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Style de sortie Concis en un clic pour DeepSeek Harness : résultats d'abord, pas de remplissage, même profondeur de travail. Chaque réponse finale s'ouvre par une carte de résumé en langage clair (sélectionnez du texte pour copier), délimitée par session, fonctionnant aussi en headless/CLI, avec commande /concise, surcharges style.md et une API locale. Les liens et chemins de fichiers dans la carte de résumé s'affichent en puces cliquables : les URLs ouvrent directement, les fichiers locaux s'ouvrent avec l'application par défaut de l'OS (v0.9+). Un rappel de contrat pré-génération par étape (v0.11.2+) corrige mesurablement les oublis de résumé sur les réponses en forme de rapport d'audit/tableau.

Base d'espace de travail générique pour le harness dsh (fournisseurs d'espaces de travail locaux + distants avec routage par espace de travail), avec SSH comme fournisseur concret : liez un répertoire de serveur comme espace de travail SSH afin que les entrées-sorties de fichiers et les commandes de la session s'exécutent sur cet hôte, gérez l'hôte

Thème Yoimiya de Genshin Impact : deux palettes réglées à la main, particules procédurales de feux d’artifice et lecteur local utilisant vos fichiers musicaux — morceaux et pochettes ne sont jamais envoyés. Couleurs de syntaxe chaleureuses et poisson rouge doré dessiné à la main ; hors fond d’écran, chaque pixel vient de dégradés CSS et de SVG écrits à la main.

Relie DeepSeek Harness à une application de bureau locale SiYuan (思源笔记) : enregistre ses outils de notes sous mcp__siyuan__<tool>, expose l'IA configurée dans SiYuan avec sa boucle d'agent comme un outil de plus, fournit une compétence de notes, et applique un profil lecture seule/rédaction/complet à chaque appel tout en gardant la liste d'outils disponible quand l'application est fermée.

Tableau TODO intersession déplaçable, regroupé par répertoire de travail et réorganisable. Chaque tâche propose trois modes : rappel seul, continuer dans la session actuelle ou en ouvrir une nouvelle dans le même répertoire. Jusqu’à quatre images peuvent être jointes réellement au modèle ; heure locale facultative et cases « terminé par l’IA »/« vérifié par l’utilisateur ». À la fin, l’agent prend la prochaine tâche inachevée du répertoire.

Relie un serveur MCP MATLAB local à DSH pour évaluer du code MATLAB, exécuter des scripts et tests .m et inspecter les toolboxes installées via mcp__matlab__*. Nécessite MATLAB et le binaire MathWorks MATLAB MCP Server, puis une modification de chemin après installation. Le plugin seul n’enregistre aucun outil.

Injecteur de prompt système par modèle DeepSeek Harness : ajoute du texte à la FIN du prompt des modèles configurés localement, selon la route provider/model exacte ou la règle provider/* (les deux s’empilent dans l’ordre). Settings liste fournisseurs et modèles pour modifier les routes immédiatement ; les règles persistent dans DSH_HOME et s’appliquent aux sessions principales, sous-agents et enfants de workflow.

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.

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.

Assistant vocal pour dsh web : prononcez la phrase de réveil (par ex. « 小鲸 ») pour activer la dictée mains libres — ce que vous dites est transcrit et saisi automatiquement dans la zone de chat. Prend en charge les commandes d'édition vocales (envoyer, effacer, nouvelle ligne, arrêter la lecture) et lit à voix haute les réponses de l'assistant en chinois. La reconnaissance vocale s'exécute localement dans le navigateur via sherpa-onnx WASM, elle fonctionne donc hors ligne sans clé API.

Mémoire vectorielle entièrement locale pour DSH : embeddings locaux, stockage SQLite, injection automatique de rappel, déduplication avec détection de conflits, corbeille à suppression douce, sauvegarde en ligne et extraction LLM optionnelle.

Mémoire locale à trois couches pour DeepSeek Harness : L1 mémoire instantané (MEMORY.md/USER.md) lue à la demande via les outils memory_* + L2 base de connaissances interrogeable (faits + SQLite FTS5, recherche en chinois par tokenisation à fenêtre glissante) + L3 import depuis Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy et depuis les documents approuvés d'Agent Hub (memory/global, memory/projects, décisions acceptées) avec déduplication par hash de contenu. La v0.2.0 a supprimé toute injection automatique : la mémoire n'entre dans le contexte que lorsque le modèle appelle l'un des 12 outils memory_*, et les données restent sur le disque local.

Passe une session web DSH au CLI Claude Code local : sélecteur de moteur par session (DSH | Claude Code), modèles Claude et effort de raisonnement dans le siège du modèle, modes d'autorisation Claude à la place du sélecteur de mode d'accès, ainsi que les demandes d'autorisation, AskUserQuestion et ExitPlanMode acheminés vers les cartes natives d'approbation, de question et de révision de plan DSH. Le flux est écrit sous forme d'événements de session natifs DSH, de sorte que la transcription intégrée, les cartes d'outils et les sous-agents imbriqués le rendent ; les commandes slash Claude fusionnent dans la palette de commandes ; le CLI est tenu par un courtier détaché, de sorte que les mises à jour de plugins et les redémarrages de DSH n'interrompent pas un tour en cours.

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.

Messagerie locale inter-sessions pour les agents DSH, avec découverte, livraison de réveil de session froide et historique des messages auditable.

Panneau d'agenda local à long terme : bouton texte « 日程 » dans la barre supérieure, vues calendrier du jour / de la semaine / de l'historique mensuel avec statistiques, coches d'achèvement avec historique par jour, liens agenda↔conversation avec saut au clic, tâches récurrentes (quotidiennes/hebdomadaires), report automatique optionnel des tâches ponctuelles inachevées, et outils d'agent dailytask_*.

FormatForge pour DeepSeek Harness : forge n'importe quel format de fichier (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) en données structurées lisibles par IA. Bundle léger qui lance la CLI Python locale (python -m formatforge) et renvoie un JSON de protocole ; l'amélioration est déléguée au cur

Gestionnaire d'instances pour DSH Web : un panneau Mini Utility Dock qui liste chaque instance locale de dsh web visible par la machine (port, PID, uptime, sessions actives, mémoire résidente, version), démarre une instance sur un port libre choisi automatiquement entre 3080 et 3129 ou sur un port nommé, ouvre une ligne dans un nouvel onglet et arrête l'une ou toutes via l'arrêt gracieux propre à l'instance (appExit). Les lignes indiquent aussi ce que sert chaque instance ; journaux et résumés de session en lecture seule sont à un clic. Si un pair est configuré, le panneau liste et interroge les instances d'autres machines via un lien authentifié par bearer. Chaque route est protégée en loopback, et toute action navigateur doit aussi passer l'authentification de navigateur de l'hôte.

Ajoute 20 paramètres régionaux (chinois traditionnel HK/TW, japonais, coréen, français, allemand, espagnol, portugais, italien, russe, ukrainien, polonais, néerlandais, turc, arabe, hindi, indonésien, vietnamien, thaï, suédois) à la Web UI de DeepSeek Harness, avec des traductions soigneusement peaufinées, des replis à l'exécution et la traduction automatique des textes du marché et tiers.

Atelier d'orchestration de projet IA local-first et plugin CLI pour DeepSeek Harness : planification à validation obligatoire, Git worktrees, exécution de tâches, Issues et preuves auditables.

Studio de développement visuel pour plugins DSH WebUI avec worktrees Git isolés, aperçus WebUI officiels en direct, édition de source, inspection de patchs, builds et validation.

Panneau de barre latérale pour les soldes de compte et l’utilisation locale de jetons, avec ventilations par fournisseur/modèle et une carte de chaleur quotidienne sur 27 semaines.

Génération locale d'images, de voix, de musique et d'effets sonores, plus transcription, avec identité épinglée : les personnages, animaux, objets et voix d'acteurs sont définis une fois et réutilisés à chaque appel ultérieur ; les sorties dégénérées (image presque plate, audio silencieux) sont rejetées au lieu d'être renvoyées comme succès, et une ligne générée peut être relue comme texte, ce qui rend visible un clone qui aurait avalé sa fin. Les moteurs se déchargent en veille, et la génération d'images et la transcription peuvent chacune être dirigées vers une API de type OpenAI au lieu du backend Vulkan local.