Plugins

Importez fidèlement l'historique de chat de 13 agents de code (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode et bien d'autres) en tant que sessions DeepSeek Harness reprenables, avec export inverse vers Claude Code.

QA de fidélité de conception pour les modèles texte uniquement : un outil `deepseek_vision` emprunte un œil à n’importe quelle route vision compatible OpenAI, afin que le modèle puisse juger si une implémentation correspond à sa maquette — livré avec le benchmark derrière ce jugement (quatre fixtures, 23 défauts injectés, transcriptions brutes) et la discipline de questionnement dont il dépend.

Plugin de saisie vocale pour DeepSeek Harness (dsh) : un bouton microphone dans le compositeur transforme la parole en brouillon transcrit, avec un choix de backends de reconnaissance vocale, un peaufinage optionnel via les propres routes LLM de dsh et une page de paramètres native.

Moteur de contexte Zero-residence : les gros payloads d'outils sont évincés du contexte actif vers un stockage interrogeable et seuls des pointeurs déterministes subsistent, de sorte que les tokens de prompt par tour cessent de croître avec la transcription. Tout contenu masqué est reconstruit mot pour mot à la demande depuis le journal de session, par id d'appel d'outil ou seq de session.

Cerveau DeepSeek + transcription automatique d'images : attachez des images dans la GUI et chacune est transcrite par le modèle officiel deepseek-v4-flash-vision-exp par défaut (un cerveau V4-Pro en texte pur peut voir les images), avec n'importe quelle VLM compatible OpenAI ou Ollama local comme alternatives.

Donne aux agents DeepSeek Harness textuels la compréhension vidéo : échantillonnage de trames contextuel + VLM + transcription ASR optionnelle fusionnés en preuves de timeline. / Plugin de compréhension vidéo pour modèles texte uniquement (échantillonnage de trames contextuel + VLM + transcription vocale optionnelle).

Analyse de vidéos Bilibili : métadonnées, transcription (repli ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commentaires, danmaku, et images clés nettes avec descriptions de vision locales optionnelles.

Atelier de lecture d'articles : bibliothèque + lecteur PDF + compagnon de type tuteur. Les réponses citent des numéros de page cliquables qui renvoient au PDF et mettent en surbrillance le passage exact ; sélection pour poser une question sans quitter l'article ; préréglage de tuteur strict inclus (plan de lecture, accompagnement par section, quiz notés suivis d'une session à l'autre) ; bascule sur place original ↔ chinois (babeldoc, aucune préinstallation). Transcription et recherche locales — les documents ne quittent jamais votre machine.

Repli de transcription en streaming pour l'interface web DSH : les lignes de réflexion et d'outils se replient pendant que la fenêtre de réflexion la plus récente s'ouvre d'elle-même ; un tour terminé remonte jusqu'à votre question, qui reste également épinglée en haut pendant que vous lisez ; des étincelles bleues jaillissent du bord de la fenêtre de réflexion et de la tête d'écriture de la réponse.

model router par étape : des préréglages nommés avec des règles ordonnées de groupes d'images/mots-clés acheminent chaque étape d'agent à travers chaque fournisseur et modèle monté, ajoutant des flux de collaboration pour la transcription d'images, une protection d'image, un panneau de quotas multi-plans, et l'observabilité des décisions par étape.

Micro du compositeur pour l'interface web : appuyez pour surveiller la transcription en direct et maintenez pour parler, avec une lecture de réponse par Edge TTS de l'hôte diffusée pendant que le modèle génère, une pause d'écho pendant la lecture, et un appui pour arrêter.

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.

Gestionnaire de conversations archivées pour DeepSeek Harness : affiche les conversations archivées regroupées par espace de travail, restaurez-les et affichez leurs dossiers de transcriptions.

Titres de session intelligents pour DSH : après chaque tour de conversation, un appel LLM auxiliaire indépendant résume la transcription complète utilisateur+assistant en un titre qui suit le vrai sujet de la session plutôt que de reprendre le premier message ; le premier message est titré immédiatement, les titres intégrés en échec sont réessayés aux tours suivants, les renommages manuels ne sont jamais écrasés, et les sessions de sous-agent/fork sont ignorées.

Un commutateur « Loop engine » dans les paramètres web qui échange la boucle d'agent pilotant chaque session dsh entre cinq moteurs — la boucle intégrée in-process plus Claude Code, Codex, Pi et Kimi Code hébergés — sans aucune modification du harness ; chaque moteur hébergé conserve sa réflexion et ses appels d'outils dans la transcription durable de session, prend en charge les commandes, les skills et le preset d'agent, et s'exécute en sandbox via la limite de sous-processus dsh.

Outils vocaux : synthèse vocale neuronale gratuite avec edge-tts, transcription ASR compatible OpenAI, liste des voix, aperçu des voix par lot et autodiagnostic de l'état.

Passe une session web DSH au CLI Claude Code local : sélecteur de moteur par session (DSH | Claude Code), modèles Claude et effort de raisonnement dans le siège du modèle, modes d'autorisation Claude à la place du sélecteur de mode d'accès, ainsi que les demandes d'autorisation, AskUserQuestion et ExitPlanMode acheminés vers les cartes natives d'approbation, de question et de révision de plan DSH. Le flux est écrit sous forme d'événements de session natifs DSH, de sorte que la transcription intégrée, les cartes d'outils et les sous-agents imbriqués le rendent ; les commandes slash Claude fusionnent dans la palette de commandes ; le CLI est tenu par un courtier détaché, de sorte que les mises à jour de plugins et les redémarrages de DSH n'interrompent pas un tour en cours.

Traduction chinoise de bout en bout pour l’interface Web dsh : traduction en direct du raisonnement du modèle pendant le streaming, chinois intégré sous chaque réponse anglaise, et résumés chinois d’une ligne pour les sorties d’outils et les annotations d’appels d’outils — une requête autonome au fournisseur qui n’entre jamais dans la transcription de session.

Génération locale d'images, de voix, de musique et d'effets sonores, plus transcription, avec identité épinglée : les personnages, animaux, objets et voix d'acteurs sont définis une fois et réutilisés à chaque appel ultérieur ; les sorties dégénérées (image presque plate, audio silencieux) sont rejetées au lieu d'être renvoyées comme succès, et une ligne générée peut être relue comme texte, ce qui rend visible un clone qui aurait avalé sa fin. Les moteurs se déchargent en veille, et la génération d'images et la transcription peuvent chacune être dirigées vers une API de type OpenAI au lieu du backend Vulkan local.

**Pièces jointes de même style que DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)** : bouton de téléchargement en trombone, cartes de fichiers style DS de 240×64 avec icônes de documents couleur officielles (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG extraites du bundle frontend DS), glisser-déposer, extraction de texte (PDF/DOCX/XLSX/TXT) injectée dans le message, et cartes de pièces jointes réelles rendues dans la transcription (rendu utilisateur personnalisé) avec le modèle lisant le contenu complet.

Annulation/rétablissement côté utilisateur pour DeepSeek Harness (dsh) : la commande /undo ramène la transcription à avant le dernier message, et /redo la restaure.

Saisie vocale au micro pour le composeur : transcription en direct via la Web Speech API du navigateur, déduplication/poursuite automatique, ponctuation intelligente, réglages de langue et d'envoi automatique.

Suppression par message pour DSH : retirer un message utilisateur, une étape de réponse ou toute une réponse de l'assistant du contexte de modèle dérivé via le contrat officiel de remplacement de surface, et la masquer dans la transcription visible sans réécrire le journal en ajout seul.