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Tableau de progression en pourcentage sous la pastille todo : lignes tracking_write avec pourcentages liés à des preuves, checkpoints git capturés par l’hôte avec écarts avant/après et actions pursue/align/dismiss transmises à l’agent comme instructions.

Ajoute des actions de redémarrage DSH avec confirmation et la reprise automatique durable des sessions principales éligibles via un provider Host dsh-restart compatible déjà présent.

Diagnostic des portables Lenovo pour DSH : état de la batterie sur macOS et Windows ; sous Windows, vérifications de l’appareil, performances, stockage, applications et Wi-Fi. Les opérations de maintenance nécessitent la confirmation de l’utilisateur ; aides pour garantie, pièces, magasins et rendez-vous batterie.

Tableau de progression en pourcentage sous la pastille todo : lignes tracking_write avec pourcentages liés à des preuves, checkpoints git capturés par l’hôte avec écarts avant/après et actions pursue/align/dismiss transmises à l’agent comme instructions.

Tri des mémoires pour DeepSeek Harness : à la fin de chaque tour, choisit les entrées à conserver ou archiver ; envoie celles du projet dans son bucket et garde les globales dans le store principal. Fusionne les doublons proches et fait appel à un LLM en cas d’incertitude. Les actions automatiques ne font que des archives réversibles, jamais de suppression.

Affiche une barre d’outils flottante au-dessus du texte sélectionné dans une conversation, avec des actions pour copier, citer, demander, expliquer, traduire, résumer et utiliser des prompts personnalisés.

Tests automatisés de WeChat Mini Program pour DeepSeek Harness (dsh) : actions ciblées par sélecteur, contrôles de fraîcheur du build, assertions géométriques compatibles avec les modèles uniquement textuels et blocs d’image de captures dans les parcours vision.

Animal escargot 蜗蜗 (escargot de Sumikko Gurashi) pour la Web UI DeepSeek Harness : déplacement dans 8 directions, trace de bave, nourriture par dépôt de fichier, sommeil et réactions aux conversations.

L’animal qui grandit avec l’agent : 5 étapes d’évolution gagnées grâce à des signaux réels (règles vérifiées, sessions achevées, appels d’outils, compactages), miroir de l’état de l’agent et cartes de partage de croissance en un clic. Zéro dépendance, 100 % local.

Injecte dans le contexte de l’agent les métadonnées autorisées des exécutions GitHub Actions et GitLab CI, sans lire les journaux, identifiants ni API des fournisseurs.

Mémoire temporelle d'états et d'actions : enregistre les états et actions typés, puis analyse les tendances, anomalies et causalités.