Plugins

Digest quotidien d'actualités RSS/Atom pour DSH : chaînes intégrées plus un catalogue sélectionné awesome-rsshub-routes et des flux personnalisés (validés à l'enregistrement), agrégés en un seul digest Markdown « 今日值得读 » chaque jour et injectés dans le prompt système ; carte de paramètres de l'interface Web et lecteur dans la barre latérale.

Gestionnaire de serveurs MCP (stdio / streamable-http) : niveaux de configuration par répertoire de travail, projet et global ; les MCP au niveau projet sont condensés par défaut en 4 outils atomiques via une couche middleware (`middleware: all` intègre aussi les serveurs globaux, commutable à chaud depuis la page des paramètres) ; l'isolement de l'espace de travail empêche les interférences entre projets ; les configurations ne conservent que des références `${ENV}`, aucun secret en clair sur disque ; API d'enregistrement à l'exécution permettant à d'autres plugins d'injecter des serveurs MCP.

Mémoire à long terme pour DSH : les conversations sont automatiquement distillées en faits atomiques, résumés de scènes et un profil de persona, avec injection des souvenirs pertinents avant chaque étape du modèle. Zéro configuration, prêt à l'emploi — récupération hybride BM25 + vectorielle, plongements locaux hors ligne optionnels, séparation des familles chat/travail.

Panneau d'anatomie pour les organes d'Agent-Body : sert un tableau de bord de signes vitaux en direct à /anatomy au sein même du harness — organes, battement, registre de guérison, compteurs d'auto-entraînement et le flux de pouls réel — lu directement dans les fichiers d'exécution plutôt que ressaisi. Hôte uniquement, sans bundle client ni étape de build.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Compactage de contexte gardé pour DeepSeek Harness (dsh) : le LLM propose, les gardes deterministic disposent — réduction eager par atome (extract/summary/false sous gardes verbatim) + éviction paresseuse du reference-graph (0-LLM) + rappel au bit près depuis un log append-only.

Prend en charge les lignes edit/write du flux de chat avec l'enveloppe de ligne native officielle et son comportement de repli ; le dépliage affiche des cartes de code par fichier avec icône de type de fichier, statistiques d'ajouts/suppressions, repli par bloc, bascule surlignage/plus-moins, un diff unifié coloré syntaxiquement avec les vrais numéros de ligne du fichier, et une marge de contexte configurable. Fournit aussi un outil de patch (bêta, désactivé par défaut) qui applique atomiquement des patchs multi-points et multi-fichiers via l'enveloppe *** Begin Patch.

Pack de plugins AtomGit pour DeepSeek Harness : six compétences AtomGit intégrées (planifier des issues, implémenter des issues, réviser des PR, fusionner des PR, publier des versions CLI, miroir vers GitHub), plus l'intégration ag CLI et des outils MCP hébergés sur la plateforme pour les dépôts, branches, issues, PR et la recherche.

Outils d'abonnement RSS/Atom (list/add/remove/fetch/check/search/opml_import/opml_export/health) avec recherche par mots-clés inter-flux, récupération incrémentielle basée sur curseur et import/export OPML, persistés dans les paramètres.

Exécute des pipelines AItelier depuis DSH via MCP : 39 outils (22 lecture, 17 écriture) pour générer, exécuter, inspecter, éditer, exporter et importer des pipelines SkillFlow multi-étapes. Les étapes s'exécutent dans AItelier plutôt que dans la session DSH et sont interrogées par run_id, marquent une pause aux points de contrôle imposés par le moteur et répondus avec answer_checkpoint, et laissent des traces par étape et des sorties d'étape à lire ensuite ; add_provider / map_model / edit_role dirigent un rôle individuel vers un endpoint local ou moins cher. Regroupe une compétence aitelier-pipelines.

Compréhension d'images pour tout modèle DSH : outils de vision, OCR, grounding et recadrage avec presets de domaine pour l'histopathologie, la biologie cellulaire, l'anatomie, les images cliniques et les figures scientifiques.

Outils de lecture web pour agents uniquement textuels. Cinq outils en lecture seule : web_fetch (toute URL rendue en Markdown propre ou en texte brut), web_links (inventaire des liens d'une page), web_feed (entrées RSS 2.0 / Atom), web_headers (statut HTTP, en-têtes de réponse et chaîne de redirections sans télécharger le corps, HEAD avec repli GET automatique) et web_table (tableaux HTML extraits en lignes structurées, avec détection des en-têtes et extension de grille colspan/rowspan). Le transport repose sur fetch de Node plus une implémentation de proxy HTTP sans dépendance (tunnélisation CONNECT, requêtes en URI absolu, NO_PROXY avec correspondance par suffixe/joker/IPv4-CIDR, Proxy-Authorization). Zéro dépendance d'exécution.

Utilisez AItelier comme sous-agent depuis DeepSeek Harness : générez, modifiez, exécutez, exportez et importez des pipelines SkillFlow. Client uniquement — nécessite un backend AItelier en cours d'exécution (Docker ; voir le README).

Édition de messages atomique au tour, réessai, reroll et navigation par arbre de versions pour les conversations DeepSeek Harness.

Transforme le skill iterate en un harness autonome en boucle fermée : plan, revue parallèle, correctifs atomiques, validation, boucle, arrêt automatique, plus un mode dry-run de revue seule et une méta-revue qui audite le rapport et émet un rapport final de revue.

Scanner local délimité et respectueux de la vie privée pour les métadonnées Codex, Claude Code, WorkBuddy et CodeBuddy : agrège atomiquement des preuves indexées et conseille de façon déterministe les presets DSH intégrés et capacités optionnelles — sans conservation de contenu, sans accès réseau, sans mutation de preset.

BaziDIY ontology plugin: deterministic bazi/wuxing/bead/style rules as DSH tools (calculate_bazi, propose_designs, generate_design, save_design, load_design), plus bracelet SVG rendering and a bead editor; no LLM calls inside execute.

Software Atom Market for DeepSeek Harness - lets agents browse a shared store of contract-typed capability atoms: search atoms, read full manifests, validate submissions, draft new atoms (atom_search/atom_read/atom_validate/atom_draft); GitHub store as zero-config default source.

BaziDIY ontology plugin: deterministic bazi/wuxing/bead/style rules as DSH tools (calculate_bazi, propose_designs, generate_design, save_design, load_design), plus bracelet SVG rendering and a bead editor; no LLM calls inside execute.

RSS/Atom digest bundle for dsh: subscribe to feeds, fetch on a schedule, dedupe exact and near-duplicate stories, and get LLM-summarized daily Markdown briefings delivered into conversations and/or files (with a standalone CLI).

Reasoning-effort tier manager for custom API models plus cross-session preference memory: inline low/medium/high/max toggles inside Settings → Models, with atomic settings writes.

Brings the Codex (ChatGPT Plus/Pro) subscription already signed in on this machine into DSH. It (1) shows the 5-hour and weekly windows with their reset times and the remaining reset credits in a sidebar panel, with one-click reset that consumes a credit; (2) registers the subscription route in llm-pi-ai (openai-codex) when the quota is read, so the Codex models appear in the model picker; (3) refreshes the OAuth access token before expiry and writes it back atomically, so no key has to be replaced by hand; and (4) adds a codex tool that delegates a task to the local Codex agent. No API key has to be entered.

Automatically orchestrates complex DeepSeek Harness requests. It detects when delegation is useful, builds a dependency-aware plan, assigns bounded researcher, architect, backend, frontend, tester, and documentation workers, collects structured evidence, and sends the results to a final reviewer. The bundle atomically enables the workflow engine and model-facing subagent tools; disabling the plugin disables its complete tool group as well.

Track DeepSeek Harness's own releases and update in one click: reads the npm dist-tags and the GitHub changelog, shows every change between the running build and the target, grades the risk, then hands the install to a detached helper that backs the current install up with an atomic rename, runs npm, verifies what landed, relaunches, and rolls back when the new build does not come up.