Plugins

Génère des diagrammes interactifs validés et autonomes d'architecture, de flux de travail, de séquence, de flux de données et de cycle de vie à partir de dépôts ou de descriptions de systèmes.

Ajoute à DeepSeek Harness des accès à des modèles gratuits — DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3 et autres — sans connexion, inscription ni API key, ainsi qu’une passerelle locale compatible OpenAI, un routage de secours et un tableau de bord d’utilisation.

Ensemble de mémoire et de contexte OpenViking pour DeepSeek Harness : rappel automatique avant étape et injection de profil, capture de session, protection des URI `viking://`, et outils de mémoire pour rappeler/écrire pris en charge par un serveur OpenViking.

Crée des diagrammes draw.io dans DeepSeek Harness via le serveur MCP next-ai-drawio. Le lien de la réponse ouvre un aperçu en direct dans la barre latérale droite, modifiable à la main ; chaque changement de l’IA devient une version restaurable. Node.js 18+ requis ; npx télécharge le serveur MCP au premier usage.

Compétences de flux de travail de recherche ARIS en tant que bundle DeepSeek Harness : 82 compétences plus revue adversariale inter-modèles via Codex.

Plugin de mémoire local-first pour DeepSeek Harness : mémoire en couches L1/L2/L3 avec capture automatique, outils manuels de récupération memos_* et visualiseur de mémoire intégré.

Pont BrowserSkill pour contrôler les fenêtres Chrome et Edge Agent visibles depuis DeepSeek Harness, avec outils de navigateur natifs, observations d'accessibilité et VOM, captures d'écran, contrôle multi-session propriétaire, et une superposition Web UI en direct.

Plugin Plannotator pour DeepSeek Harness : révisez les plans DSH avec des annotations visuelles.

Un outil de vision `describe_image` pour les modèles texte uniquement : les images (chemin local, URL, pièce jointe) sont envoyées vers un point de terminaison de vision OpenAI-compatible configurable et seul le texte renvoyé entre dans la session.

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.

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.

Ensemble de configuration uniquement qui monte Ouroboros via le client MCP de DSH, exposant 36 outils de flux de travail d'entretien, Seed, exécution, évaluation et évolution dans DSH.

Récupération de chat pour DSH : modifier le dernier message utilisateur terminé et réessayer explicitement les tours échoués, les deux via des branches de bifurcation de session qui laissent la conversation d'origine intacte.

Répond par une explication visuelle HTML d’une page : brouillon Markdown bref, puis le CLI am crée diagrammes de flux, séquence, arbre, chronologie et ER, tableaux et encadrés.

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.

Nécessite DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1+ (DSH Desktop >= 2.0.7) et dsh-better-sidebar >= 0.19.0 — mettez à jour les deux avant d'installer ou de mettre à jour ce plugin. Lit les fonds d'écran Video/Web locaux de Wallpaper Engine derrière le chat, rend les fonds Scene en images statiques extraites, et ajoute des filtres de classification/type de contenu, des téléversements personnalisés et une fenêtre de réglages style iOS en verre liquide.

Outils bash, PowerShell 7 et Rust hautes performances pour DSH sous Windows afin de réduire les tokens.

Pont de vision pour les modèles texte seul : collez une image, obtenez des preuves JSON structurées (OCR, mise en page, sémantique).

Le plugin officiel billion-context : un plugin de compression de contexte pour les petites fenêtres de contexte (un contexte de 100K suffit), économie de tokens (5 fois moins de tokens), et sessions uniques d'un mois (milliards de tokens).

iPolloWork HyperFrames Video Studio et 27 modèles de vidéo modifiables sous forme de vue de conversation native pour DeepSeek Harness.

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 à la base de connaissances personnelle local-first et auto-évolutive de ReMe : capture automatiquement les conversations terminées de l'agent principal comme mémoire Markdown vous appartenant, recherche conversations et sources via reme_search avec BM25, embeddings optionnels et expansion de wikilinks, et planifie une consolidation quotidienne de la mémoire.

Connecte DeepSeek Harness à la base de connaissances personnelle locale d'abord et auto-évolutive de ReMe : capture automatiquement les conversations de l'agent principal terminées en tant que mémoire Markdown appartenant à l'utilisateur, recherche dans les conversations et les sources via reme_search avec BM25, embeddings optionnels et expansion de wikilinks, et planifie la consolidation quotidienne de la mémoire.

Connectez des bots de messagerie instantanée à DeepSeek Harness via des codes QR ou des identifiants de bot (9 canaux : Feishu, WeChat, DingTalk, WeCom, QQ, Slack, Telegram, Discord et WhatsApp).