Plugins

Plie les résultats d’outils trop volumineux dans des fichiers de débordement sur disque avec des marqueurs de tête et de queue déterministes. Indexe les résumés de compaction dans un registre consultable et extrait des souvenirs intersessions limités par projet. À la demande, le contenu plié est restauré octet pour octet en un seul appel d’outil.

Passerelle de messagerie multicanale pour DeepSeek Harness : chaque groupe et conversation privée QQ (SnowLuma / OneBot v11, QQ Bot officiel) ou Discord devient une session Agent distincte, liée à une fiche de rôle. Son domaine comprend des bases de connaissances avec validation des brouillons, une mémoire partagée, un lecteur GitHub en lecture seule et des règles de déclenchement en groupe. Deux profils intégrés (service client, discussion de groupe), envoi unifié avec diffusion et relais humain.

Graphe à bulles déplaçables des espaces et sessions DeepSeek Harness dans l’interface Web : grandes bulles pour les espaces, petites pour les sessions, lignes pour les appartenances réelles. Panoramique, zoom, ajustement, filtres espace/état/type/archivage et recherche noms, chemins, titres. Actions natives pour ouvrir ou créer des sessions, renommer des espaces, archiver ou restaurer ; mises en page enregistrées dans le navigateur.

Mode rapide de DeepSeek Harness : limite stabilisation du raisonnement, narration et étapes par tâche, sans changer le modèle ni l’intensité du raisonnement. Mesuré sur 10 familles/30 unités : défaut, temps 0,72x, tokens 0,74x, étapes 0,71x. Déplacer « write it once » de l’étape 4 à 2 donne debugfix 0,535x, ledger 0,506x, migrate 0,751x, total 0,625x sur 13 paires (0,614x tokens); migrate seul étape 3 : temps 0,509x/sortie 0,528x. Tests cachés réussis. Pour les réparations courtes de 1–5 étapes et le remodelage de données, le rappel ne vaut pas le coût; testez par type de tâche.

Lit vidéo et audio locaux dans le chat. Captures, transcodages et voix off créés pendant un tour s’affichent sous la réponse finale si leur chemin figure dans commandes, sortie ou réponse ; play_video lit les autres fichiers. Cartes vidéo avec aperçu au survol, barre de recherche audio ; HTTP Range permet la recherche sans charger les longs fichiers en mémoire. Ajoute un rendu latéral car l’aperçu intégré ne lit pas mp4. look_video utilise Chrome/Edge local masqué pour planches horodatées, grandes images ou séquences courtes ; vérifie silence, faible volume, clipping, canal unique, images noires/figées et en-têtes MP4/MOV (codec, HDR, faststart) pour mobile ; correctifs ffmpeg inclus.

Intelligence d’ingénierie pour agents de programmation dans DeepSeek Harness : mémoire d’ingénierie persistante, attentive aux preuves et isolée par projet, avec recherche hybride unifiée entre mémoire et documentation RAG.

Coach d’étude DeepSeek Harness : transforme un cours en carte matière/module/unité, suit la maîtrise de chaque unité en six étapes, planifie les tâches quotidiennes depuis un index de ressources, gère carnet d’erreurs et cartes de répétition espacée, et fournit son panneau web.

Transforme un vault Obsidian local en un panneau de chat RAG dédié : navigateur de notes, chat avec récupération et sources citées côte à côte ; recherche locale des notes par BM25 et bigrammes CJK. Les réponses transitent en streaming par le canal de modèles DSH, les citations [n] sont cliquables et l’indexation incrémentale utilise mtime.

Thème Arknights pour l'interface DSH Web : 12 fonds plein écran, flou des bords, adoucissement et opacité vitrée calculés pour chaque image ; encre OKLCH maintenant WCAG AA ; iconographie Rhodes Island ; cartes d'approbation et de question signées par les opérateurs.

Plugin de base de connaissances : construisez des paquets de base de connaissances auditables (références + SQL).

Lit à voix haute les réponses de l'assistant dans DeepSeek Harness : fournisseurs de synthèse texte-vers-parole avec lecture en streaming.

Mémoire autonome dans un seul fichier SQLite local : une tâche nocturne déduplique, fusionne, atténue et relie les entrées. Recherche hybride RRF à sept signaux (FTS5 + jieba privilégiant le chinois, KNN vectoriel facultatif, PPR de graphe), graphe de connaissances typé, détection des conflits plutôt qu’écrasement silencieux et panneaux de télémétrie Web.

Mémoire locale à trois couches pour DeepSeek Harness : L1 mémoire instantané (MEMORY.md/USER.md) lue à la demande via les outils memory_* + L2 base de connaissances interrogeable (faits + SQLite FTS5, recherche en chinois par tokenisation à fenêtre glissante) + L3 import depuis Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy et depuis les documents approuvés d'Agent Hub (memory/global, memory/projects, décisions acceptées) avec déduplication par hash de contenu. La v0.2.0 a supprimé toute injection automatique : la mémoire n'entre dans le contexte que lorsque le modèle appelle l'un des 12 outils memory_*, et les données restent sur le disque local.

Compteur en temps réel d'utilisation, de coût et de solde pour DeepSeek Harness : solde de l'API officielle, précision des coûts à ±¥0.02, journal des coûts par tour/session/modèle, vitesse des tokens en direct par niveaux de couleur et popup ancré en un clic.

Minimap de conversation ancrée sur le bord droit du chat Web dsh : modes bloc de couleur et miniature à l'échelle, redimensionnement par glissement (10–320 px), aperçu loupe au survol, clic pour sauter et glissement pour défiler avec indicateur de viewport en direct, et repli en une bande de 4 px.

Espace de travail conversationnel pour cartes mentales Markdown : modifiez des documents complets étape par étape, synchronisez la visualisation en direct à droite, puis ouvrez, gérez et exportez les cartes mentales depuis le répertoire de travail.

Thème de verre liquide pour DeepSeek Harness : réfraction SVG sur le composer, les bulles, la file, les menus et la barre latérale ; tokens translucides réglables en direct pour la teinte, l’opacité, le flou et la réfraction. Ajoute des fonds animés intégrés ou personnalisés ainsi que des éléments de bureau, dont une barre de session intégrée à la barre de titre et un bouton plein écran.

Rail vertical de pointeurs de message sur le bord gauche du chat : un tiret par message utilisateur, clic pour faire défiler jusqu'à ce message, survol pour afficher une bulle d'aperçu.

Graphe de connaissances de code local pour les agents : analyse une base de code (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) en un index SQLite et répond aux questions sur appelants, appelés, dépendances, dépendants, impact et plein texte.

Conversion des commandes CLI Lanting en outils + garde L0 : 9 outils de mémoire + 6 outils de qualité (enregistrement defineTool, spawn venv _cli.py) + garde d'écriture/d'appel direct

Système de base de connaissances de style Cherry Studio pour DeepSeek Harness (DSH) : bases, documents, découpage, embeddings (compatible OpenAI / Ollama / local / repli lexical), récupération, outils orientés modèle et un panneau de gestion dans le navigateur.

PWA mobile complète pour DSH, construite sur dsh-mobile-gate : passerelle d'accès distant sécurisée et installation sur l'écran d'accueil (manifest et service worker), fonctionnement hors ligne, gestes tactiles (tirer pour rafraîchir, balayage depuis le bord pour revenir, pincement pour la taille de police), notifications push de fin d'agent et mise en page tactile d'abord — le bureau n'est pas affecté.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools : 15 outils validés par schéma (mémoire + portes de qualité) ainsi qu'une protection L0 du moteur de génération de documents de conseil ; associez-le à @nyantused/folio-dsh-events pour le protocole de session complet.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events : événements de protocole de session : rappel automatique au démarrage de la session et sauvegarde automatique à la fermeture de la session ; associez-le à @nyantused/folio-dsh-tools.