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Estimation du coût de la session dans une status bar en bas de la conversation (tarifs de tokens par modèle, CNY) plus le solde en direct du compte DeepSeek via la balance API officielle.

Suivi des coûts tarifés depuis un catalogue en ligne (models.dev + OpenRouter, plus de 8000 modèles, chaque appel facturé à son tarif instantané) : ligne de coût par tour, onglet Coût attribuant la dépense à sortie d'outil / sortie de modèle / prompt système / commandes, budget, prévision mensuelle, ~166 devises au taux en direct, et outil d'agent bill_stats.

**Pièces jointes de même style que DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)** : bouton de téléchargement en trombone, cartes de fichiers style DS de 240×64 avec icônes de documents couleur officielles (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG extraites du bundle frontend DS), glisser-déposer, extraction de texte (PDF/DOCX/XLSX/TXT) injectée dans le message, et cartes de pièces jointes réelles rendues dans la transcription (rendu utilisateur personnalisé) avec le modèle lisant le contenu complet.

Installe une case à cocher d'entrée d'image dans le catalogue Models afin qu'un modèle personnalisé puisse déclarer une entrée d'image et recevoir directement des images ; inclut un relais de vision BYO optionnel.

Nécessite DSH 0.1.5-rc.2 ou supérieur. Sélecteur de modèles de style boîte de dialogue pour la Web UI de DSH : recherche floue, groupes de fournisseurs repliables, favoris avec filtre favoris uniquement et un menu déroulant de niveau de réflexion ; remplace le sélecteur de modèles intégré par des primitives d'UI officielles et des token DSW.

Télémétrie d'exécution sans intervention pour DSH : chaque session écrit automatiquement la tâche, le niveau de modèle, les outils, les échecs, la durée et le statut dans un journal lisible avec une section de statistiques (pur observateur — aucun outil, aucun appel LLM, aucune injection).

À la fin d'un tour du modèle, un LLM génère 3 suggestions de suivi critiques, affichées sous forme de puces cliquables à envoyer.

Ajoute des niveaux d'effort de réflexion (bas, moyen, élevé, etc.) aux API tierces de DeepSeek Harness, avec sélection du modèle pour chaque appel de sous-agent.

Portage de TaskPlane pour DSH : exécute des vagues ordonnées par dépendances dans des voies git-worktree parallèles, avec paquets de tâches, revue entre modèles et récupération après incident.

Chaînes de repli automatiques entre fournisseurs/modèles pour les agents DeepSeek Harness lorsque les requêtes LLM échouent de façon répétée (nouvelles tentatives épuisées, authentification, quota, limite de débit)

Affiche le solde DeepSeek et la dépense quotidienne estimée, fusionne les enregistrements JSONL d'appels de vision externes, et ajoute un tableau de bord par session avec statistiques de modèle, TTFT, taux de cache, logs d'appels, estimations de coût, filtres, et export CSV.

Le sélecteur de modèle de DSH : pointez-le vers n'importe quel endpoint compatible OpenAI, avec des préréglages de fournisseurs DeepSeek gratuits/économiques sélectionnés et un repli automatique quand un palier gratuit vous limite en débit.

Importe les connexions locales Codex, Grok, Claude, OpenCode et CC Switch dans DSH ; choisissez les sources et activez les modèles dans les Réglages.

Routage adaptatif de modèle : classification de la complexité par requête avec routage automatique du fournisseur.

Passerelle de vision native au fournisseur LLM : les images collées dans le chat sont décrites par un modèle de vision (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), et la description textuelle est transmise à DeepSeek texte seul pour la réponse — l'admission, le routage et la compaction des images passent tous par les mécanismes natifs du harness, avec un cache de descriptions LRU et une reprise sur erreur 503.

Shows which graft index a dsh session is serving and whether it still matches the code, and gives the model graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton and graft_map as native tools.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

Custom modes / assistant manager: give each mode its own system prompt in the settings page — a custom prompt that is a plain file the agent loop re-reads before every model step, so an edit applies to the running session on its next step — and start it from the official standard / PTC / minimal / Cordis composition, toggling the plugin rows it mounts one by one (a custom plugin composition per mode), renaming it as you like. Several assistants coexist with their own prompts, so one machine can keep a coding assistant, a chat companion and a roleplay (RP) persona side by side — a multi-agent setup you pick from per new session. Rows left untouched stay byte-identical to the shipped ones, platform conditions included.

Lists the Markdown documents, images and video that already exist anywhere in the session workspace in the DSH sidebar, ranked by relevance to the current conversation: recent messages are matched locally against document title, summary and body with IDF weighting, with no model calls and no network. Because the list is scanned from the workspace instead of remembered, restarting DSH or starting a new session does not empty it. Images and video preview in place, with relative-path images resolved and video streamed over HTTP Range. A references bar under the preview header shows which documents cite the one being previewed and which it cites, with one click to jump between them. The same ranking is exposed to the agent as a knit_docs tool, which returns the most relevant documents along with the passage that matched in each, where one is found.

Role-based multi-agent team for DeepSeek Harness. The /team command assembles up to 12 specialist subagents (product, architect, researcher, UI, backend, frontend, database, security, reviewer, QA, DevOps, docs) and runs a nine-phase gated pipeline (clarify, research, design, spec review, plan approval, implement, review, test, deliver) over a shared workspace of artifacts (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Quality gates are enforced by plugin code rather than requested in prompts: an unfinished task cannot be marked completed, quality findings must be adjudicated by the reviewer or QA role, and coverage gaps or rework over budget appear live in the overlay and in /team status. Ships a live team overlay (phases, roster with per-role models, task DAG, artifact preview, decision buttons), a persistent-team mode that resumes across sessions, and per-run token and time accounting. Zero runtime dependencies, no build step.

Multi-language codebase intelligence for MCP-compatible IDEs, the CLI and DeepSeek Harness: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

Per-workspace MCP scoping for the DeepSeek Harness — decide which MCP servers a session may see from the directory it was opened in.

DeepSeek Harness client plugin: adds an 'Invert selection' button to the fetch-models dialog of the Models settings section, so only the rows that are already in the model list stay checked on a second fetch + add pass.

Unofficial DeepSeek Harness settings panel for Command Code: credits, usage windows, and model-catalog sync.