Plugins

Gouvernance des plugins : les plugins nouveaux/mis à jour sont d'abord mis en attente dans une zone de candidats, puis montés à chaud après le démarrage — le succès promeut, l'échec désactive automatiquement, les échecs répétés gèlent, mode sûr en un clic, panneau de diagnostic dans la barre latérale (npm : dsh-my-guardian).

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Plugin mémoire DSH maison : stockage persistant SQLite + garde d'audit au niveau base de données (enforceAudit) + journal d'audit. Capture automatiquement les connaissances après les conversations, les agents se souviennent via memory_recall, prise en charge du partage multi-agents Claude Code/Codex/Cursor. Zéro dépendance externe.

Tâches planifiées : exécute un prompt selon des planifications cron, chaque exécution ouvre une nouvelle session d'agent pour effectuer le travail, avec liaison d'espace de travail, exécution manuelle, nommage automatique des sessions et une page de gestion des tâches en plein écran.

Fiabilité des tâches : nouvelle tentative automatique en cas de timeout/échec du modèle, reprise automatique des tâches inachevées, vérification d'achèvement, interruption des boucles de réflexion, reprise après veille ou redémarrage, mode pilote automatique et point de déclenchement distant (npm : `dsh-task-reliability`).

Du chat au canevas puis à l'œuvre : pilotez ComfyUI comme IDE visuel de workflows dans DSH. Intégrez ComfyUI (local ou cloud) comme canevas en écran partagé dans DSH Web : l'agent écrit prompts et scripts dans le chat, les applique en direct et produit images, musique, vidéo et 3D. Opérations : composer des pipelines, lire/écrire les workflows, éditer les nœuds, câbler les liens, exécuter, régler et déboguer. Production : balayages de paramètres par lots (batch_run) et récupération automatique des sorties dans le chat (get_outputs). Entretien : lancement et mise à niveau en un clic de ComfyUI, du cœur et des nœuds personnalisés. Ce paquet est le plugin côté DSH et embarque le nœud pont côté ComfyUI.

Améliore la visualisation des données dans DeepSeek Harness en sélectionnant automatiquement les types de graphiques à partir des entrées de l'utilisateur et en générant des images pour les tendances, comparaisons, proportions, relations et flux.

Mémoire inter-session avec rappel déterministe à zéro jeton (bigram-Jaccard fusionné avec FTS5 BM25 via RRF, tokenisation adaptée au chinois), renforcement qui consolide les observations répétées, et procédures cristallisées en fichiers SKILL.md affinés sur place via un cycle active-stale-archived avec archivage et restauration réversibles. L’ingestion et la purge exposent chacune un niveau d’autonomie choisi par l’utilisateur ; les conflits et les écritures à forte importance vont toujours en revue humaine, et rien n’est jamais supprimé automatiquement. Nécessite Node 22.5+.

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Connecter un compte ChatGPT aux modèles Codex dans DeepSeek Harness via navigateur PKCE ou OAuth device-code, avec rafraîchissement automatique du token et connexion Web ou headless.

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Achemine automatiquement et intelligemment chaque tâche déléguée vers le meilleur modèle configuré à l’aide d’alias, de balises de capacité et de consignes d’usage, en gardant les tâches routinières rapides et économiques tout en envoyant les travaux complexes vers des spécialistes plus puissants. Configurez votre équipe de modèles dans l’interface Web ou via une configuration guidée, exécutez les spécialistes en parallèle avec une fusion de résultats fiable, et voyez le modèle choisi d’un coup d’œil dans les vues de sous-agents et dans l’arborescence Tasks de Better Sidebar.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

Gestionnaire de plugins avec centre de secours : activation/désactivation groupée par nécessité, sources de mise à jour multiples (npm / dshfind market / GitHub), téléchargements privilégiant le navigateur avec dossier d'installation automatique, repli P2P, auto-vérification préalable au démarrage et quarantaine des bundles cassés.

Génère et affiche automatiquement des images dans le chat DSH via des canaux API ou des CLIs locales (mmx / codex / agy), et peut également reconnaître des images à l'aide de la CLI correspondante.

Adaptateur LLM GitHub Copilot : connexion par flux de périphérique OAuth, découverte de modèles en direct depuis l'API Copilot, prise en charge de la vision pour les modèles compatibles image (gpt-4.1, gpt-4o), et deux protocoles de communication (Chat Completions et Responses API) avec routage automatique des endpoints par modèle.

Rail de navigation des nœuds de conversation pour l'interface web de DSH : un tiret par message utilisateur sur le bord droit, suivi de la position de lecture, carte d'aperçu au survol, clic pour sauter avec ligne surlignée, fenêtre glissante et masquage automatique.

Migre automatiquement les skins de l'animal de bureau Codex vers DSH : un compagnon animé dans un coin reflétant l'état de l'agent (réflexion, utilisation d'outil, attente d'approbation, échec, terminé), avec des boîtes de dialogue en verre dépoli par session et un panneau de réglages complet.

Redémarre DSH : méthode de redémarrage configurable (Node natif / PowerShell hérité), invite de reprise après redémarrage, relance automatique optionnelle par watchdog.

Revue des modifications en attente pour DeepSeek Harness : chaque modification d'edit, write et str_replace_editor est automatiquement rassemblée dans la liste des fichiers, où un bloc de modification, les blocs d'une sélection ou le fichier entier peuvent être conservés ou annulés, avec prise en charge de annuler/rétablir. Importe les modifications de gestion de versions de l'espace de travail, affiche le diff en simple colonne ou côte à côte, et propose un aperçu Markdown où les modifications peuvent aussi être conservées ou annulées, la recherche dans le fichier, le saut de blocs et des références de ligne copiables ; les données de diff sont stockées durablement, la revue se poursuit donc après un redémarrage.

Panneau de tâches pour la barre latérale DSH Web : publie des tâches, distille automatiquement les sessions associées et pilote les étapes plan/développement/revue avec des sous-agents et acceptation dans le panneau.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Flux de travail de recherche par Découverte Guidée par Questions pour DeepSeek Harness avec un Préréglage d'Agent QDD, des exécutions Manuelles et Automatiques durables, et un panneau de recherche auditable.