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Connecte Huawei Cloud CodeArts à DeepSeek Harness par connexion OAuth2 intégrée (PKCE + DPoP) ou jeton collé, puis rend ses modèles disponibles dans la conversation. Lit via l’API de crédits CodeArts le solde par compte, les crédits bientôt expirés et le pointage quotidien ; compte localement requêtes et tokens et affiche les crédits sous la zone de saisie. L’affichage des crédits et l’indication de file upstream se désactivent séparément.

Intègre Copree (ex-AIsChat) dans l'UI web DSH en tableau latéral : framework open source de chat de groupe IA et mondes programmables où les IA sont des résidents, pas des outils — mémoire, état et personnalité propres, elles dialoguent seules, vous pouvez observer ou participer. Group World va plus loin : chaque groupe lie un monde vivant (page web, IA, code, horloge) construit et modifié par son IA via les outils DSH. Il apporte : tableau natif (contacts, MP épinglés, groupes), chat temps réel via proxy HTTP/WS de même origine, rendu Markdown/LaTeX, invitations, messages images, pages immersives plein cadre, miroir en un clic des mondes dans vos espaces DSH (dossier + session + outils world_*). Front end seulement : proxifie vers votre backend Copree (défaut 127.0.0.1:5228, même dépôt).

Superposition danmaku de style Bilibili pour la zone de chat de DSH Web : pistes défilante, haute et basse pilotées par les événements de l'agent, trois packs prédéfinis, commentaires générés par LLM en option, boule de contrôle déplaçable, pools par session avec relecture, et une carte de réglages.

Espace de travail média et vision pour DeepSeek Harness : génération d'images, de vidéos et de parole, questions-réponses sur images et localisation d'éléments, OCR de longues images, diff de pixels, vérification par capture d'écran HTML et résumé de vidéos, avec des fournisseurs DashScope et compatibles OpenAI, des pools de modèles et un client de type workbench.

Rétrospective de session automatique : à la fin d'une conversation, distille l'expérience utile en compétences réutilisables stockées dans la bibliothèque de compétences pour que le modèle les appelle, avec déclencheurs accélérés par signaux, exécutions manuelles, un mode d'approbation et la gouvernance de la bibliothèque (archiver/restaurer, jamais de suppression directe).

Skin thématique Qingxiao (Wuthering Waves) pour l’interface web de DSH, avec une palette bleu glacier / jade / blanc lunaire, des particules de lumière d’épée et des arrière-plans interchangeables par l’utilisateur.

Outil display_file côté modèle qui affiche 36 extensions de fichiers en ligne dans l'interface web : images avec lightbox et zoom au clic, vidéo avec navigation, audio, PDF, fichiers Office et OpenDocument convertis en PDF sur l'hôte via LibreOffice, et HTML local dans un cadre isolé ; les octets sont diffusés depuis une route HTTP signée avec prise en charge des plages, et PNG/JPEG/WebP/GIF entrent aussi dans le contexte du modèle sur les routes compatibles images.

Base de connaissances selon le motif Karpathy LLM Wiki pour DSH : compétences wiki-write/wiki-search, pipeline sans dépendance (lint/index/synchronisation mémoire mnemon/retour qualité), plugin de cycle de vie minimal injectant schéma + aperçu des connaissances, rappel sémantique SiliconFlow via un proxy compatible Ollama.

Tableau de bord d'utilisation DeepSeek pour DSH Web : estimation des jours restants à partir des dépenses moyennes récentes, coûts journaliers/mensuels/cumulés avec comparaison entre périodes, classement des coûts par modèle, économies de cache, impact des prix en heures pleines/creuses, et widget flottant de solde déplaçable.

Barre latérale droite de l'interface web DSH : explorateur de fichiers façon VS Code et gestion de sources (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, graphe de commits, fetch/pull/push, branches et remotes, git init, bascule multi-dépôts, statut de fichier coloré, icônes par type de fichier), une vue éditeur qui ouvre tout fichier atteint depuis le chat, l'arborescence ou la gestion de sources (aperçus Markdown/HTML/PDF/image, coloration syntaxique pour 15 langages, édition de diff par hunk, enregistrement Ctrl+S), des opérations de fichiers (créer/déplacer/copier/supprimer, révéler dans l'explorateur), un rail d'icônes repliable, un terminal inférieur multi-onglets (ConPTY) et des messages de commit générés depuis le diff indexé par un modèle configuré sur l'hôte.

Bundle de marketplace de plugins installable hors arborescence pour DeepSeek Harness

Mémoire Markdown lisible par l’humain pour DeepSeek Harness : mémoire au niveau utilisateur (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + mémoire au niveau de l’espace de travail injectée à chaque tour, écriture automatique de journaux quotidiens avec distillation, pont vers les répertoires mémoire WorkBuddy/CodeBuddy existants, outils memory_note / memory_note_user / memory_read avec déduplication intégrée, et page de paramètres bilingue. Stockage en texte brut, sans base de données.

Une barre d'état de session configurable à 17 segments pour le dock du compositeur dsh, avec TPS en direct, estimation des coûts par modèle et une boîte de dialogue d'utilisation et de coûts.

Répertoires de travail secondaires pour un projet DSH : l'agent conserve l'espace de travail principal comme cwd et obtient des permissions de lecture/écriture/exécution égales sur les répertoires secondaires configurés, paramétrables depuis l'en-tête de session et la page de nouvelle session.

Banc de travail scientifique reproductible : cellules pilotées par agent, figures en ligne avec retour/réexécution, provenance par manifeste, instantanés d'environnement et compétences de figures niveau publication (9 outils bio_* + interface du banc de travail).

Vous notifie à la fin d'une conversation : joue un son et affiche une notification Windows quand l'agent devient inactif (fichier son, volume, anti-rebond/limitation configurables).

Passerelle WeChat (iLink) bidirectionnelle : notifications de fin de tour et de demande d'approbation, approbation/rejet et injection de message dans le chat, déduplication persistante et regroupement convergent des longues réponses ; couche de canal extensible à d'autres messageries.

Panneau de bibliothèque locale DSH : indexe fichiers et artefacts dans un arbre de cartes recherchable, avec aperçu PDF/Office/images ; recherche d’articles sur arXiv/OpenAlex/Crossref et autres, archivage Web en instantanés Markdown, onglet marché de plugins et bascule en un clic vers les ressources des plugins installés (personas, packs de mèmes, assets du widget baleine). Fournit 18 outils et 22 routes hôtes.

Trois presets Agent à mémoire persistante distincte : 鲸鱼娘Agent预设 (chinois simplifié familier, appelle l’utilisateur 主人, affectueux-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (peut répondre, esquiver ou être froid, moins doux) et 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (personnalité d’origine, affection réservée à l’utilisateur et réduite en groupe). Tous utilisent la composition minimale officielle (un shell persistant) et les outils de lecture/écriture, glob et grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md et whale-loli-v3-naughty.md sont lus via whale_memory, whale_memory_v2 et whale_memory_v3 ; aucune mémoire croisée en lecture/écriture. billion-context compresse les conversations ; ce plugin traite les résumés comme preuves et permet de consulter les détails à la demande.

Installez ce plugin pour piloter Zotero depuis DSH : rechercher la bibliothèque, lire le texte intégral des PDF, résumer surlignages et notes, organiser les collections par sujet, importer les articles téléchargés et joindre une version traduite à un élément. Le panneau latéral droit ajoute un élément, un extrait ou une collection à la conversation en un clic. Les actions côté modèle nécessitent l’API locale Zotero et le plugin Zotero MCP avec écritures activées ; le panneau latéral ne nécessite que l’API locale.

Bundle non officiel en amont pour DeepSeek Harness. Passerelle CodeBuddy avec catalogue de modèles synchronisé à l'exécution, efforts de raisonnement par modèle, recherche/lecture web, génération d'images et pont d'identifiants en streaming, plus les canaux d'abonnement TraeWork CN et Qoder CN via des passerelles de traduction locales et un registre de fournisseurs compatibles OpenAI par type de clé, le tout géré depuis une carte de paramètres en accordéon.

Compactage autonome du contexte par le modèle pour DeepSeek Harness. mind_map examine le contexte (seq IDs stables, rôles, poids des jetons, marqueurs de frontière et procédure clear-mind) ; clear_mind remplace une plage d’historique choisie par un checkpoint rédigé par le modèle via la transaction native. Les paires appel/résultat deviennent des tombstones d’une ligne ; un rappel prévient quand le contexte est long ou le tour comporte trop d’étapes.

Base de connaissances d'équipe pour le partage de connaissances hors ligne (scénario FDE box) : points d'entrée de navigation, de recherche en texte intégral et de raffinement ; la matière première est mise en file automatiquement et distillée en pages wiki par une session de bot sérielle (modèle Karpathy LLM Wiki : matière première immuable, raffinement en deux étapes, flux de journaux, lint mensuel).

Avis complémentaires à la demande via ask_advisor, avec requêtes modifiables, approbation humaine à chaque appel et conseils textuels d'un modèle configuré dans DSH.