Plugins

Vision pour les modèles texte uniquement : collez une image et le modèle bascule vers la variante Vision Toolkit pour les questions-réponses sur images, la comparaison multi-images, l'OCR de captures longues, la reproduction d'UI à partir de captures, l'ancrage d'éléments et les différences de pixels. Aucune clé API par défaut — les images sont traitées par le service gratuit hébergé par l'auteur, 100 par machine et par jour ; configurable vers votre propre fournisseur.

Nettoie les traces d'IA dans les textes russes : détecte les artefacts de copier-coller de chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), supprime les marques de texte caché (caractères de largeur nulle, mise en page invisible ; le balayage fantôme attrape les marqueurs découpés par des invisibles) et réécrit le texte en prose naturelle à la demande ; 40 marqueurs regex, 38 avec entrées complètes au registre de preuves ; 156 portes, 530 tests ; bundle hors ligne et purement texte (la suppression des métadonnées binaires réside dans scripts/).

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.

Laissez vos idées circuler librement — Tydora est un éditeur Markdown de bureau moderne combinant édition WYSIWYG, liens bidirectionnels, cartes mentales et un canevas infini, favorisant une réflexion approfondie et une expression sans effort.

Amélioration de l'expérience de saisie : saisie vocale, polissage IA, anti-écrasement, optimisation des prompts avec aperçu diff, et changement automatique de locale selon la langue de l'interface DSH.

Édition de documents par blocs adressables : un serveur MCP exposant geml_get / geml_set / geml_check et consorts, afin qu'un agent lise ou réécrive un seul bloc adressé d'un document Markdown ou GEML au lieu du fichier entier. Fournit la compétence de rédaction GEML ainsi qu'une compétence de graphe de code qui construit et parcourt le graphe d'appels d'un projet sous forme de cartes de code GEML.

Gestion de documents native pour les agents dans DSH — les blocs adressables permettent à un agent de lire et modifier une seule section au lieu du fichier entier. Fournit le serveur MCP geml ainsi que les compétences de rédaction et de graphe de code.

Surface d'actions LSP pour DSH : diagnostics, mise en forme, complétion, actions de code, symboles, aide à la signature, indices en ligne et renommage, le tout appuyé par de vrais serveurs de langage.

Donne à un modèle textuel la compréhension d'image via un modèle vision-langage, exposé comme outil `describe_image`.

Ajoute le russe comme troisième option dans le menu natif Settings - General - Language de l’interface Web DeepSeek Harness, avec une couverture à 100 % des 30 espaces de noms cœur DSH (722 clés) plus 9 espaces de noms de plugin (962 clés). Le snapshot d’exécution des locales est étendu à l’exécution sur les cœurs non patchés ; aucun fichier de l’installation DSH n’est modifié, et le choix est conservé via l’espace de noms de réglages russian-lang détenu par le plugin.

Utilisation de l'ordinateur via un périphérique USB HID externe : nommez une cible en langage naturel, un modèle de vision la localise dans une capture d'écran recadrée, et un Raspberry Pi Pico 2 déplace la vraie souris et tape sur le vrai clavier. 7 outils. Windows dispose de la liste des fenêtres, du recadrage par fenêtre et du relèvement automatique des fenêtres ; macOS nécessite pyobjc et ne dispose d'aucune de ces fonctions ; Linux n'est pas pris en charge.

Traduction au niveau de l’affichage pour l’interface Web DSH — chaînes de réflexion, cartes de tâches et réponses en 8 langues cibles via Ollama local ou Google/Bing, avec conservation des originaux.

UI harmonizer pour DeepSeek Harness : normalise l'UI officielle inachevée ou auto-contradictoire, réconcilie les conflits de style entre plugins installés et unifie le langage visuel via les jetons de conception officiels — avec largeur de chat, taille de police markdown, échelle de l'espace de travail, pile de polices UI et carte de colonne centrale arrondie personnalisables en direct depuis Paramètres → Général ; bundle dsh côté client uniquement, coût de modèle nul, sans côté hôte, amovible sans résidu.

Barre latérale droite de l'interface web DSH : explorateur de fichiers de style VS Code plus contrôle de code source (statut git, stage/unstage/annuler, commit, diff, graphe de commits, synchronisation fetch/pull/push, gestion des branches, gestion des remotes, git init, bascule multi-dépôts, statut des fichiers codé par couleurs (untracked/modified/ignored), icônes par type de fichier, aperçu d'images) avec une vue diff modifiable du fichier entier, un éditeur avec coloration syntaxique (15 langages), des opérations sur les fichiers (nouveau/déplacer/copier/supprimer) et l'enregistrement.

Rendez n'importe quel projet prêt pour les agents IA en une seule commande. Détection adaptative de la stack technique (7 langages × 14 frameworks × 61 composants), génération automatique d'AGENTS.md, d'un squelette de documentation, de CI/CD et d'infrastructure de tests. En une phrase : donnez à n'importe quel projet la capacité d'être développé par IA.

Couche de raffinement de la Web UI pour DeepSeek Harness : normalise l'UI officielle inachevée ou contradictoire, résout les conflits de style entre les plugins installés et unifie le langage visuel via les tokens de design officiels ; largeur du chat, taille de police markdown, échelle de l'espace de travail et police de l'UI personnalisables en direct.

Le mall #dsh-plugin complet dans DeepSeek Harness : parcourez, recherchez et notez tout le catalogue de sujets dsh-plugin de GitHub actualisé toutes les 2 heures, revue pré-installation par IA avec verdicts install/caution/avoid, scores sur cinq dimensions avec graphiques radar, UI en neuf langues, sélections de l'éditeur et recommandations personnalisées, installation/mise à jour/restauration en un clic via un panneau global de tâches, et compétence /dsh-mall au sein de l'agent.

Une route de fournisseur passerelle vision-langage : les images collées sont décrites par un modèle VL configurable (Qwen-VL par défaut) avant d'être transmises à DeepSeek.

Récupère n'importe quelle page http/https et renvoie le titre, la description, le texte principal, le plan des titres et les liens, avec des statistiques (nombre de caractères/mots, temps de lecture, langue) et les mots-clés principaux ; peut télécharger les images du contenu dans l'espace de travail de la session pour analyse visuelle et les transmettre aux analyseurs enregistrés via le service scrape.imageAnalyzer.

Mode chinois global : un petit commutateur en forme de pilule à côté du compositeur qui injecte une exigence linguistique dans le prompt système de tout préréglage (sauf personas complets) ; la réponse, le raisonnement et la sortie des outils basculent chacun entre chinois et anglais, et les préréglages ancrés sont pris en charge.

Un onglet de gestionnaire d'extensions dans Paramètres → Extensions : noms en chinois et descriptions en langage simple pour chaque extension installée, activation/désactivation en un clic, édition des notes dans l'interface et recherche/filtrage sur le catalogue installé.

Compétence et outils de présentation : transforme une seule phrase ou un document en diaporama HTML et en PPTX modifiable, avec sept mises en page (dont citations et tableaux PPTX natifs), notes du présentateur (panneau HTML via la touche S et diapositives de notes natives), cinq thèmes intégrés, configuration par défaut du thème/de la langue et prise en charge bilingue.

Injecte une section fixe de prompt système afin que l'agent réfléchisse et réponde en chinois, quelle que soit la langue de l'utilisateur.

Lit les fichiers que AGENTS.md référence via les imports @path et injecte leur contenu dans le contexte du modèle au démarrage de la session, avec des budgets en octets, un réamorçage après compaction et une carte de paramètres en six langues.