Plugins

Indique quelles Skills chaque tour a invoquées (chargées par le modèle, saisies sous la forme /name, ou aucune) et gère le répertoire local des Skills : installation depuis une adresse de dépôt, de dossier, de SKILL.md ou de zip collée, définition d'un nom d'affichage chinois dans le meta.yaml de la Skill, et suppression d'une Skill en conservant une sauvegarde.

Règles de permissions déclaratives façon Claude Code : règles YAML ordonnées allow/deny/ask correspondant aux noms d'outils, arguments, chemins de l'espace de travail et identité de l'agent dans la cascade tools/pre-execute, avec audit complet du journal de session, mode simulation (dry-run) et rechargement à chaud.

Fournisseur natif Rapid-MLX pour DeepSeek Harness (dsh) — dsh lit les informations du modèle depuis le serveur au lieu de votre settings.yaml.

Harness d'évaluation pour les plugins DSH : des cas au format YAML pilotent de vraies exécutions d'agent en mode headless, avec des assertions sur les appels d'outils, les arguments, les résultats et l'utilisation des tokens, ainsi qu'une barrière de référence pour la non-régression en CI.

Pilote le tracé scientifique OriginLab Origin depuis le chat IA via MCP : 62 outils. Chien de garde des boîtes de dialogue modales, garde de sécurité LabTalk, release/reconnect, ajustement avec paramètres initiaux/fixes/pondérés, retouches fines de graphiques et feuilles, outils matriciels, FigureSpec YAML déclaratif (diffable et rejouable), instantané en lecture seule des MCP Resources, passerelle matplotlib-figure, assemblage PowerPoint avec étiquettes de panneaux, recherche de modèles du Graph Gallery, export EPS, liste blanche d'accès aux fichiers, base de régression visuelle et livrable OPJU éditable avec vérification déterministe de relecture.

Réécrit la copie chinoise d'un plugin installé sur le marché en anglais via un modèle déjà configuré dans le harness : automatiquement à l'installation du plugin, puis rechargé à chaud. Chaque fichier est traduit en une passe complète, validé par un analyseur réel lorsqu'il existe (node --check pour JavaScript, analyseurs JSON et YAML sinon), puis renvoyé au modèle avec l'erreur jusqu'à trois tentatives de réparation ; les fichiers de plus de 48 Ko, ou qui ne s'analysent jamais, basculent vers une passe par plages de lignes comparant chaque ligne renvoyée à l'originale pour la structure. Les phrases de déclenchement et les tables de locale peuvent être préservées au lieu d'être traduites, et l'original intact est conservé à côté du fichier en .zh.bak.

Hooks de cycle de vie pilotés par configuration, y compris l'injection de contexte : déclarez event, handler et outcome en YAML, où le handler est un outil in-harness (MCP inclus), une commande shell ou un endpoint HTTP, et l'outcome est model-visible context, un denied tool call, ou fire-and-forget.

Panneau d'aperçu de fichiers en lecture seule pour client Web, avec rendus image, PDF, CSV/TSV, texte, code source, Markdown, JSON et YAML, chargement par plages pour les gros fichiers, et API fournisseur pour le contenu non local.

Gère les modèles OpenCode Zen niveau gratuit et Go dans settings.yaml — récupère les listes de modèles en direct depuis opencode.ai, signale les écarts configuré/en direct par route, et ajoute ou supprime des entrées via quatre outils d'agent et une section de paramètres OpenCode Models.

Exécute des pipelines AItelier depuis DSH via MCP : 39 outils (22 lecture, 17 écriture) pour générer, exécuter, inspecter, éditer, exporter et importer des pipelines SkillFlow multi-étapes. Les étapes s'exécutent dans AItelier plutôt que dans la session DSH et sont interrogées par run_id, marquent une pause aux points de contrôle imposés par le moteur et répondus avec answer_checkpoint, et laissent des traces par étape et des sorties d'étape à lire ensuite ; add_provider / map_model / edit_role dirigent un rôle individuel vers un endpoint local ou moins cher. Regroupe une compétence aitelier-pipelines.

Modèle par défaut configurable pour les délégations de sous-agents via settings.yaml, avec stratégies mono-modèle et multi-modèles en tourniquet ou aléatoire.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Council of High Intelligence : réunissez un think tank de 18 personnages historiques pour un débat structuré multi-perspectives, avec un panneau latéral DAG en direct, un historique d'exécution SQLite et des valeurs par défaut par projet via .council.yaml.

Utilisez AItelier comme sous-agent depuis DeepSeek Harness : générez, modifiez, exécutez, exportez et importez des pipelines SkillFlow. Client uniquement — nécessite un backend AItelier en cours d'exécution (Docker ; voir le README).

Boîte à outils de recherche sur les modèles du monde : inspecte les images, nomme les routes 3D/pixel/latentes, note pred vs GT, et compétences RSI / wm.yaml.

A pouch of practical micro-plugins for DSH: per-turn wall-clock time injection, safe restart, session ID header badge, Tavily search provider, configurable LLM request-header routes, and an MCP server console managing the official @deepseek-ai/dsh-mcp-client at runtime — add/edit/enable/disable/reconnect, per-tool switches, live status over SSE, mcpServers JSON import, and auto-migration of profile-YAML MCP entries.

Per-profile settings overlay for DeepSeek Harness: global settings.yaml stays the baseline while each profile overrides any namespace through its own profiles/<name>/settings.patch.yml — object sections merge recursively, scalars and arrays replace wholesale, and !unset masks an inherited value. The overlay is transparent to existing plugins (they keep reading ctx.settings unchanged), writes land in the profile overlay only, and official schema validation, revision semantics, expectedRevision conflicts, watchers and events are untouched. Ships a settings command family (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus a Profile Settings section in the web Settings panel over a loopback RPC channel.

DeepSeek Harness web client plugin: group sidebar workspaces into a configurable three-level tree (分类→项目→会话). Sidecar YAML rules. dsh-plugin.

Claude Code-style permission rules engine: hard/deny/ask/allow tiers with a hard tier above full access, workspace-scoped rules, wildcard path protection, and a visual staged editor; rules persist in settings.yaml.

Model capability editor: edit each model reasoning-effort levels and image-input (multimodal) declarations inline in the official model page, written back to settings.yaml as a whole group, with a floating entry as fallback when the anchor breaks.

OpenRouter free-models browser plugin (dual-face): fetch OpenRouter models, filter the free ones (price 0 or :free), list them newest-first in a Settings tab with local search and full model info, and create a ready-to-use DSH model config (settings.yaml

DeepSeek Harness (dsh) plugin that registers Lynkr — a self-hosted, multi-provider LLM tier-routing gateway — as a custom OpenAI-compatible provider in settings.yaml.

`dsh-workflow-designer` 是面向 DeepSeek Harness 的提示词优先工作流设计插件。它收集当前 Agent 可见的本地 Skill、原生 Tool 与 MCP Tool，提供必要的可视化编排和约束编辑能力，并导出稳定的 YAML 中间表示。后续可由大模型及对应框架把 YAML 生成 Python、`workflow.mjs` 或其他代码工作流。

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).