DeepSeek Harness Plugins: 7 à installer, et la couche que personne ne met sur sa liste

Un développeur dans un poste de travail lumineux à la maison avec deux écrans, des logs d'installation de plugins défilant dans un terminal sur l'écran de gauche et une grille de cartes de plugins se rafraîchissant sur la droite

Sept plugins, un bloc fournisseur et un profil que vous comprenez vraiment. C'est l'ensemble de la configuration.

Le 13 août 2026, DeepSeek a open-sourcé son agent harness. Il a atteint environ 50 000 étoiles GitHub en environ douze heures et environ 92 000 à la 28e heure (Justin3go, août 2026). Quatre jours plus tard, le dépôt compte 144,4k étoiles et 14,7k forks (GitHub, août 2026).

Votre timeline est maintenant remplie de dépôts dsh-*. Thèmes, entrée vocale, minuteurs Pomodoro, un jeu d'arcade de baleine pour quand l'agent réfléchit. La liste communautaire organisée dépasse les 1 100 entrées.

Puis vous regardez votre page d'utilisation API.

Ce n'est pas un autre répertoire de plugins. Ce sont les sept éléments qui font que dsh peut tourner tout un après-midi, plus une couche de configuration que presque personne n'ajoute à sa liste de plugins, même si elle décide si les six autres restent abordables.

Points clés

• dsh est sous licence MIT et explicitement une préversion développeur. Le README lui-même le dit : "IL Y AURA DES CHANGEMENTS QUI ROMPENT LA COMPATIBILITÉ."
• "Tout est un plugin" inclut la couche modèle elle-même. C'est la conséquence la plus sous-estimée de l'architecture.
• Le nombre de plugins n'est pas la qualité. Un évaluateur a trouvé 41 intégrations compatibles contre 219 signalées comme nécessitant une attention, et les 5 outils tiers qu'ils ont essayés ont tous échoué.
• Apprenez ce qu'est un profil avant d'installer quoi que ce soit, sinon vous installerez dans un profil, en exécuterez un autre, et vous demanderez pourquoi rien n'apparaît.
• dsh est un gros consommateur de contexte par conception, et la propre API de DeepSeek facture désormais par tranche horaire. Votre configuration de fournisseur est une pièce maîtresse de l'installation.

Deux panneaux de compteur de coûts côte à côte pour un seul tour de 47,6K tokens en entrée, l'API propriétaire à son tarif maximum à côté d'un endpoint à taux fixe, chacun montrant l'entrée, la sortie et le total par tour

Le résultat de toute cette configuration : un tour de travail d'agent, facturé de deux façons, dans un panneau que vous pouvez réellement lire. Chiffres calculés à partir de la grille tarifaire publiée de chaque route au 17 août 2026, pas d'un run mesuré.

Pourquoi les plugins DeepSeek Harness ont explosé, et pourquoi la plupart d'entre eux cassent

La croissance est réelle et la fragilité l'est aussi. Plus de 2 000 soumissions de plugins ont été déposées en deux jours après le lancement (Justin3go, août 2026), et la liste communautaire compte désormais plus de 1 100 plugins installables dans quatorze catégories.

Ce qui rend cela différent d'une API d'extension normale, c'est la profondeur de la couture. Le principe de conception de DeepSeek couvre "modèles, outils, compétences, sessions, bacs à sable, systèmes de fichiers, boucles, orchestration et composants d'interface utilisateur" qui peuvent être "mélangés, appariés, remplacés et étendus" (The Register, août 2026). Le harness est construit sur le noyau Cordis, un plugin enregistre ce qu'il fait via une fonction apply(ctx) qui nettoie lors du déchargement, et la boucle de l'agent elle-même est interchangeable. Le fournisseur de modèle aussi.

Armin Ronacher, cité dans le même article, a bien résumé l'attrait : "Je ne pense pas que le DeepSeek Harness soit parfait, mais c'est la première fois que je regarde quelque chose de nouveau dans le domaine et que je me sens inspiré de revisiter certains de nos choix."

Maintenant, la douche froide. La liste de compatibilité officielle montrait 41 intégrations compatibles contre 219 signalées comme nécessitant une attention, et lors de tests pratiques, "tous les 5 outils tiers essayés ont échoué" (Justin3go, août 2026). Le README du harness ne le cache pas non plus. C'est une préversion développeur, "itérant rapidement", avec des changements qui cassent la compatibilité annoncés en lettres capitales.

Donc, la stratégie sensée n'est pas "installer trente plugins". C'est d'en installer un petit nombre qui résolvent de vrais problèmes opérationnels, dans un ordre où chacun rend le suivant plus sûr.

Comment les plugins DeepSeek Harness s'assemblent : profils, bundles et la couche modèle

Trois concepts expliquent presque tous les messages "ça s'est installé mais rien ne s'est passé" que vous lirez.

Profils. Un profil est une composition nommée et autonome de plugins et de configuration. dsh fournit des modèles qui s'initialisent automatiquement lors de la première utilisation, y compris web (ce que dsh web démarre) et headless, avec dsh-base, dsh-web-app et dsh-headless disponibles comme sources de bundle. Les plugins s'installent dans un profil. Installez dans le mauvais et le plugin est bien présent, mais pas dans ce que vous exécutez.

Bundles. Chaque plugin installable déclare un manifeste dsh.bundle. Ce manifeste le rend découvrable par la commande plugin et par la liste communautaire, qui n'accepte que les entrées installables via dsh plugin add.

La couche modèle. Sous llm-pi-ai, les fournisseurs ne sont que de la configuration. Voici la forme tirée de la documentation :

yamlCopy
1llm-pi-ai:
2  providers:
3    my-gateway:
4      apiKeyEnv: GATEWAY_API_KEY
5      api: openai-completions
6      baseURL: https://gateway.example/v1
7      models:
8        - id: legacy-chat
9        - id: vision-preview
10          input: [text, image]
11

C'est tout le mécanisme. Définissez api: openai-completions plus un baseURL et vous pointez vers tout ce qui parle le protocole OpenAI Chat Completions. Les clés vivent séparément dans $DSH_HOME/.credentials.yaml et restent en écriture seule, donc settings.yaml contient une référence et jamais le secret littéral.

La couche de plugins DeepSeek Harness que personne ne met dans sa liste

Faites défiler n'importe quel répertoire de plugins et vous trouverez des thèmes, des panneaux, des systèmes de mémoire, des ponts de notification. Ce que vous ne trouverez pas près du haut, c'est le bloc fournisseur, parce que ce n'est pas un plugin que vous installez. Ce sont neuf lignes de YAML que vous écrivez une fois.

C'est important à cause de l'arithmétique. dsh enregistre tout ce que le modèle voit dans un journal de session en ajout seul, injecte le contexte de manière agressive et planifie des sous-agents. Cette conception a un coût en tokens. Dans une comparaison préliminaire sur le même modèle, l'entrée non mise en cache de Pi était d'environ 4,5K tokens contre environ 47,6K pour dsh, "une différence d'un ordre de grandeur". L'évaluateur a signalé des facteurs confondants et a noté que dsh était en préversion, et a confirmé séparément un vrai bug où dsh lit à la fois CLAUDE.md et AGENTS.md et double le prompt système lorsque leur contenu correspond (Justin3go, août 2026). Traitez cela comme la mesure précoce d'une personne, pas un fait établi. La direction, cependant, n'est pas contestée.

Pendant ce temps, la propre API de DeepSeek facture désormais par tranche horaire. Les fenêtres de pointe sont 01:00-04:00 et 06:00-10:00 UTC, et les tarifs hors pointe sont la moitié du tarif de pointe (docs API DeepSeek, août 2026). Les deux deepseek-v4-flash et deepseek-v4-pro ont un contexte de 1M et une sortie max de 384K.

Donc, la couche modèle est l'endroit où une pile de plugins reste durable ou pas. Pour référence, voici ce que coûtent les mêmes ID de modèle DeepSeek sur un endpoint hébergé à taux fixe. Atlas Cloud en est un, listé ici car il sert les ID de modèles DeepSeek à des tarifs fixes, ce qui le rend directement comparable aux chiffres propriétaires plutôt qu'un échange de pommes et d'oranges.

Tableau 1. ID de modèles DeepSeek et tarifs publiés par 1M tokens, vérifiés le 17 août 2026

Lisez ce tableau honnêtement, car il ne dit pas une seule chose. Flash est moins cher en fixe qu'à l'un ou l'autre des niveaux officiels. Le tarif d'entrée fixe de Pro est supérieur au tarif officiel de pointe en cas de cache-miss. Et l'entrée en cas de cache-hit officiel est presque gratuite, donc une charge de travail avec des taux de cache-hit élevés peut être la moins chère sur l'API propriétaire. Ce qu'un endpoint à taux fixe vous apporte réellement, c'est la prévisibilité : le même nombre à 03:00 UTC qu'à 15:00 UTC, pas de limitation de compte propriétaire, et des ID de modèles identiques pour que le retour soit une ligne.

La pile de plugins DeepSeek Harness, étape par étape

Huit étapes, dans cet ordre pour une raison. Chacune rend la suivante possible ou plus sûre.

Tableau 2. La pile en sept pièces, autonome

Une note sur les spécifications d'installation avant de commencer. dsh plugin --profile <nom> <args> transmet ses arguments à pnpm dans le répertoire de ce profil, donc tout ce que pnpm peut résoudre fonctionne : un nom de package npm, une spécification github:owner/repo, ou link:/chemin/absolu pour un plugin que vous développez. Cela compte en pratique. J'ai vérifié le registre, et dsh-cost-meter et dsh-tier-router ne sont pas publiés sur npm, donc la spécification GitHub est la seule route pour ces deux-là.

Étape 1. Installer dsh et démarrer le profil web.

bashCopy
1npx @deepseek-ai/dsh web
2

La commande affiche l'URL du serveur. Si vous préférez compiler à partir des sources :

bashCopy
1git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
2cd deepseek-harness
3pnpm install
4pnpm run build
5pnpm dsh web
6

Ensuite dans le navigateur : Paramètres, Modèles, collez votre clé API, enregistrez. Choisissez un espace de travail, pointez-le vers un répertoire de projet, et démarrez une session.

Interface web DeepSeek Harness au premier lancement, montrant l'écran de nouvelle session avec le sélecteur d'espace de travail

Étape 1 terminée : dsh web tourne en local avec un espace de travail sélectionné.

Étape 2. Comprendre votre profil avant d'installer quoi que ce soit.

C'est l'étape que les gens sautent, et qui cause la plupart des confusions "plugin installé mais pas affiché". Inspectez l'arbre de configuration composé sans le démarrer :

bashCopy
1dsh --profile web --dump-config
2

Il y a aussi --dump-default-config si vous voulez une base de référence pour faire un diff. Ce que vous cherchez, c'est savoir si le bundle que vous venez d'installer apparaît réellement dans l'arbre composé pour le profil que vous lancez. Si ce n'est pas le cas, vous avez installé dans un profil différent.

Sortie du terminal de dsh --dump-config, avec la liste des bundles de plugins composés pour le profil web visible

--dump-config est la réponse à presque toutes les questions "mon plugin est manquant".

Étape 3. Installer le marché avant les plugins.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dshmarket
2

Cela place un navigateur de plugins consultable dans les paramètres avec installation et mise à jour en un clic, plus un onglet thèmes. Après cela, la plupart de vos installations se feront dans l'interface plutôt que dans le terminal. Si vous préférez déléguer complètement la recherche :

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dsh-find-plugin
2

Celui-ci permet à votre agent de trouver des plugins pour vous, ce qui est à la fois un peu absurde et très utile.

Le navigateur de plugins dsh-market dans les paramètres DeepSeek Harness, montrant des cartes de plugins consultables avec des boutons d'installation et des filtres de catégorie

Le panneau du marché dans les paramètres, où se feront le reste de vos installations.

Étape 4. Installer le scanner avant le code tiers.

La liste communautaire porte l'avertissement dans une boîte en haut, et il mérite d'être cité : "Installer un plugin exécute du code tiers sur votre machine avec vos propres permissions, il peut lire vos fichiers, utiliser vos identifiants et accéder au réseau. Les approbations d'outils ne mettent pas le code du plugin en bac à sable" (awesome-dsh-plugin, août 2026).

Donc, scannez d'abord :

bashCopy
1npm install -g dsh-poison-guard
2dsh-poison-guard scan ./some-plugin
3dsh-poison-guard scan ./some-plugin --json
4

Il exécute trois couches : analyse AST via NodeSecure JS-X-Ray pour les importations dynamiques, l'obfuscation, l'utilisation de eval / Function / vm, l'exfiltration et les commandes shell dangereuses ; un décodeur de désobfuscation qui décompresse atob(), Buffer.from() base64 et hex, String.fromCharCode() et les séquences d'échappement avant de rescanner ; et des heuristiques regex pour les chaînes littérales et les scripts d'installation comme postinstall et prepare. Le code de sortie est 0 pour propre et 1 en cas de résultats, donc il s'intègre directement dans CI. Il peut aussi vivre dans un profil :

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dsh-poison-guard
2

Associez-le à dsh-plugin-doctor, qui vérifie le manifeste, le patch, l'entrée, le build, le pack et l'install, détecte l'ombrage de profil hôte et exécute un pré-vol poison de son propre cru.

Rapport de scan dsh-poison-guard dans le terminal, listant les résultats par couche pour un plugin communautaire

Un scan avant installation sur un plugin communautaire aléatoire. Le but n'est pas qu'il trouve toujours quelque chose, c'est que vous ayez regardé.

Étape 5. Pointer la couche modèle où vous voulez.

C'est la couche de la section précédente, maintenant comme une modification réelle. Ouvrez $DSH_HOME/settings.yaml :

yamlCopy
1llm-pi-ai:
2  providers:
3    atlas:
4      apiKeyEnv: ATLASCLOUD_API_KEY
5      api: openai-completions
6      baseURL: https://api.atlascloud.ai/v1
7      models:
8        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731
9        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-pro
10        - id: deepseek-ai/deepseek-v3.2
11

bashCopy
1export ATLASCLOUD_API_KEY=sk-...
2

Le bloc fournisseur accepte n'importe quel endpoint compatible OpenAI : votre propre passerelle, un serveur vLLM local, ou un service hébergé. L'exemple ci-dessus utilise un endpoint DeepSeek hébergé car ses ID de modèles et son schéma de requête correspondent à l'API propriétaire, donc le retour est un changement de baseURL d'une ligne avec le reste de votre configuration intact.

Si vous préférez cliquer, l'interface web a un formulaire de fournisseur personnalisé. Il demande un ID de fournisseur (minuscule, permanent), un nom d'affichage, une URL de base, un protocole API, une clé d'API et au moins un modèle. Après l'enregistrement, vous obtenez un descripteur masqué, jamais le secret littéral.

Un piège pratique. Le bouton "Récupérer les modèles disponibles" de l'interface appelle GET /models de l'endpoint, et les endpoints sans cette route nécessitent que les ID de modèles soient saisis manuellement. J'ai vérifié cet endpoint directement : il répond sur /v1/models et renvoie les trois ID DeepSeek ci-dessus, mais son enveloppe JSON n'est pas octet-identique à la forme de la liste d'OpenAI. Donc si la récupération revient vide, ne supposez pas que le fournisseur est cassé. Tapez les trois ID exactement comme écrits ci-dessus, ce qui est un chemin pris en charge.

Sélecteur de modèle DeepSeek Harness avec le fournisseur personnalisé déplié, montrant les trois ID de modèle DeepSeek chargés depuis le bloc fournisseur de settings.yaml

Étape 5 terminée : les modèles DeepSeek du fournisseur personnalisé sélectionnables à côté des modèles intégrés.

Étape 6. Rendre la facture visible.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add github:Han-1413141/dsh-cost-meter
2

Vous obtenez le coût par session et quotidien, un budget avec pourcentage d'utilisation, le solde officiel et un tableau de bord historique. Le détail critique qu'aucune page de répertoire ne vous dira : il a une synchronisation en un clic des prix officiels, y compris les niveaux de pointe et hors pointe. Si vous passez par votre propre fournisseur, définissez vos tarifs réels, sinon le panneau fait une arithmétique correcte sur la liste de prix de quelqu'un d'autre.

Si vous voulez la forme des tokens plutôt que des dollars, les variantes dsh-token-usage donnent des heatmaps et des ventilations par modèle, et dsh-context montre la composition de la fenêtre de contexte elle-même : historique par requête, événements de compression et d'injection, et statistiques de tokens par message. Ce dernier est comment vous découvrez si vos 47K tokens d'entrée sont des fichiers de projet, l'historique de session, ou les mêmes instructions chargées deux fois.

Étape 7. Séparer la planification de l'exécution.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add github:BruceLanLan/dsh-tier-router
2

Routage à deux niveaux : un niveau fort planifie, conseille et révise, un niveau bon marché implémente. Il est conscient du mode plan, a une garde d'escalade pour les actions à fort impact, s'auto-escalade en cas d'échec, et hiérarchise aussi les sous-agents. Concrètement, liez le planificateur à V4 Pro et l'exécuteur à V4 Flash. Compte tenu de l'écart de tarif dans le tableau 1, c'est le levier le plus efficace contre l'appétit de contexte du harness, plus efficace que toute coupe de prompt que vous ferez à la main.

Étape 8. Exécuter quelque chose de réel et vérifier les reçus.

Collez ceci dans une session pointée vers un projet Express :

textCopy
1Ajoute une journalisation structurée à portée de requête à cette application Express : crée un middleware qui attache un ID de requête UUID à chaque requête, journalise la méthode, le chemin, le statut et la durée au format JSON, propage l'ID de requête dans tous les appels de logger existants, et ajoute des tests unitaires pour le middleware. Ne change aucune signature de gestionnaire de route. Montre-moi un plan avant d'éditer.
2

C'est délibérément de taille moyenne : multi-fichier, avec une exigence de test, une contrainte que l'agent peut violer, et demande d'abord un plan pour que vous puissiez voir le routeur passer la main entre les niveaux. Quand les tours se terminent, lisez le panneau du compteur de coûts et notez les tokens d'entrée, de sortie et mis en cache ainsi que le temps écoulé. Ensuite, changez le fournisseur dans le sélecteur de modèle et relancez-le sur le même commit. Ce second run est la raison pour laquelle vous avez installé les étapes 5 à 7.

Session DeepSeek Harness terminée, montrant le plan, la trajectoire d'appel d'outil pour l'édition du middleware, et les tests unitaires réussis

Étape 8 terminée : plan, modifications et tests dans une seule trajectoire en ajout seul que vous pouvez parcourir en arrière.

Plugins DeepSeek Harness pour différents rôles

La pile en sept pièces est le minimum. Ce que vous ajoutez par-dessus dépend de ce que vous faites réellement, et les quatorze catégories de la liste communautaire correspondent assez bien aux rôles.

• Recherche et rédaction. xiehuan123/dsh-deepread propose cinq modes de lecture avec des rapports de revendications, preuves et données et des mindmaps Mermaid ou XMind, plus un pré-contrôle budgétaire. Associez-le à bowenliang123/dsh-context pour la visibilité et flymysql/dsh-memory pour un coffre-fort intersession.
• Frontend et design. AKS1st/dsh-mermaid rend les blocs Mermaid en SVG nettoyé qui suit votre thème. omdsh-dev/dsh-genui rend des composants interactifs en ligne dans les réponses, y compris des graphiques, des formulaires et des scènes 3D, avec une boucle d'événements vers le modèle.
• Équipe et audit. dfycaly98931680/dsh-trajectory-governance reconstruit les journaux de session plats en arbres de branches et signale les boucles de blocage, les tentatives invalides et la dérive d'objectif avec attribution de coût. DamonKoy/dsh-secret-redactor masque les clés API, tokens, JWT et clés privées dans les résultats d'outils avant que le modèle ne les voie, et JohnXu22786/secret-guard bloque les lectures et écritures de .env et du matériel de clé carrément.
• Personnes en terminal. kouyichi/dsh-tui-app est un client de chat terminal complet basé sur Ink avec des cartes d'outils, un panneau de travaux, une relecture de trajectoire et des onglets multi-sessions. s3yf1337/dsh-desktop enveloppe la surface web dans une fenêtre Tauri native.
• Modèles locaux. NOirBRight/dsh-llm-ollama est un adaptateur de chat Ollama natif avec découverte de modèles, donc l'astuce du fournisseur de l'étape 5 fonctionne aussi pour les modèles sur votre propre machine.
• Résilience. aokamoaki/dsh-startup-guard pré-vérifie la composition des plugins, teste l'apply() de l'hôte et met en quarantaine les bundles qui causent des plantages, de sorte qu'un plugin cassé ne puisse pas bloquer le démarrage. Sur un harness en phase de prévisualisation, c'est moins paranoïaque que ça en a l'air.

Ce que coûte une pile de plugins DeepSeek Harness

Soyons précis sur ce qui suit. Ce sont des calculs à partir des grilles tarifaires publiées, pas d'un run que j'ai mesuré. Le volume de tokens est emprunté à la mesure tierce citée plus tôt, et le chiffre de sortie est une hypothèse que je déclare explicitement.

Prenons un tour avec 47,6K tokens d'entrée non mis en cache (le chiffre dsh de cette comparaison préliminaire) et supposons 8K tokens de sortie.

Tableau 3. Un tour de 47,6K en entrée, 8K en sortie, calculé à partir des tarifs publiés

Trois choses dans ce tableau valent plus que les totaux.

Premièrement, Flash fixe bat Flash à l'un ou l'autre des niveaux officiels, et l'écart sur la sortie par rapport à la pointe est d'environ 4,7x. Deuxièmement, Pro fixe est plus cher à l'entrée que le cache-miss officiel de pointe, donc une charge de travail avec beaucoup de Pro n'est pas automatiquement mieux lotie en quittant l'API propriétaire. Troisièmement, et le plus important : si cette entrée de 47,6K était un cache-hit au lieu d'un miss, la tarification officielle facturerait entre $0,0003 et $0,0007 selon l'heure. Essentiellement gratuit. Une charge de travail avec des taux de cache-hit vraiment élevés peut être la moins chère sur la propre API de DeepSeek, point final. Tout article vous disant qu'un endpoint hébergé est universellement moins cher n'a pas lu sa propre grille tarifaire.

Il y a aussi un détail de fuseau horaire que personne ne mentionne. La pointe est de 01:00 à 04:00 et de 06:00 à 10:00 UTC, soit 09:00-12:00 et 14:00-18:00 à Pékin, la journée de travail chinoise. Le neuf à cinq d'un développeur à San Francisco tombe entièrement hors pointe. La matinée d'un développeur à Berlin tombe carrément en pointe. Là où vous vous trouvez change la colonne du tableau 3 qui décrit votre mois réel.

Trois leviers font réellement bouger le nombre, par ordre d'effet : le routage par niveau pour que le modèle cher ne fasse que planifier, le regroupement des appels d'outils pour que chaque tour transporte moins de rounds de contexte, et l'ouverture de dsh-context pour découvrir ce qui remplit la fenêtre. Commencez par le troisième. Ce bug de duplication CLAUDE.md et AGENTS.md a doublé le prompt système pour de vrais utilisateurs, et aucune astuce de routage ne résout un problème que vous ne pouvez pas voir.

Avant d'installer : confiance et licence

Le code du plugin s'exécute dans votre processus Node, avec vos permissions, et les approbations d'outils ne le mettent pas en bac à sable. Ce n'est pas hypothétique. Le harness lit votre dépôt et vos fichiers d'identifiants par conception, et un plugin vit dans la même frontière. Les propres critères de la liste communautaire sont explicites : une inscription "n'est pas une revue de sécurité" et ne prouve rien au-delà du fait que le plugin s'installe et fait ce que sa description d'une ligne dit.

Posture pratique : scannez avec dsh-poison-guard avant d'installer, préférez les plugins dont vous pouvez parcourir le code source en une seule fois, et essayez les inconnus quelque part qui ne contient pas vos clés de production.

Concernant les licences, dsh lui-même est sous licence MIT. Les plugins individuels ne le sont pas. Ce sont des dépôts séparés avec leurs propres licences, et un noyau permissif ne dit rien sur l'extension que vous venez de tirer d'une spécification GitHub. Si vous installez dans un cadre commercial, lisez chacun d'eux.

Questions fréquemment posées sur les plugins DeepSeek Harness

Comment installer un plugin DeepSeek Harness ?

Exécutez dsh plugin --profile <nom> add <spec>. La commande transmet à pnpm dans le répertoire de ce profil, donc les spécifications valides incluent un nom de package npm, github:owner/repo (optionnellement avec #ref), et link:/chemin/absolu pour le développement local. La valeur --profile doit correspondre au profil que vous lancez réellement. Les plugins avec un composant côté hôte nécessitent un redémarrage du processus, pas seulement un rechargement de la page.

Mon plugin DeepSeek Harness s'est installé mais n'apparaît pas. Pourquoi ?

Quatre causes, par ordre de probabilité. Vous avez installé dans un profil différent de celui que vous avez lancé. Le navigateur sert une interface mise en cache et a besoin d'un rafraîchissement dur. Le plugin touche à l'hôte Node et a besoin d'un redémarrage du processus. Ou le bundle n'est jamais arrivé dans la configuration composée, ce que dsh --profile <nom> --dump-config vous dira en une commande.

Puis-je utiliser DeepSeek Harness avec un modèle non DeepSeek ou un endpoint tiers ?

Oui, et c'est un changement de configuration plutôt qu'un plugin. Sous llm-pi-ai, ajoutez un fournisseur avec api: openai-completions et votre baseURL, listez au moins un ID de modèle, et référencez une clé via apiKeyEnv ou $DSH_HOME/.credentials.yaml. Pour les modèles sur votre propre machine, dsh-llm-ollama fournit un adaptateur Ollama natif avec découverte de modèles.

Les plugins DeepSeek Harness sont-ils sûrs à installer ?

Traitez-les comme n'importe quelle dépendance npm avec accès au système de fichiers et au réseau, car c'est ce qu'ils sont. Le code du plugin s'exécute dans votre processus Node avec vos permissions et les approbations d'outils ne le mettent pas en bac à sable. Scannez avant d'installer avec dsh-poison-guard, validez les manifestes et les builds avec dsh-plugin-doctor, et utilisez un plugin de masquage ou de garde de secrets pour que les chaînes en forme d'identifiants n'atteignent jamais le modèle.

DeepSeek Harness est-il prêt pour le travail de codage quotidien ?

Honnêtement, pas encore pour la plupart des gens. C'est une préversion développeur dont le README promet des changements qui cassent la compatibilité, la compatibilité des plugins tiers est actuellement faible, et sa consommation de contexte est élevée. C'est un bon choix si vous construisez une infrastructure d'agent, avez besoin d'une trajectoire d'exécution vérifiable, ou voulez échanger la boucle de l'agent elle-même. Pour le développement quotidien, gardez votre outil actuel et surveillez celui-ci.

Pourquoi DeepSeek Harness utilise-t-il autant de tokens ?

En partie par conception, en partie par bug. Le coût de conception est réel : un journal en ajout seul de tout ce que le modèle voit, une injection agressive de contexte et une planification de sous-agents. Le côté bug est réparable, et un cas confirmé avait dsh lisant à la fois CLAUDE.md et AGENTS.md et doublant le prompt système lorsque leur contenu correspondait. Atténuez avec le routage par niveau, moins d'appels d'outils mais plus gros, et dsh-context pour voir la composition réelle.