Plugins

Un dépôt, trois volets : un injecteur d'exécution pour les paquets de plugins DSH (injection, rechargement à chaud, déchargement, mise au premier plan d'un outil de préparation de développement, routage auto-réparateur, plus un gestionnaire de plugins dans la page de réglages qui liste, décharge et intègre des dossiers par glisser-déposer), un agent preset routeur de mode de raisonnement conscient de la tâche (router-standard / router-spec / router-react), et un protocole de tâches gradué à deux niveaux dont six outils (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fixent l'état des tâches sur disque. L'implémentation de l'injecteur est embarquée dans le dépôt : l'installation apporte donc son propre comportement plutôt qu'une liste de dépendances.

LoopX, un noyau d'état et plan de contrôle neutre vis-à-vis du fournisseur et local-first pour les agents à long horizon : il conserve l'état Goal, Todo, gate, preuves, quota, reprise et handoff au-dessus de DeepSeek Harness, tandis que le plugin initialise la CLI et les skills, autorise une poursuite bornée dans la même session et ajoute une GoalBar en loopback pour la boucle bornée exacte.

LoopX, un noyau d'état et plan de contrôle local d'abord, neutre vis-à-vis des fournisseurs, pour les agents à long horizon : conserve l'état Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery et handoff au-dessus de DeepSeek Harness, tandis que le plugin amorce le CLI et les skills, autorise une continuation bornée dans la même session et ajoute un GoalBar en boucle de retour pour la boucle exactement bornée.

Établi complet en barre latérale avec rendu et édition de fichiers, terminal, Git et sous-agents ; les plugins tiers peuvent enregistrer de nouveaux onglets.

Barre latérale : rendu de fichiers/terminal/Git/sous-agents/API personnalisées.

Animal de compagnie de bureau pour la Web UI DSH avec 25 animations transparentes, déambulation à l'écran, réactions au clic et glisser-déposer, plus un pipeline reproductible de génération d'assets.

Nécessite DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1+ (DSH Desktop >= 2.0.7) et dsh-better-sidebar >= 0.19.0 — mettez à jour les deux avant d'installer ou de mettre à jour ce plugin. Lit les fonds d'écran Video/Web locaux de Wallpaper Engine derrière le chat, rend les fonds Scene en images statiques extraites, et ajoute des filtres de classification/type de contenu, des téléversements personnalisés et une fenêtre de réglages style iOS en verre liquide.

Exécute les vérifications OMA du projet avant et après les outils et lorsqu’un tour tente de se terminer. Installe la dépendance OMA CLI et initialise au premier usage les projets non configurés. Nécessite Node.js 22+ ; la configuration initiale demande un accès réseau et en écriture au projet.

Lit les fichiers de session que trente-trois autres agents de codage présents sur cette machine ont déjà écrits — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed et d'autres — y compris les sessions antérieures à son installation : six outils (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), une commande /deja, et un rappel automatique optionnel ajouté au contexte d'exécution. Index BM25 local, aucun LLM, aucun embedding, aucun réseau (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Backend Tencent CloudBase pour DeepSeek Harness — échafaudage et déploiement d'applications full-stack depuis le chat, affichage des résultats de requête sous forme de cartes-tableaux avec pagination, tri et export CSV, prévisualisation d'un déploiement sur son domaine, et appel de la boîte à outils MCP de CloudBase (`mcp__cloudbase__*`) avec connexion par code d'appareil.

Votre compagnon d'apprentissage IA : il vous aide à planifier vos études, à comprendre les concepts et à construire des projets pour maîtriser un sujet.

Preset de recherche vérifiée : chaque étape repose sur des observations validées par le système, les affirmations L3+ passent à un évaluateur indépendant et la session forme un registre rejouable et une ontologie consultable. Nécessite DSH >=0.1.7-alpha.1.

Apporte l'historique de session de dix-neuf autres agents de codage à DeepSeek Harness : rappel, résumé de session et outils d'historique par fichier sur un index local, plus rappel automatique optionnel avant chaque étape.

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.

Ajoute à DeepSeek Harness une mémoire persistante entre sessions et une autoévolution en arrière-plan, uniquement par plugin. Comprend cinq axes de mémoire, la prise en compte des branches Git, l’autorévision pendant le tour, l’autoévolution et la gestion des skills, quatre axes de tâches, la planification COI, les notifications et la recherche de sessions, la gestion des prompts et des notes temporaires. Sans modifier le cœur ni dépendance d’exécution ; prêt après installation et entièrement supprimé à la désinstallation.

Les capacités de DeepWatch, installables dans un profil DeepSeek Harness existant

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.

Escouades multi-modèles persistantes configurées dans les Réglages et sélectionnées dans le Composer, avec des politiques de modèle et d'outils par membre. Par défaut, l'Agent principal effectue lui-même le travail simple et ne délègue que lorsque l'escouade enregistrée est nécessaire ; le travail délégué s'exécute sous forme de DAG borné avec revue et réparation facultatives. Run Center suit les nouvelles tentatives et les tokens par membre à partir des événements d'usage officiels de Harness.

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.

Marketplace d'extensions et de compétences piloté par les topics GitHub : une page de paramètres qui parcourt le registre collecté automatiquement (l'ensemble du topic dsh-plugin plus l'index des compétences, actualisé par CI toutes les 2 heures) avec installation en un clic, détection du type, confirmations de sécurité pour les scripts d'installation et les dépendances fantômes de l'hôte, gestion des clés d'environnement, et la spécification de reconnaissance STANDARD.md.

Génère des vidéos promotionnelles verticales en 1080x1920 à partir d'un JSON de storyboard avec 7 outils (doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify), rendues localement avec Remotion.

Inclut 27 skills d’ingénierie et de productivité (mattpocock/skills v1.3.1), sans installation manuelle. L’auteur affirme l’avoir construit avec 40 milliards de tokens et multiplier par 10 l’efficacité de développement des skills d’origine. Aide les débutants à prendre la collection en main plus vite. GitHub Issues est entièrement pris en charge ; Markdown est en aperçu et GitLab n’est pas encore compatible. Merci pour votre utilisation et votre soutien.

Articles actualisés sur l’infographie, 3DGS et l’intelligence spatiale. AI Agent Skills pour 3D Gaussian Splatting, NeRF et la recherche graphique : 800+ méthodes, 25 catégories, 12 skills. Compatible OpenClaw / Claude Code.

Plugin temps réel direct DSH x Blender v1.0 — laissez un modèle d'IA piloter Blender via un canal TCP direct : images du viewport, rendus sous angle personnalisé, recherche en boucle interne, profilage de rendu, décimation sûre, déport sans interface graphique, lancement de l'interface graphique en un seul appel (15 outils + blender_rt_plan : 28 familles / 183 opérations). Skill associé : sixtysevenlf/dsh-skill-blender-modeling