Plugins

Ajoute un canevas de conversation modifiable à DeepSeek Harness, où les connexions graphiques sélectionnent le contexte pour les requêtes de canevas, avec des importations de branches, de fusions et de sessions d'agent locales.

ThoughtDAG pour DeepSeek Harness : transforme la session DSH actuelle en un graphe de pensée modifiable sur une toile infinie.

Monte 88 compétences packagées de recherche, d'intelligence sociale, de marketing et d'affaires dans dsh via le fournisseur de compétences du système de fichiers.

Compétences de recherche en 3D Gaussian Splatting / NeRF / infographie : 18 compétences IA (lecture d’articles, comparaison de méthodes, planification d’expériences, revue de code, débogage de l’entraînement, visualisation, rendu MCP, etc.) couvrant un catalogue organisé de 1011 méthodes, plus un serveur MCP stdio pour le rendu 3DGS piloté par agent.

Suite de plugins d'assistant de recherche (recherche documentaire, wiki de recherche, compilation LaTeX, revue indépendante par sous-agent) pour DeepSeek Harness.

Lecture approfondie de livres et d'articles selon cinq modes (rapide, approfondi, carte des connaissances, Feynman, livre complet) avec rapports affirmation-preuve-données, cartes mentales Mermaid/XMind, comparaison par lots, vérification préalable du budget, progression transparente des tâches en arrière-plan, et exports MD/HTML à partir d'URL, de fichiers ou de texte collé.

Zotero comme dépôt de preuves pour les agents : recherchez dans votre bibliothèque, inspectez les métadonnées et les notes, récupérez des passages de preuves, ouvrez les PDF sources et générez des citations et des bibliographies.

Couche d'intégration native DSH pour le moteur de mémoire Minta : compose la ligne officielle dsh-mcp-client, enregistre la skill minta-memory-governance ainsi qu'un préchauffage de mémoire en début de session, et fournit un preset d'agent Minta ; nécessite le moteur Minta déployé séparément (Python/Docker) pour fournir les 19 outils MCP — inutilisable sans celui-ci.

Espace de travail pour chercheurs DSH : bibliothèque locale d'articles + étagère à idées + graphe de connaissances

Garde-fou contre la dette de recherche pour DeepSeek Harness : incite les agents de codage à chercher dans la documentation, sur GitHub et le web avant de répéter des essais locaux.

Crée des figures scientifiques par le code : les agents produisent un IR versionné et le modifient nœud par nœud sans déplacer les objets intacts. Exporte de vrais SVG/PDF/PPTX vectoriels prêts à publier. Sept outils papercanvas_* (create/get/patch/layout/lint/render/inspect), moteur déterministe, lint FC001-FC008 et résolution de polices CJK. Vérifié avec DSH 0.1.5-rc.3 à 0.2.2-alpha.2 ; par l’auteur de dsh-sessionflow. Nécessite le moteur PaperCanvas installé séparément : Python 3.11+ et CLI papercanvas (pas encore sur PyPI), à installer depuis ce dépôt puis placer dans PATH ou définir papercanvasBin. Le plugin est un adaptateur léger, sans moteur inclus.

Unofficial DeepSeek Harness port of the Academic Research Skills plugin (CC-BY-NC-4.0, non-commercial): 5 skills, 16 /ars-* commands, 4 agent roles, write-scope guard, and deterministic Python gates.

Matrice bilingue de lecture d’articles pour DeepSeek Harness : liens vers les preuves, bibliothèque SQLite locale, citations de pages PDF et modifications humaines.

Sélectionne une affirmation d’une réponse IA, recherche des preuves possibles dans le chat et les traces d’outils antérieurs, classe le soutien et ouvre les passages source à vérifier.

Bibliothèque d’articles et espace de lecture : recherche arXiv, bibliothèque locale de fichiers simples contenant métadonnées, PDF et texte intégral extrait, et notes Markdown en trois niveaux (aperçu, compréhension, critique) à côté des PDF. Comprend sept outils de modèle et un panneau Web.