Plugins

Garde-fou pour l'écriture académique (bilingue anglais/chinois) : supprime l'écriture défensive typique de l'IA, protège les preuves scientifiques (chiffres, citations, force des affirmations, résultats non significatifs, portée) pendant la relecture, et calibre le texte vers une revue cible (Journal Profile + Journal Fit). Regex/statistiques locales déterministes, sans réseau ni LLM ; comprend writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile avec audit automatique à l'écriture de l'article.

REPL TypeScript persistant lié à la session pour le mode DSH PTC : les liaisons et imports restent actifs d'un appel run_code à l'autre, edit_run_code remplace une ligne sans renvoyer le bloc, la syntaxe d'import/export de module est adaptée via réécriture AST, et les liaisons durables sont restaurées depuis le journal de session après un redémarrage à froid.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

Enregistre chaque écriture/édition de fichier IA dans des instantanés avant/après pour un flux de révision intégré à VS Code (accepter/rejeter les hunks, annulation par fichier, sans git).

Contrôleur d'auto-évolution axé sur les preuves : génération bornée de candidats Cordis, admission Loader réelle en une seule tentative, évaluation Harbor et lignée journalisée reprenant après incident.

Flux de recherche financière et outils de risque de portefeuille, avec une discipline de sourçage pour les faits de marché actuels.

Automatisation Microsoft Office réelle pilotée par COM pour DeepSeek Harness : pilote une instance Excel/Word en cours d'exécution via OfficeMCP — macros VBA, tableaux croisés dynamiques, recalcul de formules en direct et mise en page approfondie des documents ; plus une suite comptable (saisie en partie double avec vérification débit/crédit et grand livre SUMIF).

Route chaque tâche vers un modèle et sa révision vers un autre, avec preuves de qualification, bascule et un journal durable.

Pipeline de développement piloté par les spécifications pour Odoo : 15 outils mènent une demande depuis une spécification immuable jusqu'au code du module ou à la configuration en direct, en passant par l'architecture, puis exigent un verdict persisté et adossé à des preuves issues d'une véritable instance Odoo, avec des jalons à sûreté intégrée, des lots approuvés par un humain dans un environnement déclaré, l'importateur CSV/Excel propre à Odoo et un journal qui annule les données écrites via le plugin.

Télémétrie d'exécution sans intervention pour DSH : chaque session écrit automatiquement la tâche, le niveau de modèle, les outils, les échecs, la durée et le statut dans un journal lisible avec une section de statistiques (pur observateur — aucun outil, aucun appel LLM, aucune injection).

Compétence de récit de vie : capture des moments et fragments, construit un profil utilisateur et génère des romans, scénarios ou autobiographies.

Read-only systemd --user list / show / journal.

Canonical project memory for DeepSeek Harness: one governing article per asset, an append-only journal beneath it.

Moniteur de revues/documents de travail axé sur l’économie pour DeepSeek Harness : récupération NBER RSS + arXiv econ (4 catégories) + revues économiques chinoises (Shi Jie Jing Ji via Magtech, Zhong Guo Nong Cun Guan Cha, Cai Mao Jing Ji, Zhong Guo Ren Kou Ke Xue, Jing Ji Guan Li via ajcass), filtre par mots-clés, push dry-run/Webhook, persistance de déduplication et briefing compatible schedule_create.

Applique des diffs unifiés structurés (format git) au vrai système de fichiers : analyse multi-fichiers/hunks, localisation floue des hunks avec correction de décalage de ligne, application tout-ou-rien avec rapports de conflit typés, journal d'annulation de patch inverse et dry-run — quatre outils dsh patch_* plus une CLI.

Relie la boîte à outils de code LiuHe MCP (44 outils) à dsh web : repo_map, recherche de symboles, edit_batch avec correspondance tolérante, modifications transactionnelles avec journal d'annulation et barrières de qualité déterministes — soutenu par un daemon d'analyse tree-sitter en Rust isolé des plantages et un index SQLite.

Empêche les agents de lire ou d'écrire des fichiers sensibles (.env, identifiants, matériel de clé), masque les valeurs en forme de secret divulguées dans les résultats d'outils, tient un journal d'audit et expose des outils d'inspection sg_* sûrs qui n'impriment jamais de valeurs brutes.

Intègre la boîte à outils de code LiuHe MCP (44 outils) dans dsh web : repo_map, recherche de symboles, edit_batch avec correspondance tolérante, modifications transactionnelles avec journal d'annulation et garde-fous de qualité déterministes — adossés à un démon d'analyse Rust tree-sitter isolé des plantages et à un index SQLite.

Dreaming for agents: replay recent conversations between sessions (dream_digest), reflect and write a dream journal (dream_save/journal/recall), and idempotently bridge recurring lessons into AGENTS.md (dream_bridge). Reads multi-frame zstd session archives with privacy masking on by default; six tools including a health self-check; zero runtime dependencies.

Notes and todos as plain Markdown files in your workspace: type /ml plus a sentence to jot into today's journal; todos come in three flavors — deadline, sleep-until-a-date (auto-wakes when due), and anytime; /ml view fuzzy-opens any file with a few keystrokes. Zero tokens throughout — nothing goes through the model, and your notes stay ordinary local files that git and any editor can read.