Plugins

RAG de base de connaissances bibliographiques locale : 10 outils (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), recherche hybride BM25+vecteurs+reranker, questions-réponses avec citations et liens DOI cliquables, embeddings bge entièrement locaux sur un index SQLite en un seul fichier. Nécessite Python 3.9+ avec pymupdf, faiss-cpu et sentence-transformers ; l'installateur `npx dsh-kb-rag-install` les met en place et pré-télécharge le modèle.

Une passerelle de routage IA qui s'exécute comme plugin DSH. Ajoute un panneau latéral Routing System pour les fournisseurs, le pool de comptes, les combinaisons de repli et les clés API, et fournit un point de terminaison compatible OpenAI à http://localhost:3080/v1.

Garde-fou causal en boîte blanche pour dsh : chaque appel d'outil est arbitré avant exécution selon une chaîne logique causale déterministe — bloque les opérations destructrices et celles sur les fichiers d'identifiants, escalade les violations répétées des limites, coupe les maillons défaillants jusqu'à correction vérifiée, et fournit des verdicts de risque sur l'exécution non auditables ; fonctionne entièrement en local, sans coût d'API, plus 6 outils de vérification automatique en boîte blanche.

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.

Mémoire IA persistante adossée à un coffre Obsidian/Codex local : cinq outils obsidian_memory_* de lecture/écriture/recherche plus un navigateur de coffre dans la barre latérale.

Expose la CLI GitHub locale (`gh`) comme outils d’agent pour pull requests, issues, exécutions Actions, recherche de dépôts et appels API bruts. Ajoute les commandes slash `/gh status` et `/gh help`, ainsi que deux panneaux Web : cockpit global des dépôts et panneau d’espace de travail par session.

Amène les experts de l'application de bureau WorkBuddy dans DSH : un marché dans la page de réglages parcourt en lecture seule le répertoire local d'experts WorkBuddy (les experts y arrivent après que vous les avez invoqués dans WorkBuddy) pour la navigation, la recherche et le filtrage par catégorie, avec installation en un clic (exporté vers ~/.dsh/experts/ sous forme de role prompt + skills + avatar), mise à jour et désinstallation ; une capsule sélectrice à côté du champ de saisie change l'expert de la session en cours — remplaçant en bloc le role prompt, les skills et une liste blanche d'outils facultative tout en conservant l'historique complet de la session, appliqué à la prochaine frontière de requête au modèle.

Ajoute /review, /review-status et /review-cancel pour lancer un sous-agent natif indépendant qui inspecte une portée Git choisie (branche de base, modifications non validées, un commit ou des instructions personnalisées) et renvoie un rapport de constats dans la conversation en cours, avec une sortie en anglais ou en chinois selon la locale de l'hôte.

Atelier local de style VS Code pour DSH avec un explorateur de fichiers, un éditeur Monaco, une recherche en texte intégral et un panneau Git.

Notifications sonores par événement : fin de tour, approbation, question, revue de plan, objectif-bloqué, et échec de tâche reçoivent chacun leur propre son et volume, configurable dans l'UI Web (synthé intégré, muet, ou fichier audio local).

Coffre-fort local chiffré pour les identifiants du Harness : une page de réglages Web et des outils vault_* pour stocker, rechercher et copier mots de passe, clés API, secrets TOTP et données de carte, avec audits de santé, rotation d’expiration, import/export et modes d’accès lecture seule / demander.

Fusionne tous les comptes WorkBuddy connectés localement dans DeepSeek Harness en un seul pool de modèles à bascule automatique (rotation multi-comptes, crédits en direct et catalogue de modèles affichant les multiplicateurs de crédits par modèle et les étiquettes gratuit/réduction nocturne).

Plugin « écriture mono-cœur » pour DeepSeek Harness : outils minutieusement simplifiés et sortie renforcée pour les petits modèles quantifiés, adapté à l'exécution locale de pipelines de romans longs avec des modèles embarqués.

Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Niveaux d'utilisation et cartes de statistiques partageables : 🐟→🐳 classements par consommation mensuelle de tokens avec percentile estimé calculé localement, tarification précise pour 46 modèles chez 6 fournisseurs (y compris tarification chinoise par niveau de taille), remplissage rétroactif des sessions pré-installation, et comparaison ancien/nouveau suite au changement de tarifs du 2026-08-17. Local uniquement, sans télémétrie.

Sélecteur de polices pour l'interface web DSH : 99 polices d'UI et 31 polices de code avec des piles d'association CJK-latin, application instantanée et persistance dans localStorage.

Connecte DSH à un nœud anet local via un client MCP stdio. Trois compétences et 14 outils pour découvrir les agents AgentNetwork, envoyer/suivre/répondre à des tâches A2A chiffrées de bout en bout, payer ou refuser des compétences tarifées dans les limites de l’opérateur, lire la chaîne de preuves locale et signaler l’état du nœud. Linux/macOS uniquement ; nécessite un nœud anet 0.3.0+ local en fonctionnement.

RAG de base de connaissances littéraire locale pour DSH : recherche hybride BM25 + vectorielle sur un index SQLite, reclassement par cross-encoder, réponses citées avec provenance au niveau de la section et de la page, rafraîchissement des métadonnées seules et ingestion en arrière-plan avec suivi de progression.

Auth Web DeepSeek Harness : protège pages, /api, /plugins et WebSocket. PBKDF2/salt par utilisateur, cookies HttpOnly SameSite, verrouillage IP, invitations, TOTP/passkeys (WebAuthn), step-up avant changement de facteur. L’utilisateur gère profil/facteurs ; les admins gèrent comptes, invitations et mots de passe. Les réglages privés modèle/API par utilisateur sont chiffrés par une clé dérivée du mot de passe, illisibles aux admins. Partage ciblé par les admins : utilisables, solde visible, clé jamais révélée, révocation immédiate. Sans configuration, utilisateur bloqué sans repli. REST/listes et WS isolés par utilisateur ; sessions conservées au redémarrage, audit JSONL, fail-closed. DSH 0.2.0 requis (transport 0.1.1-rc.2 retiré en 0.7.0). Passkeys : HTTPS/localhost.

Un moteur d'écriture de web-fictions pour DeepSeek Harness : rédaction parallèle, plan et brainstorming avec une clé DeepSeek distincte, gestion de l'univers et des présages, récupération vectorielle sémantique, une bibliothèque de corpus, un registre d'utilisation, une relecture mécanique et un plan de sérialisation local.

Plugin de mémoire à long terme et d'auto-évolution pour DSH : capture L0 → extraction de mémoire L1 → regroupement de scènes L2 → persona utilisateur L3, injection automatique de rappels, synthèse de compétences, entièrement local (SQLite FTS5 + jieba, rappel vectoriel optionnel).

Charge les fichiers .mpkg de Wallpaper Engine comme arrière-plan Web DSH : vidéo intégrée, commutation selon l'heure, flou givré unifié, bibliothèque locale de fonds d'écran et rotation.

Analyse de vidéos Bilibili : métadonnées, transcription (repli ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commentaires, danmaku, et images clés nettes avec descriptions de vision locales optionnelles.

Observabilité des tokens local-first à quatre compartiments : tableaux de bord persistants par session/fournisseur/modèle/jour, tendances, signaux de budget et d'anomalies, estimations de tarifs publics, exports agrégés sécurisés, et analyse de l'utilisation ou de la trajectoire de session avec consentement explicite.