Plugins

Transforme les corrections en règles permanentes : déclencheurs explicites `remember:` et corrections détectées automatiquement passent par une barre de confirmation (enregistrer globalement/par projet/modifier/ignorer), puis sont écrits dans une section balisée de `AGENTS.md`. Les nouvelles règles s’appliquent à la session actuelle et se chargent nativement dans les suivantes. Écritures dédupliquées et protégées par version ; le contenu semblant secret est refusé.

Ajoute un bouton Timestamp au compositeur. Lorsqu’il est activé, chaque message envoyé est suivi d’un message de contexte masqué contenant l’heure locale actuelle, afin que le modèle connaisse l’heure d’envoi. Le réglage est mémorisé par conversation.

Importe au démarrage dans DSH wallpaper engine les fonds nouvellement téléchargés par l’application Hao Wallpaper, de façon incrémentale et idempotente. Nécessite Hao Wallpaper, Python 3.8+ et l’installation préalable de `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Compatible macOS et Windows.

Fenêtre des paramètres Web DSH agrandie (1180x920 par défaut, pas de 20 px, mémorisée par navigateur). Paramètres avancés : redimensionnement ; opérations host — redémarrage après 3 s avec confirmation si occupé ; après 10 s d’inactivité de toutes les sessions (annulable, clics répétés sans effet supplémentaire) ; dernière heure de démarrage et durée ; vérification comparant les npm dist-tags des canaux choisis sans mise à niveau. Marque latérale remplacée par le nom de machine ; fournisseur, modèle et niveau de réflexion affichés en lecture seule près des stats du compositeur. Un interrupteur enregistre ou retire à l’exécution les trois outils agent dsh_restart_*. Zéro dépendance, aucun build ; toutes les routes derrière la barrière de confiance de connexion.

Boîte de dialogue plein écran pour rédiger de longs messages : Markdown à gauche, rendu en direct par marked à droite et séparateur déplaçable mémorisant son ratio. La confirmation réécrit le texte dans le brouillon du compositeur en conservant les tokens de commande et puces @ comme préfixe fixe. Esc demande s’il faut abandonner ou réécrire le texte avant fermeture.

Mémoire à long terme de type ReMe pour DSH : espace Markdown, recherche BM25, capture des tours et consolidation planifiée.

Déplace et redimensionne le panneau des paramètres DeepSeek Harness ; sa position et sa taille sont mémorisées par navigateur.

Pet baleine animé desktop, en SVG+CSS manuscrit (sans asset image/audio, sans dépendance runtime) : nage pendant le tour, bulles nommées aux tool calls, pulse ambre en attente d’approbation, saut avec durée/nombre d’outils en réussite, mine déçue en échec ; dort la nuit ou au repos. Clic pour taquiner, double-clic pour caresser (cœurs d’affinité), glisser avec position mémorisée, menu droit (feed/mute/reset/hide), carte hover level/title/XP/stats. whale_say permet à l’agent de faire parler/agir le pet comme notification visible légère. Sessions/workspace en lecture seule ; seul ~/.dsh/whale-girl/state.json est écrit.

Widget flottant TES-gyro déplaçable pour la web UI DSH : clic pour tourner avec décélération par friction linéaire, vitesse réglée par slider, piste intégrée avec paroles LRC synchronisées. Mémorise vitesse et position.

Framework de travail de test DSH : crée une arborescence produit/module/version, enregistre 7 outils test_framework_* et 4 skills runtime. Avant le démarrage, une barrière de prompt signale les divisions des documents d’exigences, versions, documents associés et identifiants d’environnement non enregistrés. Nécessite le serveur Playwright MCP, sans fallback.

Preset Project Development Mode et tableau de développement dans le chat pour DeepSeek Harness : la conversation principale clarifie les exigences puis délègue à l’Agent Team ; un panneau flottant suit chaque demande de changement à travers dispatch, exécution, tests et acceptation, avec 7 outils de tableau.

Console de création de skills pour Web UI : récupère les skills officielles de création et transmet les exigences au créateur Huawei Cloud, générique ou via API REST. Évalue la skill produite sur 10 et renvoie les déductions détaillées jusqu’à atteindre 8,5/10.

Skill de réutilisation fondée sur les preuves pour DeepSeek Harness : avant implémentation, portage, choix de dépendances ou dépannage, cherche par couches des solutions existantes dans le projet et la machine locaux. Décide sur preuves vérifiables, refuse si des exigences essentielles ou risques ne sont pas satisfaits et signale ce qui n’a pas pu être vérifié. Bundle DSH qui enregistre la skill sur ctx.skills.

OCR des PDF scannés constitués uniquement d’images vers Markdown. Comme un livre prend environ une heure, chaque page est marquée par checkpoint pour reprendre après interruption ; un journal affiche la progression et le rapport qualité signale les pages vides et lignes peu fiables. Nécessite Python 3.10+ et `pip install -r requirements` ; le premier lancement télécharge le modèle OCR.

Recherchez des œuvres du domaine public sur Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive et Standard Ebooks par titre, auteur, personnage ou intrigue vaguement mémorisée, ou importez EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown pour écouter dans la barre latérale. Voix neuronales Microsoft Edge, Kokoro hors ligne ou voix de l’appareil ; position conservée, notes vocales liées au passage écouté et discussion du livre avec le modèle DSH.

Enregistre deux outils pour DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforme PDF scannés et images en texte par page, tableaux financiers avec contrôle d’équilibre et extraits de clauses de contrat via RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR cloud. `doc_preprocess` transforme un dossier de fichiers bruts en base Obsidian grâce à un pipeline en sept étapes, routing du backend et saut incrémental par sha256. Les nombres qui échouent au rapprochement sont signalés, jamais inventés. Le moteur local requiert Python avec rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 et Pillow (`pip install -r requirements.txt`) ; GLM requiert ZHIPU_API_KEY.

Reconnaissance d’image structurée : mesures locales avec sharp et modèle vision cloud renvoient en un appel description, OCR avec coordonnées, positions des objets et attributs détaillés. Un cache par empreinte rend les images répétées en quelques millisecondes sans consommer le quota modèle.

Un interrupteur retire ou réinsère à chaud, sans redémarrage, les schémas d’outils et le bloc d’instructions d’un serveur MCP du contexte de tous les agents. Conçu pour les 207 schémas inscrits par REA même hors rétro-ingénierie. Pastille du dock, /rea on|off|status|toggle et GET/POST /rea-toggle/state ; état mémorisé au redémarrage, subagents inclus avant leur premier pas.

Ajoute un bouton Background au-dessus de Settings, en bas de la barre latérale, pour remplir la fenêtre avec l’un des six fonds prédéfinis, le fond par défaut du thème ou l’URL d’une image personnalisée. Le choix est conservé après rechargement.

Zoom de toute l’interface DSH de 60 à 180 % avec Ctrl+molette, niveau mémorisé. Une entrée Settings en bas à droite ouvre les réglages de l’hôte ; Ctrl+0 réinitialise.

Fige la position de défilement du chat DSH : les nouvelles réponses ne poussent plus la vue vers le bas, qui reste où vous l’avez laissée. Après l’envoi d’un message seulement, la vue descend pour montrer votre saisie, puis se fige au début du streaming de la réponse. La position de chaque session persiste après rechargement ; un réglage désactive la fonction et votre défilement n’est jamais intercepté.

Navigation globale précédent/suivant dans l’interface Web DeepSeek Harness : mémorise toutes les sessions et tous les panneaux pleine page visités, affiche une barre d’historique configurable de 1 à 7 entrées cliquables et prend en charge les raccourcis du navigateur et les boutons latéraux de la souris.

Clavier de piano dans l’interface DeepSeek Harness : cliquez pour jouer ou maintenez puis faites glisser latéralement pour un glissando. Notes synthétisées en direct par Web Audio, sans échantillons, réseau ni dépendance tierce. Volume et octave de départ conservés entre les sessions.

Brief quotidien DSH : classe le marché à heure fixe selon installations/stars réels, croise mémoire et conventions de travail, propose des écarts concrets pour plugins utilisés (original A→proposition B) et pistes inédites. Chiffres issus du catalogue public ; non mesuré reste « non mesuré », jamais zéro. L’approbation ouvre une session avec contrat : implémenter indépendamment, ne pas fork, tests verts avant publication. Sources refusées mémorisées.