Plugins

Génération d'images conversationnelle native pour DeepSeek Harness : demandez à l'agent de créer une image, et il gère la génération et conserve le résultat directement dans la conversation.

Mémoire inter-sessions à portée projet : stockage SQLite à sept couches (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sur node:sqlite, injection au premier message adaptée au cache plus correspondances de mots-clés par message, outils memory_remember/search/find_similar/read/update/project et consolidation en fenêtre d'inactivité (« dream ») avec suppression aux heures de pointe. Les textes d'invite sont fournis sous forme de fichiers de données par langue — le framework prend en charge les utilisateurs multilingues.

Plugin de thèmes en une commande : 8 thèmes originaux, fond d'écran translucide avec opacité/flou réglables, couleur d'accent par utilisateur, import/export de packs de thèmes partageables, favoris et sélection surprise — entièrement natif dans le système de tokens de DSH.

The memory that dreams — mémoire intersession pour DeepSeek Harness : se souvient de vous et de vos projets, consolide les souvenirs à l’inactivité (autoDream), met de côté les souvenirs contradictoires pour votre examen et conserve une piste d’audit rejouable. La mémoire reste sur votre machine dans SQLite avec des miroirs Markdown modifiables ; récupération en quatre modes (mots-clés, vecteur, BM25, graphe d’entités), panneau interactif, 10 outils de modèle, serveur MCP, API externe et CLI. La synthèse et la consolidation utilisent le modèle hôte déjà configuré ; avec un embedder local, la recherche sémantique fonctionne entièrement hors ligne.

Génère de l'art de jeu à partir d'images de référence via la génération d'images Seedream et l'image-to-video MiniMax, en assemblant des sprites huit directions, des séquences de frames et des animations de squelette avec incrustation fond vert locale.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle vous retrouve d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs en conflit pour votre revue et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown modifiables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus une API externe et une CLI.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les mémoires en conflit pour votre revue et tient une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown éditables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus API externe et CLI.

Génération d’images et de vidéos par IA pour l’interface Web DSH. Catalogues par canal et adaptation par famille (gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), studio latéral, canevas infini à nœuds, aperçu de fichiers, skills de canevas et modèles de prompts. La vidéo gère texte/image vers vidéo, première/dernière image clé et références multiples, avec soumission/sondage/téléchargement asynchrones, outils vidéo côté hôte, nœuds vidéo et assemblage local avec ffmpeg d’au moins deux nœuds en un MP4.

Moteur de mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : stockage SQLite + miroir Markdown modifiable par un humain, consolidation autoDream, recherche sémantique hors ligne (vectorisation/reclassement/clustering locaux), chronologie entité-attribut, Sleep Mode, autoSummarize avec modèle personnalisé et 7 outils de mémoire.

Préparation du contexte long, mémoire Dream, vérification de tâches, workflows et interaction avec l’ordinateur pour DSH.

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.

Mémoire d’expérience et réflexion pour agents DSH : extrait automatiquement des leçons candidates après les tâches et rappelle lors des tâches ultérieures pertinentes celles validées par l’utilisateur. Prise en charge de la provenance, récupération par projet, conflits, retours d’usage et révision d’expiration. Capture et rappel ont des commandes distinctes ; écrire dans AGENTS.md exige aperçu et application explicite. Guide de première utilisation en 4 étapes dans les réglages.

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.

Connecte un compte Doubao comme fournisseur de modèles DeepSeek Harness après connexion par QR dans le navigateur. Modèles de chat et de tâches « 工作任务 » (2.1 Lite/2.1 Pro/Auto, consommant le quota d’abonnement payant), deep thinking activé par défaut, génération d’images Seedream et panneau de quota en direct : fenêtres de 5 h, hebdomadaire et bonus d’activité, avec le restant LEFT et non l’usage. Windows x64 uniquement, session scellée par DPAPI.

Système de mémoire biomimétique pour DeepSeek Harness : un magasin SQLite unique (node:sqlite, WAL) dont l'arbre Markdown est conservé comme miroir en lecture seule ; outils de mémoire, injection d'instantané figé au démarrage de la session, validation par approbation graduée, extraction à la demande de la session en cours, fusion des quasi-doublons, cycle de vie d'archivage et de remplacement, métabolisme de la mémoire (dream), épingles de mémoire, rappel sémantique sur embeddings locaux, et la commande /memory.

Un soi modifiable et versionné par Git pour DeepSeek Harness : injecte les fichiers persona à chaque tour et dispose d’une mémoire dédiée à la persona. Le passage du journal par sujet au rêve dépend de vos notes 👍/😑/👎. Inclut des auto-améliorations sur liste autorisée et un onglet persona dans les paramètres.

Fork optimisé de dsh-image-gen : génération par lots (count), pagination de galerie, chargement différé, nouvelle tentative/délai maximal de récupération et 7 fournisseurs : Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image et Stability AI.

Envoie des extraits d’exports récents de conversations chinoises au format Markdown à l’API DeepSeek (clé API requise) pour générer un rêve enregistré dans un fichier Markdown local.

Génération d’images via huit API fournisseur (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), avec plusieurs profils enregistrés, galerie par conversation et suivi des crédits Labnana.

Génération d’images avec galerie latérale et trois outils agent (paint_image, paint_images, edit_painting). Fournisseurs prédéfinis : ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI et Zhipu ; tout endpoint compatible OpenAI est aussi pris en charge, chacun avec son propre proxy.

Consumer de l'outil ui_mockup : génère des wireframes et des maquettes haute fidélité d'UI en phase de discussion, enregistre le design sur disque, demande confirmation puis verrouille la spécification de design ; inclut des cartes client, le routage d'images et l'i18n.

Génère des wireframes d'UI et des maquettes haute fidélité dans DeepSeek Harness avec des fournisseurs d'images DashScope et Volcengine sélectionnables.

Génération d'images Labnana pour DeepSeek Harness : texte en image / image en image / édition précise avec estimation des crédits, solde d'abonnement et interface de paramètres web.

Dreams for the pet in dsh-fish: once she has been quiet long enough, it picks real events from her event stream, follows one of six dream theories, and hands her a dream seed to write out in her own words. Ships three tools (dream_recall, dream_record, dream_now), never calls a model itself, and keeps its data in ~/.dsh-fish-dream. Every dream is rebuilt from events that actually happened; the theory only decides how they are put together.