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Skill officiel pour le CLI open source Mole (mo), outil de nettoyage macOS/Windows. Consulte l’espace disque, prévisualise et lance le nettoyage, examine les apps installées, l’état système et l’historique JSON de Mole. Prévisualise avec --dry-run et demande confirmation avant toute suppression. Désinstallations et opérations privilégiées restent dans le terminal de l’utilisateur. Le plugin fournit uniquement le skill ; le CLI s’installe séparément.

Faites évoluer compétences, agents, prompts, code et plugins depuis DeepSeek Harness, avec AgentDescent.

Optimise les prompts dans le composeur DeepSeek Harness : repère les exigences manquantes, insère une phrase parmi 90 fiches de méthodes ou permet de comparer et modifier une réécriture complète avant l’envoi.

Wish Specializer, plugin DSH qui aide le modèle à réaliser vos « souhaits » sans mal les interpréter. Selon l’auteur, il peut fortement améliorer les résultats avec un prompt court, le preset Wish inclus (PTC convient aussi) et le mode Heavy.

Prise en charge de la zone de saisie Web de DSH (v0.3.0-beta.4 · pack de capacités pour tâches complexes : 3D / normales / interaction / données / concurrence / détails de performance vérifiés point par point + validation automatisable + bilingue chinois-anglais · pour dsh-0.1.6-alpha.1) : avant l'envoi, une IA indépendante (messagère) optimise le prompt en une commande directement adressable à l'IA de travail (quatre intensités, longueur du flux selon la difficulté, isolation par session, mini-fenêtre minimaliste).

Navigateur visible pour agents DSH via CDP, pilotant aussi egolite, Tabbit, Chrome, Edge, Brave et Lightpanda. Seul bcdp_status reste résident (401 caractères) ; les 33 autres outils bcdp_* optimisés pour le contexte s’activent par lot d’activité, réduisant le schéma des sessions sans navigateur (-91,9 %, mesure annoncée par le projet). Panneau temps réel pour clic/défilement/saisie IME ; les éléments choisis sont cités dans le composeur comme références @"picks/*.json" ; avis de vérification humaine. Les canaux sans CDP (ego CLI/Tabbit CLI) synchronisent les images toutes les 3 s. DSH 0.1.7-rc.1 à 0.2.2-rc.1 (10 versions rc énumérées).

Ajoute un bouton optimiser à côté du composer qui analyse et réécrit le brouillon de prompt avec streaming SSE, conscience du contexte de conversation (stratégies template vs intent-polish), chaîne de mémoire de continuité d'édition, annulation, et routage de modèle avec fallback et test de connectivité.

Optimise une instruction brute en un clic : trois styles, profilage contextuel rôle/tâche/objectif, sélection de plusieurs sorties par juge modèle et amélioration itérative via mémoire de session, valeurs par défaut intelligentes et réglages utilisateur. /template couvre 22 sous-cas sans appel modèle. Optimiser/annuler ✨ dans le champ, outil prompt_optimize, hook automatique, page d’état, panneau Settings (dsh 0.2.0) et détection des documents zh/en.

Optimise les tokens de DeepSeek Harness avec découverte et chargement différé des outils MCP, commandes de compactage configurables et état affiché, réduction des sorties d’outils, résumé visuel des longs textes et archivage facultatif des conversations avec récupération paginée.

Transforme un brouillon DSH d’une ligne en brief complet (rôle, objectif, contraintes, format de sortie). Port de linshenkx/prompt-optimizer vérifié octet par octet, avec trois modes et dix modèles identiques à l’amont. Historique soumis au consentement, chaînes de versions et comparaison structurelle ; chaque exécution indique l’usage des tokens. Aucun enregistrement ni envoi sans clic.

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Pipeline d'optimisation des jetons en couches pour DeepSeek Harness : échelle de sortie, chargement paresseux MCP, moteur de compaction, reporting des hits de cache. Construit sur les vraies API de plugins DSH ; ~40-60 % d'entrées économisées dans les longues sessions.

Routeur de modèles et optimiseur de coûts pour DeepSeek Harness : réponses rapides flash pour les questions simples, repli automatique en cas de panne, panneau en direct des tokens/cache/coûts.

Touches d'envoi et de retour à la ligne configurables, un menu contextuel du composeur avec trois sources (laisser faire DSH et les autres plugins / menu du navigateur / menu personnalisé au style du plugin), un panneau de commandes rapides avec des listes de prompts catégorisées où chaque prompt peut s'ajouter à chaque envoi ou seulement au premier message d'une session, une ligne créer-et-déplacer en bas de chaque catégorie, un optimiseur de prompt qui réécrit le brouillon via un appel à un modèle distinct, une mémorisation de la taille du panneau de réglages, et l'injection automatique de l'en-tête x-opencode-session pour les routes OpenCode. Les listes de prompts résident dans un ~/.dsh/quick-prompts.json global, indépendant de la session et du projet.

Optimisation réseau pour l’interface web DSH : réduit la taille des transferts grâce au cache et à la compression pour accélérer fortement le chargement des pages, avec en plus un indicateur de coupure de connexion et une reconnexion automatique. Idéal pour les utilisateurs recherchant des performances maximales ou utilisant des réseaux instables.

Peaufine le brouillon du compositeur en un prompt plus clair et mieux structuré depuis le bouton ✨ ou Alt+O ; diffuse le résultat en direct via SSE avec le raisonnement affiché en premier, et suit le modèle par défaut de la session sans configuration ou n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI.

Génération d’images et de vidéos Agnes pour DeepSeek Harness : deux outils Agent, un optimiseur de prompts par IA et un panneau latéral où saisir la clé API, jamais intégrée au code.

Plugin de gestion du comportement pour DeepSeek Harness : section d'invite pour la discipline des appels d'outils, convergence du parallélisme déclenchée par les échecs (le pool tombe à 1, puis se restaure automatiquement), intervention utilisateur après des échecs consécutifs. Complète dsh-token-optimizer ; fonctionne de façon autonome.

Thème Sword Art Online avec deux animations Link Start et les voix de Kirito/Asuna ; mode complet ou au démarrage seulement ; accents, thème et couleurs de surface distincts en clair/sombre ; polices locales et réglages de verre teinté avec sélecteurs coulissants de 220ms. Défilement et transitions optimisés ; verre liquide/dépoli, transparence par composant et surfaces continues latérales/contextuelles. Onglets de conversation compacts, états sur une ligne. Neuf fonds intégrés, images locales ou vidéo en boucle 4K/5K avec économie d’énergie, plus curseur d’intensité de raisonnement du modèle.

Optimiseur de prompt structuré par agent pour DeepSeek Harness : réécrit les brouillons du composeur en role/task/context/constraint/format avec les modes normal, slim et expand, une modale de confirmation avec score, continue-optimize, et des moteurs local, hybride, DSH ou API cloud.

Intègre des sites de chat IA externes dans un panneau latéral DSH via un reverse proxy de même origine et des adaptateurs DOM par site. Un bouton du composer peut réécrire le brouillon avec le modèle hôte ou lancer deux tours : compresser et optimiser la conversation, l’envoyer au site intégré, capturer la réponse puis la finaliser dans le composer.

Plugin d'impression 3D et de fabrication additive pour DeepSeek Harness : génération paramétrique de STL, G-code de calibration, analyse STL/G-code, rendu des trajectoires et pont PrusaSlicer, plus 5 skills et un persona concis optimisé pour les modèles locaux.

Optimiseur de prompt dans la barre de saisie : réécrit les brouillons avec 6 stratégies × 3 langues plus des instructions personnalisées, avec objectif/todo/résumé de compactation/résultat d'outil et contexte de chat optionnels, une boîte de dialogue de confirmation, un historique des 5 derniers et une persistance des réglages à trois niveaux.

Fork optimisé de dsh-image-gen : génération par lots (count), pagination de galerie, chargement différé, nouvelle tentative/délai maximal de récupération et 7 fournisseurs : Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image et Stability AI.