Plugins

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.

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

Connecte DeepSeek Harness à Postiz via MCP : liste les canaux de réseaux sociaux connectés, récupère les règles de publication par plateforme et planifie, rédige ou publie des posts sur X, LinkedIn, Instagram, Facebook, Threads, TikTok, YouTube, Reddit, Bluesky, Mastodon, Discord, Slack, Telegram et plus ; ajoute une compétence de workflow postiz.

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.

Contrôles d'hygiène des pull requests avant envoi dans DeepSeek Harness : analyse le diff courant pour détecter les TODO restants, les secrets codés en dur et les sujets de commit non conventionnels.

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.

Notes autocollantes rapides sur la barre d'outils du composer : notez des idées ou des tâches à faire, sauvegardées automatiquement en Markdown, envoyées dans le chat en un clic.

Frontend TUI natif de terminal pour DeepSeek Harness qui présente les sessions, modèles, plugins, jobs, sous-agents, todos et la configuration du fournisseur via les capacités de Harness, tout en préservant le véritable scrollback du terminal.

Mémoire de projet pour dsh avec intégration native au système de tâches : les todos de session et les lectures de fichiers sont condensés automatiquement en enregistrements de tâches inter-session (liens tâche↔fichier), afin que les workflows puissent être repris et réutilisés sans recontextualisation. Mémoire à la lecture (pas de scan préalable) : extrait les symboles de code, résume les docs et relie docs↔symboles ; enrichissement sémantique TS optionnel (activé automatiquement si TS est installé). Les notes d’expérience sont dédupliquées automatiquement. Chaque rappel inclut une citation traçable. Pure JS, une seule dépendance, fonctionne immédiatement, fonctionnement silencieux, surcharge nulle.

TUI complète pour DeepSeek Harness : conversation en streaming, barre d'état powerline, panneaux think/tool/todo en temps réel, double vue des sous-agents, changement à chaud de thème — le tout sous forme de plugins cordis purs, sans aucun correctif en amont.

Plugin d'annonce vocale sans dépendance, piloté par les événements : pas de modèle supplémentaire, pas de coût en jetons. Parle avec la voix naturelle intégrée du système, prenant en charge Windows et macOS ; annonces de réponse finale, alertes d'approbation et de question, annonces d'événements facultatives (fin de tour, commande terminée, changement d'objectif, erreurs d'outils, mises à jour de tâches), réponses finales rejouables et une page de paramètres visuelle bilingue.

Une interface utilisateur de terminal inspirée de l'opencode pour DeepSeek Harness qui démarre en tant que plug-in d'application de profil dsh, avec une barre latérale de session, un chat en streaming, des cartes d'outils de démarque, des listes de tâches, des suggestions de commandes slash, un pied de page de télémétrie avec un indicateur de contexte et des invites d'approbation en ligne.

Compression de contexte déterministe pour dsh — zéro appel LLM, élagage par règles qui préserve textuellement chemins, commandes, traces d'erreur et tâches ouvertes. Compresse ~80k jetons en quelques centaines.

Transforme le codage en RPG : les tours terminés, les appels d'outils et les todos terminés rapportent de l'XP, avec plus de 27 badges de réussite, niveaux, titres et saisons. Score événementiel avec un moteur à fonctions pures — le travail lui-même est le jeu.

Plugin de progression de session pour la Web UI DSH : une barre de progression de session ancrée dans la zone d'ancrage de la saisie (progression réelle des todos / débit de génération de tokens en temps réel / état orange d'interruption / rappels de tâches), zéro modification du noyau.

Tableau de tâches par session dans la barre latérale : glisser les sessions dans les colonnes todo/doing/review/done, créer des sessions avec sélection de modèle et d'effort de raisonnement, corbeille avec restauration, notes, export/import.

Canal IM Feishu/Lark pour les agents DeepSeek Harness avec messages natifs de processus de réflexion, cartes d’approbation, cartes live d’objectifs et de tâches, lignes de fan-out de workflow, recherche textuelle de session, et notifications de règlement des jobs en arrière-plan et des sous-agents. L’accès est limité par le périmètre de visibilité propre à l’application Feishu par conception — toute personne admise par l’application peut piloter l’agent et répondre à ses approbations, sauf si les listes autorisées optionnelles pour l’expéditeur, le groupe et l’approbateur sont renseignées.

Preset d'agent Learning Mode : un agent de code qui enseigne en codant — explications concrètes ancrées dans des scénarios, guidage socratique, et blancs de pratique TODO(你), modelé sur le style de sortie Learning de Claude Code ; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode sur npm).

Suite de discipline d'exécution pour DSH avec interception des tentatives identiques, réflexion forcée, application des todo, déduplication de la mémoire et promotion de l'expérience en compétence (11 plugins + 6 compétences).

Workspace office & tableau de bord de session : un panneau sprite flottant à 6 colonnes visualisant workspaces, sessions, utilisation de tokens et sous-agents, plus Agent Mail et un onglet de journal office. Les vues Feishu/Lark (flux de messages, plannings de réunions, transcripts) requièrent en plus l'outil `@larksuite/cli` installé et authentifié séparément.

Preset d'agent Learning Mode : un agent de codage qui enseigne en codant — explications concrètes ancrées dans des scénarios, guidance socratique et blancs de pratique TODO(你), calqué sur le style de sortie Learning de Claude Code ; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode sur npm).

Plan de travail aligné sur grille et déplaçable composé de 28 mini-cartes dans les marges de la conversation (solde API, utilisation des jetons, coût, pression du contexte, tâches, objectif, carte thermique d'utilisation, dépôt GitHub, relais d'images), avec des niveaux de taille S/M/L/XL.

Pont de tâches TickTick (Dida365) : un panneau de tâches en en-tête de session et des outils d'agent curés sur le point de terminaison MCP officiel TickTick.