Plugins

Plugin hôte DSH pour les LLM locaux et par API : amélioration continue à chaque usage avec auto-vérifications par raisonnement contradictoire, escalade vers un critique, récupération mémoire par index inversé, guidage de convergence du cycle de code et garde-fou de livraison à cinq états.

Modifiez un message envoyé pour rembobiner et brancher la conversation à partir de ce tour, changez de version avec un compteur sous la bulle, et parcourez chaque branche dans un arbre de versions au niveau du tour.

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.

Ce n’est pas un autre plugin de mémoire : ODR est une boucle d’amélioration dans des mondes évolutifs (Dream-RSI). Les tentatives sont consignées dans un Discovery Tree, puis des milliers de variantes sont rejouées dans ce monde entre les exécutions. Une stratégie, recette ou leçon n’est promue qu’après un rejeu contrefactuel concluant, jamais sur la seule parole du modèle ; Sentinel filtre les appels d’outils avant consommation du budget. Le LLM reste figé. Installation npm : dsh-open-dream-rsi.

Auto-amélioration hors ligne des agents de code : valide les stratégies par relecture contrefactuelle sur un modèle du monde évolutif. Sans fine-tuning, LLM figé. MCP et Python server inclus.

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.

Fournisseur de modèles Kiro avec connexion via Builder ID, Identity Center, Google, GitHub et import d'identifiants, actualisation automatique des jetons et profils, utilisation du compte, découverte des modèles en direct, efforts de raisonnement sélectionnables, appels d'outils en flux, gestion de la raison d'arrêt du fournisseur et du débordement de contexte, et comptabilité des jetons qui utilise les compteurs exacts de Kiro lorsqu'il les envoie et sinon met à l'échelle le pourcentage d'utilisation du contexte qu'il envoie selon la fenêtre annoncée du modèle.

Statistiques de tokens en direct sous le compositeur DSH Web : tokens/s en streaming, latence du token de sortie et du premier octet, plus rapprochement par étape estimé/réel via le tokenizer BPE officiel, pour distinguer un flux lent d'un flux bloqué.

SHOPLINE AI Toolkit : relie le serveur MCP officiel SHOPLINE Developer et fournit sept skills d'agent SHOPLINE (Admin REST, GraphQL, OAuth, webhooks, Sline) — l'équivalent SHOPLINE du Shopify AI Toolkit.

Horloge de facturation heures pleines/heures creuses avec un relevé de compte neutre vis-à-vis du fournisseur (solde DeepSeek, fenêtres du forfait, crédits de relais), une dépense par tour mesurée à partir du compteur propre du fournisseur, et une scène /hist d'historique de tokens répartie par fournisseur pour dsh-tui

Envoie automatiquement « continue » pour récupérer des erreurs RATE_LIMIT (429) et QUOTA (insufficient_quota). Compteur d'échecs consécutifs par session (20 par défaut, configurable 1-100), un interrupteur marche/arrêt de la barre d'outils et une carte de page de paramètres.

Attrape-tout façon Pokémon : votre vrai travail est la haute herbe — tours, appels d'outils et erreurs font apparaître des rencontres ; lancez des ball, remplissez un dex de 28 slots, promenez une équipe de six. Zéro token, invisible du modèle.

Realtime token counter beside the deep-thinking indicator in chat, with merged or split input/output display, per-step operation counts, and auto-scaling K/M/G/T units.

Deterministic goal-completion gate for DSH: a contract-first AC grammar with named failable check commands, a gate that re-runs every check itself (zero model trust), verdicts bound to a tree digest so file changes void passing verdicts, and a hard deny on false completion at update_goal via tools/pre-execute with a false-complete counter that blocks after two catches; scope-aware task-level claim handling (strict or goal-only) keeps multi-task Agent Teams loops from deadlocking.

Per-project MCP servers: a project declares servers in its own documents (`.dsh/mcp.json` by default; the local and global file lists are settings), and they are mounted only for the sessions working in that project — on the first turn of a session, released when it goes idle. A right-sidebar tab and a Settings page list each project with a live session, the status of every server and the session holding each mount, with `Sync` / `Retry` / `Release`, an `enabled` switch and an editor over one existing entry; a per-project tool policy (`disclosure` / `direct` / `off`) with pins and `mcp_search_tools` decides what the model sees; `${VAR}` references resolve through the project `.env` files and the credentials file; per-server call counters outlive the sessions that produced them.

TypeSafe Jev (modèle de décision System One) pour DeepSeek Harness, de bout en bout : jev_decision (choice/score/noul, parallèle, réponses typées + confiance), une carte Paramètres > Plugins pour la clé API et les bascules, des vues d'outils en ligne montrant chaque décision dans la conversation (réponse, confiance, latence, coût), un garde automatique (contrôles déterministes + risque/boucle Jev), un tableau de bord local /jev, et un benchmark de vérification en ligne (96,3 % sur 27 questions étiquetées, médiane ~283 ms sur jev-latest, 2026-09-21). Honnête par conception : API réelle uniquement, aucun repli simulé.

English word bank for one or more children, built for DSH 0.2 and newer (0.2.0-rc.1 and 0.2.0-rc.2 verified, including the desktop shell; 0.1.7 through 0.2.x all work). 1.10 added pronunciation: in the memory cards and in the online quiz every word and every example sentence has a speaker button that reads it aloud with the built-in Windows voice - offline, with no network call and no model call - and the whole batch of audio is pre-rendered in the background whenever cards or an exam are generated, so a click starts instantly. 1.11 adds: pick words in bulk straight from the library (10 at a time, top-down, up to 50 selected, with a live counter); turn the words a child got wrong in a quiz into a one-click review set - an online card page that speaks plus a printable PDF; and every card example sentence now carries its Chinese translation underneath. Words marked on textbook or workbook photos (highlighter, red pen) are found by their marks, then translated and stored in a local SQLite bank with an occurrence count; the clipboard picker, the photo route and dictation all land in the same bank. High-frequency words surface by count, three correct answers in a row flag a word as learned, and any selection prints as a memory card set (a word split into chunks, real IPA per chunk, a grade-7 example sentence, a mnemonic hook, an A4 sheet of eight) in HTML, PDF or Word, with a print-and-answer exam page whose four options are set against each other for meaning. On 0.1.5 the settings panel does not appear - install dsh-word-vault@1.0.2 instead.

Ajoute la découverte de catalogue, le contact avec les contreparties, la signature d’accords, la coordination du règlement, le transfert de tâches humaines et des outils de reçu signé pour le commerce natif d’agents.

Totaux persistants d'usage des jetons rapportés par le fournisseur, avec des statistiques d'activité par session, par modèle et par jour.

Gives the agent its own clock: per-session time readings whose precision the agent can change at runtime, elapsed-time counters, and one-shot countdowns that survive a host restart.

Turns the composer's reasoning-effort menu into a draggable slider and takes over the stock model-and-reasoning-level chip. Dragging follows the pointer continuously; releasing snaps to the nearest level and submits one session update per drag. The track draws its own fill, tick marks and white knob, only the highest levels (xhigh, max, ultra) get a flowing brand-colour gradient, and both ends carry the lowest and highest level names. The same card expands into the official model list. Arrow keys step one level, PageUp and PageDown two, Home and End jump to the ends, and each move submits. A generation counter on the directory object discards late responses, and reduced-motion turns the animations off. All data comes from the stock modelDirectories directory; no new capabilities are added.

Hierarchical session tree for the sidebar - native subagent trees plus an optional organization-derived hierarchy, with collapsed branch counters and orphan/cycle defense.

Claude-style composer header bar: shows working-tree diff counters, quick branch switcher, native diff drawer integration, and adaptive PR creation with Actions CI status.

Preventive content policy for DeepSeek Harness tool results: rewrite matched text with regex rules, or drop/truncate unpredictable payloads by field path before they are normalised, rendered, or persisted. The upstream counterpart to dsh-plugin-redact.