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Puce de branche dans la ligne d'outils du composeur qui change, crée et actualise les branches du workspace, valide un sous-ensemble coché de fichiers modifiés avec un message que le modèle de la session rédige à partir du diff, et pousse la branche courante.

Découvre les modèles gratuits OpenRouter, mesure vitesse réelle et taille de contexte, puis les inscrit par vitesse décroissante dans la liste DeepSeek Harness avec vitesse/contexte dans le nom. Ajoute une section Settings pour configurer et lancer l’outil.

Optimiseur de prompt structuré par agent pour DeepSeek Harness : réécrit les brouillons du composeur en role/task/context/constraint/format avec les modes normal, slim et expand, une modale de confirmation avec score, continue-optimize, et des moteurs local, hybride, DSH ou API cloud.

Des revues d'advisor qui convergent au fil des tours, un mode ingénierie dont les écritures exigent un jeton de conception, l'escalade d'une tâche vers un modèle plus fort et une consultation parallèle multi-modèles ; une page de réglages édite les routes de modèle, les délais et les budgets.

Coach de révision de go : analyse les fichiers SGF, complète les estimations de taux de victoire et de score avec le moteur KataGo intégré, explique dans le chat les coups coûteux et écrit les commentaires dans une copie SGF. Un panneau Web affiche le goban, les coups problématiques, les choix de l’IA et les variantes.

Extension RTK (Rust Token Killer) pour dsh-router : réécrit chaque appel d'outil bash via `rtk rewrite` afin que l'agent lise une sortie de commande compressée, et revient à la commande originale lorsque rtk est absent ou n'a pas d'équivalent.

Complète ce que l'adaptateur officiel pi-ai laisse de côté sur la page Models : sondage d'accessibilité de la passerelle avec latence, extraction en un clic du catalogue de modèles de la passerelle avec réécriture par cases à cocher dans les paramètres, solde DeepSeek et quota du fournisseur affichés en place, protocole et point de terminaison auxquels chaque fournisseur est réellement connecté, et un menu déroulant de modèles qui ne répertorie que ce qui fonctionne à l'instant — une clé morte, un solde vide ou un quota épuisé est masqué jusqu'à ce que vous le corrigiez, et réapparaît de lui-même.

Intègre des sites de chat IA externes dans un panneau latéral DSH via un reverse proxy de même origine et des adaptateurs DOM par site. Un bouton du composer peut réécrire le brouillon avec le modèle hôte ou lancer deux tours : compresser et optimiser la conversation, l’envoyer au site intégré, capturer la réponse puis la finaliser dans le composer.

Mémoire autonome dans un seul fichier SQLite local : une tâche nocturne déduplique, fusionne, atténue et relie les entrées. Recherche hybride RRF à sept signaux (FTS5 + jieba privilégiant le chinois, KNN vectoriel facultatif, PPR de graphe), graphe de connaissances typé, détection des conflits plutôt qu’écrasement silencieux et panneaux de télémétrie Web.

Archive de lecture pour dsh : après avoir lu du code open source, capturez des notes rapides ou rédigez des notes approfondies regroupées en une fiche par dépôt / fichier / symbole, stockées comme un journal en ajout seul de notes Markdown ouvrables dans Obsidian ; interrogez votre historique, parcourez les lectures récentes ou cherchez dans votre propre coffre Obsidian et liez les notes associées à une fiche de lecture. Neuf outils, une commande /codevault et une skill de lecture de code.

Adobe Lightroom Classic comme outils dsh natifs via le serveur MCP lightroom-py : lit le catalogue, applique paramètres de développement et préréglages, exporte JPEG/TIFF/PSD/DNG, et écrit notes, libellés, mots-clés et IPTC — 15 outils pilotant le Lightroom Classic installé sur la machine locale, sans aller-retour cloud ; le paquet Python est sur PyPI et le plugin Lightroom s'installe en une commande.

Mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness avec gouvernance, auto-évolution et écriture soumise à approbation. Rappel classé par chaleur, conventions d'environnement, cycle de vie de l'oubli, chaînes de remplacement, défense contre l'empoisonnement, auto-distillation et mesure ouverte.

Garde de nettoyage irréversible des secrets : réécrit les clés d'accès, les jetons bearer et les blocs de clé privée en marqueurs `[REDACTED:<category>]` avant qu'ils n'atteignent le journal de session et le modèle.

Replie les lignes Think et d'appels d'outils dans une pilule récapitulative flottante avec compteur d'échecs en rouge, pour une vue de discussion plus claire et conviviale pour les rédacteurs.

Optimiseur de prompt dans la barre de saisie : réécrit les brouillons avec 6 stratégies × 3 langues plus des instructions personnalisées, avec objectif/todo/résumé de compactation/résultat d'outil et contexte de chat optionnels, une boîte de dialogue de confirmation, un historique des 5 derniers et une persistance des réglages à trois niveaux.

Répartiteur quotidien TickTick : récupère à intervalle régulier les tâches échues d’une liste et les écrit en Markdown ; notifications uniquement si l’ensemble change (WeChat via ClawBot, flomo ou macOS). Peut exécuter chaque tâche dans sa propre session DSH headless avec délai maximal ; option pour attendre les heures creuses DeepSeek et mettre les tâches en file jusque-là. Comprend un panneau de file d’écriture différée et dispatcher_status / dispatcher_config / dispatcher_run / dispatcher_report.

Apprend ce que vous laissez non-dit dans vos prompts à partir de tours brouillés et de vos propres corrections, et injecte les directives apprises dans le prompt système de chaque nouvelle conversation ; les directives sont éditables dans Paramètres et un bouton du compositeur réécrit le brouillon actuel avec elles.

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.

Harnais de mémoire d’agent à trois niveaux : CLAUDE.md L1 toujours actif, index L2, squelette détaillé L3 avec modèles, une passerelle qui bloque les écritures dans les fichiers protégés sans jeton d’approbation à usage unique, journalisation d’événements sans jugement, distillation hebdomadaire et une compétence de boucle d’exécution TDD.

Éditeur de code façon VS Code : arborescence latérale sur l'espace de travail, édition Monaco, lecture/écriture de fichiers, statut et diff Git, recherche et aperçu Markdown.

Ajoute un bouton d'amélioration de prompt au composer DSH qui réécrit les brouillons en prompts prêts pour l'agent.

Interroge la bibliothèque de projets IA curée par AIGC Radar (admission 500 étoiles, balises bilingues zh/en, instantanés de croissance des étoiles) via son point d'accès MCP avec cartes de résultats natives ; un écouteur agent/pré-étape suggère proactivement une vérification de réutilisation avant que l'agent n'écrive du code.

Achemine les images vers le modèle de vision de votre choix — réécriture automatique, outils explicites ou hybride — pour qu'un modèle de chat uniquement textuel n'échoue pas sur un tour contenant une image.

Une bande au-dessus du compositeur listant les fichiers modifiés dans la session en cours (repliée par défaut), avec un bouton Review ouvrant un panneau des changements par session affichant les hunks avant/après à partir des résultats des outils edit/write de la session, sans git requis.