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.

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

Bundle Skill uniquement (opt-in) pour DeepSeek Harness, dédié au skill de diagramme d'architecture Archify.

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.

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

Studio d'équipe de tournage TongFlow pour la production d'images, de voix, de musique et de vidéos : l'agent rédige des fichiers de workflow TongFlow par ressource (.tongflow.json) exécutés via les plugins TongFlow, avec un canevas de workflow intégré, une mise en page projet par plan/personnage/prise et un modèle manga-drama ; les sessions commençant par @tongflow ouvrent la vue Studio.

Plugin studio TongFlow pour DeepSeek Harness (dsh) : modèle de projet façon équipe de tournage, workflows TongFlow rédigés par l'agent, génération multimédia déterministe, canevas intégré.

Atelier d'écriture de romans pour DSH avec un préréglage d'auteur, la gestion du plan et des personnages, des annotations de manuscrit, des flux de revue et un backend Python local géré.

Pont de recherche web pour les agents texte seul : interrogez le web ou X, obtenez des preuves JSON structurées (recherche, récupération, citations).

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.

Escouades multi-modèles persistantes configurées dans les Réglages et sélectionnées dans le Composer, avec des politiques de modèle et d'outils par membre. Par défaut, l'Agent principal effectue lui-même le travail simple et ne délègue que lorsque l'escouade enregistrée est nécessaire ; le travail délégué s'exécute sous forme de DAG borné avec revue et réparation facultatives. Run Center suit les nouvelles tentatives et les tokens par membre à partir des événements d'usage officiels de Harness.

Monte 88 compétences packagées de recherche, d'intelligence sociale, de marketing et d'affaires dans dsh via le fournisseur de compétences du système de fichiers.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

Orchestration multi-agents façon UltraCode : une couche de workflow générable, sauvegardable, gouvernable, observable et reprenable.

Orchestration multi-agents façon UltraCode : une couche de workflow générable, sauvegardable, gouvernable, observable et reprenable.

Workflow dynamique pour DSH (espace réservé).

Fait pivoter l'étiquette de statut de tour dsh à travers 1 059 phrases bilingues avec sortie machine à écrire, un dégradé arc-en-ciel animé, danmaku, 12 packs de thèmes basculables, des espaces réservés en direct et une rotation des titres d'onglets. Deux packs d'étoiles sont expédiés désactivés par défaut ; le pack stargazer contient une phrase par stargazer, actualisée chaque semaine par un flux de travail.

Gouvernance et routage DSH à l'échelle du profil, avec un centre de contrôle web pour inspecter responsabilités et preuves, plus compactage, mémoire sémantique à portée limitée, continuité de sécurité et livraison vérifiée ; compatible avec DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de sécurité pour rétro-ingénierie et pentest en un seul bundle : filtrage des outils au premier tour, routage par domaine et 33 outils couvrant APK, web, binaires natifs, protocoles, malwares et échantillons LLM — avec playbooks d'extraction, de contournement de licences et d'anti-analyse, moteur d'évaluation H-CoT (routage sémantique, commande /hcot), atelier web avec étagère d'outils pilotée par grand livre, flux de cas sur disque (chaîne de preuves persistée, conclusions validées numérotées E, reprise après compactage), découverte d'outils externes basée sur GitHub et 361 documents de référence à la demande.

Pilotez un serveur ComfyUI local ou distant depuis DeepSeek Harness : les outils comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow génèrent et modifient des images et des vidéos, avec une bibliothèque de workflows (extraction de graphe : par composant / flux principal / tout), une zone de chargement avec correspondance automatique de résolution, une file d'attente en direct, des modèles SDXL et Wan 2.1, une compétence compagne et un proxy média de même origine.

Comparez plusieurs skills sur la même tâche et choisissez le gagnant.