Plugins

Panneau de contrôle d’une passerelle locale de masquage des identifiants pour DeepSeek Harness : état de la passerelle et des modèles, métriques d’audit, test de fuite à blanc, liste d’exemptions, gestion des clés chiffrées, modèles protégés par identifiants et contrôles de déploiement.

Relie un bot Feishu à une session DSH : ouvre une vraie session dans un espace de travail, exécute les tâches avec le modèle et les plugins existants, puis renvoie les résultats.

Intégration Git pour DSH inspirée du VCS d’IDEA : l’icône Git près du mode de permissions affiche branche et changements en attente ; survol = sélecteur de branche, clic = panneau VCS façon IDEA (arbre, graphe de commits, changements/indexation, détails de commit, diff). Réglages d’identité de commit, binaire Git et indicateurs réseau. N’enregistre aucun outil modèle dans DSH.

Orchestre automatiquement les demandes complexes de DeepSeek Harness. Détecte quand déléguer, construit un plan tenant compte des dépendances et attribue des rôles délimités aux équipes recherche, architecture, backend, frontend, test et documentation. Il recueille des preuves structurées pour un réviseur final. Le bundle active ensemble le moteur de workflow et les outils de sous-agents destinés au modèle ; le désactiver coupe tout ce groupe d’outils.

Routeur de skills pour DeepSeek Harness : un modèle local crée les embeddings des skills et de chaque tâche utilisateur, conserve celles qui sont clairement pertinentes selon une règle d’écart et insère automatiquement leur contenu intégral dans le prompt.

Capture d’écran sur macOS et Windows : un outil renvoie directement l’image pour que le modèle la voie sans second appel. Sous Windows, toute une rafale tient dans un appel moteur ; sur macOS, un helper résident réalise une capture de zone en 13 ms et vérifie les changements en 23 ms. Un second outil, réservé à macOS, indique si l’autorisation d’enregistrement d’écran est accordée et ouvre le panneau des réglages pour la corriger.

Depuis un panneau flottant du navigateur, injecte des consignes ou corrections dans une session en cours pendant la réflexion du modèle, ou annule le tour actuel.

Fournit au modèle l’outil rename_session afin que l’Agent renomme une session depuis la conversation.

Ajoute à DeepSeek Harness le fournisseur d’API KnyazevAI et son catalogue de modèles DeepSeek, GLM et MiniMax.

Nécessite DSH >= 0.2.0-rc.2 et < 0.3.0. Déclare autant de fournisseurs LLM que souhaité, chacun avec endpoint, identifiants et paramètres par modèle (niveaux reasoning-effort, entrée d’images, stratégie de retry), dans les formats OpenAI Chat, OpenAI Responses, Anthropic Messages et Google Gemini. Configuration par page de réglages.

Reconnaissance de grandes images pour les modèles vision-exp : traitement sans perte par tuiles de 800×800 (smart/pipeline/full), OCR local avec prétraitement et orientation de l’écriture manuscrite. GPU multi-fournisseur (DirectML/CUDA/OpenVINO) facultatif, avec repli automatique sur CPU.

Sélecteur de modèle et d’effort de raisonnement façon Codex pour DeepSeek Harness : niveaux annoncés par le modèle, thèmes natifs DSH, effets de rayonnement coupés à gauche et guide copiable de déclaration d’effort pour les fournisseurs personnalisés.

Ancre d'instructions de session pour DeepSeek Harness : la première étape d'une nouvelle session injecte un bloc d'instructions librement composé comme message issu du plugin, et il est réancré après une compaction par résumé, tous les N tours, ou lorsque la pression de contexte mesurée franchit un seuil. Une commande /anchor réancre à la demande sans appel au modèle ; une page de paramètres gère la bibliothèque de presets paginée, l'ordre d'injection, la source de réancrage et les limites de caractères.

Fork maintenu de godchen520/dsh-web-search-bing adapté à DSH 0.1.5-rc.1 : fournisseur Bing pour web_search intégré, récupère le HTML public de cn.bing.com sans clé API, accessible depuis la Chine continentale et sans consommer le quota de recherche du modèle. Endpoint et nombre de résultats configurables.

Outils d’ingénierie pour DeepSeek Harness : enregistre deux Host Tools côté modèle, un exécuteur `git` limité au périmètre autorisé et un exécuteur de gestionnaire (`dev`) qui détecte npm/pnpm/yarn/bun via le lockfile et choisit la commande adaptée. Tous deux passent par le shell sandboxé de dsh et renvoient stdout/stderr/exitCode structurés. Un outil supplémentaire s’ajoute en copiant un bloc d’enregistrement.

Raccourci clavier qui insère un encouragement dans la conversation dsh-TUI en cours : oriente l’agent pendant l’exécution d’un outil, ou interrompt et transmet le message si le modèle ne génère que du texte.

Page complémentaire des paramètres Models qui regroupe les modalités d’entrée de chaque modèle et permet de les modifier pour les deux familles d’adaptateurs LLM.

Plugin pour DSH Web GUI : page dédiée « Token 用量 » dans Settings avec l’usage global des tokens par modèle. Analyse incrémentale des fichiers de session, cache fold persistant, sélection de plage de dates avec préréglages, filtres modèle/fournisseur et statistiques quotidiennes.

Ajoute le mode d’accès « approuver pour moi » : un modèle réviseur indépendant répond aux demandes et peut lire l’espace de travail en lecture seule. Si le modèle réviseur ne peut pas fonctionner, la rend à un humain ; chaque décision et son motif sont consignés dans Approvals.

Rôles de sous-agents nommés et définis par fichier pour DeepSeek Harness : persona, skills réservées aux sous-agents, permissions d’outils, chaîne ordonnée de modèles avec secours et groupes dérivés.

Plugin dsh qui remplace les adaptateurs intégrés llm-pi-ai et llm-deepseek, le sélecteur de modèles et la page Models par ses versions maintenues. Suit @earendil-works/pi-ai en amont et ajoute les consultations de quota/solde et une interface de gestion des fournisseurs.

Fork gopkg pour connecter les modèles WorkBuddy / WorkBuddy AI à DSH, avec choix de la fenêtre de contexte par modèle et du format de requête du client de bureau.

Étape d’analyse complète, d’entraînement de modèles et d’estimation pour la recherche en évaluation des actifs et apprentissage automatique. Une skill est fournie.