Plugins

Injecte dans la conversation les fichiers de règles de `$DSH_HOME/rules` et `<cwd>/.dsh/rules` au premier agent pre-step, puis les réinjecte après la compaction.

Outils de code et préréglages d’agents façon Codex pour les modèles GPT dans DeepSeek Harness : exec_command, write_stdin, apply_patch et view_image ; routes OpenAI Chat Completions et Responses API reliées au plan, ask, approval et compaction natifs DSH. Les commandes longues deviennent des jobs d’arrière-plan DSH à sortie head/tail bornée, lisible via job_output. Chaque type de sous-agent peut épingler son preset, fournisseur, modèle et reasoning effort.

Gestion du contexte DeepSeek Harness : allège les sorties d’outils selon leur contenu, nettoie les vieux journaux, épingle les exigences utilisateur et travaux en cours, puis archive avant compactage avec piste d’audit.

Moniteur GPU flottant pour la Web UI DSH : bande compacte déplaçable indiquant nom exact, utilisation, VRAM, température et puissance de chaque GPU dédié via nvidia-smi. Reste visible au-dessus des panneaux et cartes latéraux ; liste les processus les plus gourmands en VRAM si le pilote les fournit. Sans pilote NVIDIA, affiche un indicateur n/a.

Replie les citations de code dans le compositeur de DSH Web UI : coller un en-tête `path:line` suivi du code le réduit à une puce de citation compacte. À l’envoi, le hook `agent/pre-step` transmet au modèle l’instantané complet collé dans un message de contexte distinct. La version 0.5.x replie aussi les grandes sélections du panneau latéral qui n’insèrent que `path:lines`, récupère le code depuis le cwd de la session et passe avant l’interception de Ctrl+V.

Limite la concurrence par fournisseur dans le flux `llm/stream` : les requêtes excédentaires attendent dans une file FIFO de DSH afin que l’agent principal, les sous-agents et la compaction se relaient sur un serveur local à emplacement unique (`llama.cpp --parallel 1`) au lieu d’expirer. Paramètres : `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.

Porte les commandes slash d’autres agents de programmation (setup, connect, install, trust, browse, doctor, status, model, memory, compact, resume, review, mcp, init, suggest, improve, refactor), fournit un analyseur statique des sources de plugins sans dépendance et un catalogue intégré de fiches de plugins audités citant les fichiers et lignes justificatifs.

Panneau portefeuille DSH compact pour tout site tiers de solde compatible Sub2API. Utilise /v1/usage avec une API Key de longue durée, détecte automatiquement les fournisseurs configurés et affiche solde et usage quotidien.

Tapez @ dans le composeur pour référencer une autre conversation : choisissez une session historique et injectez son contexte compacté dans l’invite actuelle.

Détecteur de qualité de compaction / d'hallucination : lorsqu'un segment de conversation est compacté, vérifier selon deux axes que les informations clés ont survécu — FIDÉLITÉ (les assertions du résumé doivent être retrouvées mot pour mot dans les événements feuilles d'origine, sinon être signalées comme fabriquées) et C

Sonde d'observation étape 0 pour dsh-compaction-audit : journalise chaque événement de session compaction/* et sonde si les shadowedSeqs résolvent encore vers des événements lisibles dans session.events. Observation seule ; n'injecte jamais, ne bloque jamais.

Plugin DeepSeek Harness (dsh) pour @tabilo/ai-code-review : enregistre l'outil ai_code_review (review | context) qui réutilise le moteur Node.js pour collecter des diffs, exécuter tests/couverture, faire l'analyse d'impact, et alimenter le modèle en compétences pack.

Recherche web DSH et compaction Responses native V2 pour modèles GPT relayés par Sub2API ou NewAPI.

Compétence de veille de l'actualité mondiale : suit les événements mondiaux et analyse leur impact sur les industries, devises et matières premières.

Contexte Adaptatif Réversible (ARC) pour DeepSeek Harness — gouvernance du contexte consciente du fournisseur et du cache, avec récupération réversible.

Routage de modèles par niveaux pour DeepSeek Harness : niveaux think/build, délégation à la vision (le modèle de vision ne fait que décrire les images ; le modèle de travail agit), génération d'images et garde à fort impact.

Plugin à thème Columbina de Genshin Impact pour DeepSeek Harness Web : images d'arrière-plan prédéfinies ou personnalisées avec masque translucide, palettes pour schéma clair/sombre et lueur spéciale pour le titre de la conversation active.

Bundle en une commande des trois plugins AgentFrame : memory-director, compaction et aura-scheduler ensemble.

Encodeur de synesthésie pour DSH : un modèle de vision traduit les images en un texte spatial structuré et compact (canevas/éléments/coordonnées en pourcentage), offrant aux LLM texte seul une compréhension d'image au niveau du pixel via l'outil `mm_vision`.

Route les images du chat vers un modèle de vision fixe compatible OpenAI, renvoie des observations factuelles au modèle principal sélectionné et réutilise les observations par session à travers les rejeux, la compaction et les redémarrages.

Tableau de focus pour les agents DeepSeek Harness : des notes durables tenues par le modèle dans le workspace de session, qui fixent l'objectif, les contraintes et les décisions à travers la compaction et les sessions, avec injection automatique dans le contexte, archivage à l'effacement et panneau web optionnel.

Plugin de compaction automatique du contexte au niveau session : vérifie l'usage du contexte avant chaque étape d'un tour et à la fin du tour, compacte automatiquement au-delà du seuil de session, puis reprend naturellement une fois le résumé injecté dans le contexte (DeepSeek Harness / DSH).

Compact top tools, untitled inbox and lower Working/Settled shelves; native menus, search highlighting, keyboard navigation, metadata backups and an original-layout switch. macOS verified; Chinese UI.

A cleaner, better-organized DeepSeek Harness sidebar with support for multiple plugin-defined widgets.