Plugins

Compétences de flux de travail de recherche ARIS en tant que bundle DeepSeek Harness : 82 compétences plus revue adversariale inter-modèles via Codex.

Un outil de vision `describe_image` pour les modèles texte uniquement : les images (chemin local, URL, pièce jointe) sont envoyées vers un point de terminaison de vision OpenAI-compatible configurable et seul le texte renvoyé entre dans la session.

Centre de compétences pour l'interface web dsh : parcourez toutes les compétences chargées regroupées par source, activez ou désactivez l'invocation de modèles, créez de nouvelles compétences et supprimez-les dans une corbeille récupérable.

Centre de compétences pour l'interface web dsh : parcourir toutes les compétences chargées regroupées par source, activer ou désactiver l'invocation du modèle, créer de nouvelles compétences et supprimer dans une corbeille récupérable.

Pont de vision pour les modèles texte seul : collez une image, obtenez des preuves JSON structurées (OCR, mise en page, sémantique).

Widget baleine fixé dans un coin pour la GUI web DSH — solde, usage du jour et coût par tour avec tarification heures pleines/creuses, bulles modifiables d'alerte de solde et de budget quotidien, file de bulles personnalisées modulaire avec choix pondérés A/B et lignes ou images aléatoires, plus de 30 modèles de fournisseurs (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax et d'autres) avec solde par modèle et quota d'abonnement, plus son de fin de tâche, audio importé, rôles personnalisés et un gestionnaire de ressources. Local uniquement, sans télémétrie.

Plugin d'armure d'invite système pour les modèles DeepSeek : ajoute une section d'invite de conformité inconditionnelle à la commande 100, expose un outil de profil avec des métadonnées d'étalonnage et affiche un badge d'état d'armure en temps réel piloté par une projection de session.

Plugin d'outils DeepSeek Harness qui expose au modèle l'automatisation de navigateur de BrowserSkill (bsk)

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.

Plugin studio TongFlow pour DeepSeek Harness (dsh) : modèle de projet façon équipe de tournage, workflows TongFlow rédigés par l'agent, génération multimédia déterministe, canevas intégré.

Exécute des audits de sécurité locaux des relais d'API IA et des proxys LLM depuis DeepSeek Harness, produisant des rapports Markdown sur l'injection de prompts, les signaux de substitution de modèle, la réécriture des appels d'outils, les fuites d'erreurs, l'intégrité du flux et les risques Web3 soumis à profil.

Connecte dsh à un environnement d'exécution local SandBase Harness via stdio MCP pour gérer les agents et sessions, diffuser les tours, inspecter les artefacts et annuler les travaux.

Collection DSH de sécurité autorisée : neuf modes de travail (coordinateur redteam, pentest, audit de code, analyse binaire, attaque-défense, évasion AV, réponse aux incidents, sécurité cloud, résolution CTF) et quinze plugins d'exécution, gérés depuis une page de paramètres avec déploiement, installation, mise à jour et désinstallation en un clic.

Composants UI interactifs rendus en ligne dans les réponses : mise en page, graphiques, formulaires, quiz, mermaid, scènes 3D, et une boucle d'événements d'action qui remonte au modèle.

Utiliser les abonnements ChatGPT (Codex), Claude et Grok comme fournisseurs LLM pour DeepSeek Harness, avec connexion Settings, catalogues de modèles, usage, plus les outils image_generate, video_generate et x_search.

Fournisseur LLM Command Code non officiel : enregistre une route `commandcode` avec un catalogue de modèles en direct et la prise en charge du reasoning-effort.

UI générative dans la conversation : le modèle génère des cartes HTML interactives directement dans le flux du chat, avec aperçu en streaming et rendu en sandbox.

Exploration de l'architecture AGI en boîte blanche : métacognition (boucle d'auto-cognition), apprentissage continu (volant d'inertie des connaissances), modèle du monde (espace de conditions, graphe de mémoire spatio-temporelle), auto-amélioration (discipline bootstrap), pipeline en boîte blanche zéro-LLM et garde-fous de confiance auditables.

Skin de curseur de reasoning adaptatif qui associe les niveaux d'effort de raisonnement disponibles de chaque modèle à une échelle d'intensité visuelle de 0 à 30, avec des portraits, un arrière-plan et des couleurs d'interface synchronisés.

Escouades multi-modèles persistantes configurées dans les Paramètres et sélectionnées dans le Composer, avec des politiques de modèle/outil par membre ; l'Agent principal planifie dynamiquement chaque envoi sous forme de DAG borné avec des boucles limitées de relecture/réparation, tandis que le Run Center suit les nouvelles tentatives et les jetons par membre à partir des événements d'utilisation officiels de Harness.

Panneau d'utilisation en barre latérale qui attribue les tokens au site relais ayant traité chaque requête, lu depuis votre configuration de fournisseur existante : totaux du jour/mois/depuis toujours, répartitions par site et par modèle, une carte thermique d'activité annuelle, et les soldes New API / Sub2API / DeepSeek.

Indique quelles Skills chaque tour a invoquées (chargées par le modèle, saisies sous la forme /name, ou aucune) et gère le répertoire local des Skills : installation depuis une adresse de dépôt, de dossier, de SKILL.md ou de zip collée, définition d'un nom d'affichage chinois dans le meta.yaml de la Skill, et suppression d'une Skill en conservant une sauvegarde.

Permet au modèle de se connecter à des bases de données et d'écrire du SQL.

Mémoire à long terme pour DeepSeek Harness en Markdown brut, un fait par fichier, lisible dans n'importe quel éditeur. L'index `MEMORY.md` est soumis à une limite stricte de 200 lignes / 25 Ko imposée par `ctx.tools.guard()` : toute écriture qui dépasserait la limite est refusée, tandis qu'une réécriture qui la réduit est toujours acceptée, permettant de compacter progressivement un index surdimensionné. Le plugin n'écrit jamais de souvenirs de lui-même — ce qui est conservé est décidé par vous et le modèle. Le même stockage est également utilisé par Claude Code, Codex, Kiro et OpenClaw.