Plugins

QA de fidélité de conception pour les modèles texte uniquement : un outil `deepseek_vision` emprunte un œil à n’importe quelle route vision compatible OpenAI, afin que le modèle puisse juger si une implémentation correspond à sa maquette — livré avec le benchmark derrière ce jugement (quatre fixtures, 23 défauts injectés, transcriptions brutes) et la discipline de questionnement dont il dépend.

Configurez contextWindow pour les modèles enregistrés dans dsh, afin que les longues sessions ne soient plus considérées à tort comme un débordement de contexte.

OMK — Observer. Mesurer. Savoir. Modifications de connaissances étayées par des preuves pour les applications IA.

Associe l'audio système analysé localement à des effets de conversation réactifs à la musique, des jugements de jeu de rythme, un retour de score et de combo, et des barres de spectre RGB optionnelles dans DSH Web.

Harnais de mémoire d’agent à trois niveaux : CLAUDE.md L1 toujours actif, index L2, squelette détaillé L3 avec modèles, une passerelle qui bloque les écritures dans les fichiers protégés sans jeton d’approbation à usage unique, journalisation d’événements sans jugement, distillation hebdomadaire et une compétence de boucle d’exécution TDD.

Lance 3 ou 5 candidats coding-agent dans des Git worktrees détachés, valide leurs patches via les commandes du projet, ne classe que les candidats réussis et exige une approbation séparée avant d'appliquer le gagnant.

Plugin de mode d'apprentissage Feynman : boucle enseigner → reformuler → évaluer → réexpliquer, rendue en fiches de cours HTML riches (diagrammes mermaid + coloration syntaxique shiki).

Resumes an agent turn that ended after narrating its next action without calling a tool: the guard replays the turn log on agent/turn-stopping, asks a judge model one true/false question, and steers the same turn to run one more step.

Un sous-agent d'approbation indépendant juge chaque escalade de sandbox, avec un modèle configurable et un journal d'audit.

Automatic approval and review for tool calls that need approval: keyword buckets match red lines without context, then a judge model classifies what was requested and sends it to allow, reject or a human according to the matching row and risk level; a judgment that never ran always goes to a human, and rejections tell the model why.

Peak / off-peak rate badges for the model selector (every row) and the composer tool row, judged per provider by its own time zone and schedule; the live catalog is served from the host over a fenced route.

Commitment write-gate: operator-authored rules enforced before a tool call runs — a deterministic guard tier plus an LLM-judge tier, fail-closed by default, every block written to a contradictions log.

Self-learning habit engine for the DeepSeek Harness — detects user-correction signals, judges habits with a low-cost model on threshold, settles candidates behind a two-level human gate

Codex-style approval autopilot for DeepSeek Harness: ordered glob rules (allow/ask/deny) plus an AI risk judge (low/medium/high) mapped through a risk tolerance, as an approval answerer.

Autonomous permission classifier for the auto preset: tool-scoped allow/deny rules, an LLM semantic judge, and git checkpointing for unattended sessions.

Destructive-command interception gate for dsh: parses shell semantics, judges risk against 41 built-in rules, and holds irreversible rm -rf, git reset --hard, and git push --force style commands at a confirmation gate.

Routeur de modèles à deux niveaux pour DeepSeek Harness — routage par LLM-Judge, chaînes de repli multi-modèles, bascule avec backoff exponentiel, et orchestration au niveau tâche (adaptation DSH de pi-shift-router).

Cross-project experience recall for DeepSeek Harness: when the running work matches something your memory store already learned elsewhere, that lesson is injected before the next step. Runs fully locally, judged by a local small model.

DeepSeek Harness plugin bundle: grill_tree, a fixed-policy design-space search tool. Expands one decision per node, fans out independent proposers, has a separate judge prune the branches, beam-limits each depth, and ends with complete designs or an infea

DeepSeek Harness plugin for CVE impact retesting: fingerprint a target, judge it against a CVE's affected range, gather passive evidence, and report a verdict with confidence and limitations.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export.

Shared toolkit for authoring DeepSeek Harness plugins, published as @perrylink/dsh-plugin-kit: a pluggable provider registry seam, fail-closed approval and session-event gates, shared sanitize/pricing/judge modules and a new-plugin skeleton.

Multi-role parallel argumentation for DeepSeek Harness: runs the real Codex and Claude CLIs in parallel, has the DSH model (Judge) write a third-party verdict back into the conversation, plus Obsidian-style single-agent direct chat and per-role model config.

DeepSeek Harness 插件：生成前注入「人味」风格约束 + AI 味检测报告（纯代码、零 token、结果可复现）。dsh plugin: human-flavor style injection + AI-flavor detection report, judged by code.