappers pour deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / tout VLM compatible OpenAI / Gemini / canaux Ollama locaux, mémoire de preuves avec réhydratation par compactage, cache de hachage de contenu et panneau client bilingue.

Tests d’acceptation indépendants dans un navigateur pour les livrables d’agent : une spec JSON en entrée, un verdict basé sur un vrai Chromium en sortie.

Masque les motifs de secrets pris en charge dans la copie d'export `session-telemetry/record`, avant que les backends de télémétrie configurés ne la reçoivent.

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

DSH plugin: counts completed compactions per session and raises a floating reminder — with bilingual UI — only after repeated compactions plus heavy extra token spend.

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Deterministic project actions shared by people and agents: one actions.json, a right-sidebar run panel, and agent tools.

DSH Web plugin that injects an SVG (feTurbulence + feDisplacementMap) refraction filter and applies it through backdrop-filter to panels, bubbles and the input card, and bundles the orca-scene skin with theme tokens plus light and dark backgrounds.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Animated DSH Web pet with model-adaptive output pacing, tool-state reactions, replaceable character packs, and a bundled skill for creating or extending pet animations.

Cross-session experience memory for DSH. Lessons are evidence-graded, injected when the turn is about the same thing, and shown just before an action only when the record declares which call it applies to. A rule that holds whatever the turn is about — "always answer in Chinese" — can be marked **standing** and is then carried every turn: measured on 24 isolated real-model turns, a standing rule is followed 6/6 against 0/18 for the controls (empty store, same record unmarked, unrelated standing record). A guess still cannot become always-on: a standing record needs a verified passage like any other. What nobody looks up is retired, reversibly. Five tools, seven slash commands, zero runtime dependencies.

Simulated life context for DeepSeek Harness: every turn injects the past 24h of simulated life events from the workspace .life/ directory (sliding-window filter, session-level deduplication with delta updates, world summary) as a collapsed context notice, and the life_react tool lets the agent record feelings, thoughts and actions back into its life log for the next round of world evolution — turning a DSH agent into a roleplay character with a persistent daily life.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.