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.

Remplace les fournisseurs de système de fichiers et bash par un espace de travail virtuel mirage : les outils de fichiers et les commandes shell s'exécutent sur des ressources montées (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) au lieu du disque hôte, avec des modes lecture/écriture/exécution par montage, un routage de bac à sable par commande (monty, pyodide, quickjs en processus ; docker, e2b, daytona à distance), et des CLI installées (git, gh, slack, linear, ntn, gws, ou une que vous enregistrez) comme mots-clés de tête dans le terminal virtuel.

Connecte DeepSeek Harness au Bot Collaboration Network d'Avernet via WebSocket V2, avec onboarding automatique, sessions d'agent isolées, événements de tool-call et outils de routage multi-bot.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

Recherche unifiée avec vérification des preuves pour les agents : plus de 120 moteurs avec routage multilingue, domaines verticaux et fiches de modalités structurées, 10 outils MCP plus l'orchestration wide_research, et une boucle fetch-verify qui complète les scores de preuves.

Gouvernance et routage DSH à l'échelle du profil, avec un centre de contrôle web pour inspecter responsabilités et preuves, plus compactage, mémoire sémantique à portée limitée, continuité de sécurité et livraison vérifiée ; compatible avec DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de sécurité pour rétro-ingénierie et pentest en un seul bundle : filtrage des outils au premier tour, routage par domaine et 33 outils couvrant APK, web, binaires natifs, protocoles, malwares et échantillons LLM — avec playbooks d'extraction, de contournement de licences et d'anti-analyse, moteur d'évaluation H-CoT (routage sémantique, commande /hcot), atelier web avec étagère d'outils pilotée par grand livre, flux de cas sur disque (chaîne de preuves persistée, conclusions validées numérotées E, reprise après compactage), découverte d'outils externes basée sur GitHub et 361 documents de référence à la demande.

Fournisseur OpenCode Go avec découverte en direct des modèles de la passerelle, métadonnées de capacités en ligne de models.dev, routage de session et paramètres web avec utilisation de l'abonnement.

Recherche web améliorée et persistante : routage multi-moteurs (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), cache SQLite+LRU, extraction façon userscript, rendu via Playwright.

Plan de notification et de contrôle à distance pour DSH : une API `notify()` unique sur 28 canaux sortants, six canaux de contrôle entrants, approbations/questions/pilotage des tâches depuis le téléphone, une interface Native DSH Notify & Control, application à chaud des canaux sortants, routage multi-agents, et aucune dépendance à l'exécution.

SkillRoute par JEStats : routage des compétences pour les agents DeepSeek Harness.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) intégrant le routeur de skills de SkillRoute dans vos agents.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) qui connecte le routeur de skills de SkillRoute à vos agents.

Fournisseur Ollama pour DeepSeek Harness avec gestion de modèles, vérifications de santé, routage local basé sur des règles, et bascule vers le cloud.

Complète ce que l'adaptateur officiel pi-ai laisse de côté sur la page Models : sondage d'accessibilité de la passerelle avec latence, extraction en un clic du catalogue de modèles de la passerelle avec réécriture par cases à cocher dans les paramètres, solde DeepSeek et quota du fournisseur affichés en place, protocole et point de terminaison auxquels chaque fournisseur est réellement connecté, et un menu déroulant de modèles qui ne répertorie que ce qui fonctionne à l'instant — une clé morte, un solde vide ou un quota épuisé est masqué jusqu'à ce que vous le corrigiez, et réapparaît de lui-même.

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.

Un mode de routage intelligent léger et sélectionnable pour DeepSeek Harness.

Une passerelle de routage IA qui s'exécute comme plugin DSH. Ajoute un panneau latéral Routing System pour les fournisseurs, le pool de comptes, les combinaisons de repli et les clés API, et fournit un point de terminaison compatible OpenAI à http://localhost:3080/v1.

Sept modes préréglés d'agent pour DeepSeek Harness, chacun avec une limite d'outils fixe, un routage de modèle par mode et des niveaux de délégation rapide/profond omd_task, plus une boucle plan-à-exécution (/mode, /start-work, /ulw adossé à un objectif) et une page de paramètres qui remappe les modèles par mode et par niveau.

Adaptateur LLM GitHub Copilot : connexion par flux de périphérique OAuth, découverte de modèles en direct depuis l'API Copilot, prise en charge de la vision pour les modèles compatibles image (gpt-4.1, gpt-4o), et deux protocoles de communication (Chat Completions et Responses API) avec routage automatique des endpoints par modèle.

Attache un en-tête x-opencode-session stable par conversation aux requêtes du fournisseur OpenCode / OpenCode Go, corrigeant les erreurs 400 MissingSessionID et préservant l'affinité de session et le routage du cache d'invites.

AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Passerelle MCP à divulgation progressive qui recherche de grands catalogues distants via `mcp_search`, puis invoque les schémas exacts via `mcp_call`, avec connexions différées et caches bornés.