Plugins

Téléversement de fichiers avec des cartes de pièces jointes codées par couleur (stockage isolé par session, déduplication sha256, purge par TTL), plus un outil read_document qui détecte le type de contenu pour PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Studio d'images et de vidéos par IA sous forme de panneau DSH flottant, pour créer sans interrompre la conversation : texte-vers-image, image-vers-image et composition multi-images en 1K-4K sur huit formats ; texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo avec contrôle de la première image de 4 à 12 secondes ; mode court-métrage qui importe un scénario (.txt/.md/.json), le découpe en plans de storyboard pour la prévisualisation et la génération par lots ; et un espace de travail d'expert en prompts. Zéro dépendance d'exécution.

Lecteur de musique, livres audio, radio et actualités pour DeepSeek Harness : diffuse votre dossier de musique local via HTTP, lit à voix haute les romans locaux .txt/.epub avec des voix IA, lit la musique en ligne QQ/Kugou/Netease et la radio Internet (HLS pris en charge), et diffuse des résumés quotidiens de l’actualité — le tout piloté depuis l’UI ou en le demandant à l’agent via l’outil modèle music_play.

Skill Smart Charts : transforme les fichiers de données CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON en HTML ECharts interactif autonome — 32 types de graphiques, dont des cartes hors ligne, 3 thèmes, sans CDN. Un profil de données --profile (type par colonne, cardinalité, valeurs manquantes, échantillons, statistiques, granularité d'entité, signaux d'analyse) permet à l'agent de lire les données et de choisir lui-même le graphique ; chaque graphique intègre une fiche factuelle (plot_stats + data_preview) dont les chiffres sont les seules valeurs citables. Le code de transformation LLM s'exécute dans un bac à sable restreint (liste noire + liste blanche AST + fonctions intégrées sûres) ; --doctor vérifie lui-même l'environnement Python. Entièrement hors ligne, ECharts inclus.

Base de connaissances polyvalente pour DSH : importation de fichiers md/txt/json/yml/docx/pdf, gestion des dossiers, recherche plein texte FTS5 (BM25) et une interface web d'administration.

Lit EPUB, PDF, TXT, Markdown et HTML avec notes de lecture, liste de vocabulaire et compagnon IA natif de Harness.

Workflow de lecture approfondie pour les livres : importe EPUB/Markdown/TXT/PDF par chapitres et confie chacun à un sous-agent afin que le texte source n’entre jamais dans la session principale. Conserve des mémoires de chapitre ancrées par \[n] pour reprendre entre sessions et exporte des notes ou un EPUB.

Vérification des références pour DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器) : l'outil de modèle reference_checker vérifie la bibliographie d'un article (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texte collé) par rapport à Crossref, OpenAlex et arXiv, rapporte found / partial / not_found / error par entrée et émet des citations corrigées dans le style d'entrée (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Math Agent Framework pour DeepSeek Harness : moteur de dérivation symbolique (CES / formes quadratiques / ODE / PDE), vérification SymPy, preuves formelles vérifiées par le compilateur Lean 4 et vérification adverse multi-agents de style QED, exposés comme outils DSH natifs via un shell TS faisant pont vers un moteur Python. Nécessite le clonage du dépôt math-agent-framework et `pip install -r requirements.txt`, avec MATH_AGENT_HOME pointant vers la racine du dépôt. Chaque résultat comporte une traçabilité (versions des moteurs, graine, tolérances) et est marqué comme données non fiables.

Relie DeepSeek Harness à un SolidWorks local via MCP. Lecture seule par défaut ; confirmation à chaque opération risquée. Windows 10/11 x64 uniquement. Nécessite Python 3.10+ x64 et les paquets de requirements.txt ; npm run setup crée un .venv local. Nécessite aussi SolidWorks desktop local (README : 2020–2026, vérifié en 2026), démarré au moins une fois.

Pilote Origin/OriginPro local depuis le chat avec 27 outils MCP : importe .dat/.csv/.txt et les fichiers .bin des stations CHI, trace, stylise et ajuste, puis produit PNG/TIF/SVG/PDF et un projet .opju modifiable ; vérifie graphiques, styles et exports par relecture. Nécessite Windows, Origin/OriginPro 2021+ et Python 3.10+, ainsi que `pip install originpro numpy` dans l’interpréteur lancé par DSH. Sans le paquet, chaque outil répond `missing_originpro` ; sans interpréteur dans PATH, aucun outil n’est enregistré.

Transforme un PDF d’article scientifique en 3 livrables par défaut : diaporama de revue de littérature en chinois (.pptx), modèle physique de Nanyang Normal University, script oral Word correspondant et Q&R HTML de prédiction de soutenance en deux couleurs (une dizaine de questions, réponses courtes et directes). Requiert Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow et pymupdf (repli sur pypdf) ; installation via pip install -r requirements.txt.

Atelier de masquage de documents pour DeepSeek Harness, adapté de whatcccup/cece_legal_skills (MIT). Traite localement DOCX, PDF, TXT et Markdown ; propose revue humaine, masquage PDF et contrôle des lignes OCR, marqueurs cohérents par dossier, restauration Word, historique et aperçu/retour arrière facultatifs des règles Agent. Python 3.9+ et téléchargement initial des dépendances requis. Le modèle n’est nécessaire que pour générer les règles. v1.4.0 est une préversion vérifiée sur macOS Web et DSH Desktop ; nouvelle installation Windows et OCR restent à revalider sur appareil. L’amont est un outil hors ligne autonome/skill SkillHub, pas un plugin DSH, et ne s’installe pas avec ce bundle.

Recherche de fichiers et plein texte documentaire pour Windows. Noms via Everything (`es.exe`), contenu PDF/DOCX/XLSX/PPTX/EPUB via Anytxt ; les deux s’installent séparément.

Plugin DeepSeek Harness permettant de commander en langage naturel des bras collaboratifs Universal Robots (UR). Par défaut, il utilise une simulation cinématique hors ligne ; le canal du vrai robot reste désactivé tant qu’il n’est pas activé explicitement. Requiert Python avec numpy et paramiko (pip install -r requirements.txt). Développé par Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd. selon la logique de son propre nUR MCP Server.

Outils de lecture web pour agents uniquement textuels. Cinq outils en lecture seule : web_fetch (toute URL rendue en Markdown propre ou en texte brut), web_links (inventaire des liens d'une page), web_feed (entrées RSS 2.0 / Atom), web_headers (statut HTTP, en-têtes de réponse et chaîne de redirections sans télécharger le corps, HEAD avec repli GET automatique) et web_table (tableaux HTML extraits en lignes structurées, avec détection des en-têtes et extension de grille colspan/rowspan). Le transport repose sur fetch de Node plus une implémentation de proxy HTTP sans dépendance (tunnélisation CONNECT, requêtes en URI absolu, NO_PROXY avec correspondance par suffixe/joker/IPv4-CIDR, Proxy-Authorization). Zéro dépendance d'exécution.

Lisez des romans Web dans la GUI DSH : importez des sources de livres legado, recherchez dans ces sources et gérez une bibliothèque avec progression de lecture. Lecture en défilement continu, import de fichiers TXT/EPUB locaux et accès des outils agent aux mêmes sources, étagère et textes.

**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.

Transforme un PDF d’article scientifique en diaporama chinois pour réunion de laboratoire (.pptx), à partir du modèle de physique de Nanyang Normal University, avec un script oral Word assorti. Requiert Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow et pymupdf (pypdf en repli) ; installation via pip install -r requirements.txt.

Bundle DeepSeek Harness adapté de whatcccup/cece_legal_skills (MIT) pour le caviardage local de DOCX, PDF, TXT et Markdown avec contrôle humain, masquage PDF, historique local et modification facultative des règles Agent. Python 3.9+ et téléchargement initial des dépendances requis. L'accès au modèle n'est nécessaire que pour générer des règles ; la 1.3.0 est une préversion de développement et la validation Windows est en attente. Le projet amont est un outil hors ligne autonome/skill SkillHub, pas un plugin DSH ; il ne peut donc pas être installé avec ce bundle.

Lit les livres EPUB, MOBI, AZW3, TXT et PDF dans un panneau latéral : pagination, accès à la table des matières, surlignages, notes, signets, recherche plein texte, questions IA ancrées dans le texte, synthèse par chapitre, recherche de sources compatible avec Legado qui ajoute les livres en ligne chapitre par chapitre et skill de coaching de lecture intégrée. Les PDF textuels uniquement sont pris en charge ; les PDF numérisés ou chiffrés sont refusés.

Affiche des romans locaux EPUB, TXT et Markdown sous les régions de chat DSH natives sélectionnées, uniquement après expansion explicite. Préserve le raisonnement réel et les sorties d’outils sans envoyer le texte du roman au modèle. Nécessite DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0.

Lecteur local de romans TXT dans la barre droite DSH : import de fichiers, dossiers ou chemins dans la bibliothèque, sommaire avec accès aux chapitres, lecture au clic ou défilement vertical, reprise après redémarrage et réglages de police, interligne, fond et thème nocturne.

Lecteur TXT local dans un onglet latéral et assistant IA de lecture anti-spoilers : le modèle ne voit que le contenu déjà lu (chapitre actuel, fin du précédent et fichier de contexte par livre enrichi au fil de la lecture). Extraits, réflexions et réponses deviennent des notes Markdown structurées exportables vers Obsidian ; le texte brut ne se déverrouille que pour un livre marqué terminé.