Plugins

Gestionnaire de tâches AgentRQ pour DeepSeek Harness : créez, gérez et récupérez automatiquement les tâches AgentRQ sans quitter le harness

Tableau de tâches SQLite local sous forme de page de superposition native : projets, tâches, commentaires, relations, pièces jointes et automatisation de flux de travail, avec les statuts backlog → todo → in_progress → in_review → done ; les outils Agent `taskboard_*` ne peuvent soumettre du travail qu'à in_review, plus une CLI JSON headless et une skill packagée.

Moteur de compatibilité ABI de l'hôte Pi : après une seule installation, les extensions Pi non modifiées de npm se montent comme des plugins DSH natifs avec `dsh plugin add <pi-package>`. Vérifié de bout en bout sur un DSH d'origine avec pi-mcp-adapter (gestionnaire MCP complet : OAuth, ressources, prompts, MCP Apps, elicitation, sampling), @tintinweb/pi-subagents, pi-code, pi-hermes-memory et pi-background-tasks ; `pi2dsh inspect` indique la compatibilité d'un paquet avant l'installation.

Ajoute un onglet de paramètres Managed Agents et des outils MCP pour déléguer des tâches d'agent de longue durée aux Managed Agents cloud d'Ark.

Exécutions de code planifiées dans des sessions d'agent neuves, avec un historique auditable.

Passerelle mobile authentifiée pour DeepSeek Harness : connexion du client iOS natif compagnon via WebSocket pour les sessions, événements en direct, tâches, objectifs, validations, commandes et transferts de fichiers, avec appairage par QR et révocation d’appareil.

Tableau de tâches pour DSH : créez des tâches avec affectation de projet et de modèle, exécutez-les manuellement ou selon des planifications cron ; les nouvelles sessions d'un projet récupèrent automatiquement ses tâches à faire et les déplacent vers en-révision une fois terminées.

Fournisseur de modèles Tencent CodeBuddy pour DeepSeek Harness qui se connecte via OAuth du navigateur au lieu d'une clé API : liste le catalogue de modèles CodeBuddy avec les capacités de contexte, de sortie, d'appel d'outils, de reasoning et d'image de chaque modèle, gère plusieurs comptes avec basculement automatique vers le suivant utilisable, affiche le quota restant dans le composeur avec un panneau d'usage des token et crédits, et complète par compte les tâches de croissance CodeBuddy automatisables, avec un journal d'exécution. Installation depuis npm avec `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Dites adieu au copier-coller et à l’anxiété liée aux DSH Token. Laissez ChatGPT sur le web se connecter directement à votre projet local, coder de manière autonome et confier les tâches complexes à DSH pour une exécution prolongée.

Exécuteur de lots en heures creuses pour DeepSeek Harness : les utilisateurs définissent leurs tâches en heures chargées (prompt, stratégie, priorité, espace de travail, fichiers verrouillés) et les libèrent manuellement ; le plugin exécute ensuite le lot automatiquement dans les fenêtres creuses définies. Chaque exécution passe cinq vérifications préalables (espace de travail, git HEAD, sha256, fenêtre, budget quotidien), prend en charge quatre stratégies (unique / itérative / échantillonnage / revue) et trois niveaux d'autonomie (L1 par tâche, L2 lot, L3 entièrement automatique), et boucle avec un rapport matinal des diffs, dépenses et économies issus d'un registre aligné sur la tarification officielle.

Passerelle Feishu/Lark pour DeepSeek Harness : liaison PersonalAgent par scan, cartes en streaming, espaces de travail de projet git-worktree, tâches parallèles par portée, agents multi-rôles, notifications inter-sessions, gestion du modèle/de la clé dans le chat, et un gardien filet de sécurité qui continue de répondre dans Feishu même après un plantage de dsh.

Met en pause et reprend automatiquement les tâches pendant des fenêtres temporelles définies par l'utilisateur pour éviter les coûts d'API aux heures de pointe ; comprend l'affichage du solde du compte et un diagramme à barres des dépenses par tranches de 10 minutes.

Met en pause et reprend automatiquement les tâches pendant des plages horaires définies par l'utilisateur pour éviter les coûts d'API aux heures de pointe ; inclut l'affichage du solde du compte et un graphique à barres des dépenses avec une granularité de 10 minutes.

Exécute des tâches de codage planifiées dans des sessions DeepSeek Harness isolées, gérées depuis les Paramètres ou l'agent.

Moteur cron résidant sur l'hôte avec un tableau web des tâches et un outil timer_agent : déclenche de vraies sessions d'agent selon le planning, en continuant une session épinglée pour le contexte ou en en démarrant de nouvelles dans un espace de travail de projet choisi.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Tableau kanban partagé permettant aux personnes et aux agents DSH de gérer les tâches de l'espace de travail via un onglet Board et des outils kanban.

Expédiez des tâches autonomes depuis DSH vers 11 CLIs d’agents externes (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok) : un bundle hôte uniquement enregistrant l’outil conductor_dispatch ainsi qu’une compétence conductor déclenchée automatiquement.

Équipe multi-agents par rôles pour DeepSeek Harness. /team réunit jusqu'à 12 sous-agents (produit, architecte, recherche, UI, backend, frontend, BD, sécurité, relecteur, QA, DevOps, docs) et exécute un pipeline à 9 phases avec jalons (clarifier, étudier, concevoir, relire la spec, approuver le plan, implémenter, relire, tester, livrer) sur des artefacts partagés. Les jalons qualité sont imposés par le code, non par les prompts : une tâche inachevée ne peut être marquée terminée, les constats arbitrés par le relecteur ou le QA, et les lacunes de couverture ou le rework apparaissent dans l'overlay et /team status. Livre un overlay (phases, effectif, DAG, artefacts, décisions), un mode équipe persistante et la comptabilité de tokens/temps. Pas de dépendance à l'exécution ni de build.

Fiabilité des tâches : nouvelle tentative automatique en cas de timeout/échec du modèle, reprise automatique des tâches inachevées, vérification d'achèvement, interruption des boucles de réflexion, reprise après veille ou redémarrage, mode pilote automatique et point de déclenchement distant (npm : `dsh-task-reliability`).

Du chat au canevas puis à l'œuvre : pilotez ComfyUI comme IDE visuel de workflows dans DSH. Intégrez ComfyUI (local ou cloud) comme canevas en écran partagé dans DSH Web : l'agent écrit prompts et scripts dans le chat, les applique en direct et produit images, musique, vidéo et 3D. Opérations : composer des pipelines, lire/écrire les workflows, éditer les nœuds, câbler les liens, exécuter, régler et déboguer. Production : balayages de paramètres par lots (batch_run) et récupération automatique des sorties dans le chat (get_outputs). Entretien : lancement et mise à niveau en un clic de ComfyUI, du cœur et des nœuds personnalisés. Ce paquet est le plugin côté DSH et embarque le nœud pont côté ComfyUI.

Tâches planifiées : exécute un prompt selon des planifications cron, chaque exécution ouvre une nouvelle session d'agent pour effectuer le travail, avec liaison d'espace de travail, exécution manuelle, nommage automatique des sessions et une page de gestion des tâches en plein écran.

Panneau de tâches pour la barre latérale DSH Web : publie des tâches, distille automatiquement les sessions associées et pilote les étapes plan/développement/revue avec des sous-agents et acceptation dans le panneau.

Achemine automatiquement et intelligemment chaque tâche déléguée vers le meilleur modèle configuré à l’aide d’alias, de balises de capacité et de consignes d’usage, en gardant les tâches routinières rapides et économiques tout en envoyant les travaux complexes vers des spécialistes plus puissants. Configurez votre équipe de modèles dans l’interface Web ou via une configuration guidée, exécutez les spécialistes en parallèle avec une fusion de résultats fiable, et voyez le modèle choisi d’un coup d’œil dans les vues de sous-agents et dans l’arborescence Tasks de Better Sidebar.