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Conscience de la dérive du workspace pour les agents DeepSeek Harness : détecte les modifications de fichiers externes/utilisateur et les injecte dans le contexte de l'agent aux frontières d'étape.

Bloc-notes Markdown enrichi pour la zone du composeur : un bouton dans la barre d'outils et une carte d'éditeur CodeMirror avec édition de listes façon Codex, envoyée via le service de conversation.

Sanitizes leaked DeepSeek DSML closing tags from model text streams.

Restauration de conversation de style TRAE — points de contrôle par tour (fenêtre glissante de 10 tours) restaurent les fichiers touchés et tronquent le contexte du modèle sur place, en conservant le même identifiant de session. Initié uniquement par l'humain : commande /rollback ou bouton Web par tour (fonctionne aussi sur les tours interrompus), avec aperçu listant chaque fichier affecté et son action — restaurer, récupérer, supprimer ou ignorer.

Intelligence de base de code multilingue pour DeepSeek Harness et les IDE compatibles MCP : chat, recherche, audit, refactorisation et rapports prêts à présenter à partir de code local.

Notes autocollantes à l'échelle de l'espace de travail sur un canevas infini : les notes sont de simples fichiers Markdown, créées manuellement, capturées depuis des conversations ou distillées par l'IA, et peuvent être renvoyées comme contexte ; embarque 12 outils de modèle et 5 compétences incluses pour créer, étiqueter, organiser, comparer et fusionner des notes.

Adaptateur DeepSeek Harness pour Context Mode : outils ctx_* in-process pour l'exécution de code en bac à sable et une base de connaissances FTS5, plus des conseils de routage de la fenêtre de contexte.

Une logique de compression de contexte inspirée du cerveau humain qui réduit fortement l'occupation du contexte et la consommation de tokens des tâches longues.

Compresse le contexte temporel de DSH de ~280 caractères à 46 en injectant une ligne de date compacte dans l'instantané du contexte d'exécution ; zéro dépendance à l'exécution.

Assistant d'appel vocal pour l'interface web DSH : une boule d'appel flottante et déplaçable, un VAD côté navigateur qui envoie chaque prise de parole après une pause, la reconnaissance vocale FunASR HTTP ou en streaming, des réponses TTS MiniMax ou compatibles OpenAI, un mode optionnel à mot d'éveil avec mise en veille automatique, et la répartition de tâches vers des sessions de sous-agents séparées avec progression, arrêt et rapports de fin parlés.

Tiroir de question latérale ouvert depuis la rangée d'actions d'une réponse terminée : les questions de suivi s'exécutent dans une session indépendante auto-archivée, amorcée avec le texte de la conversation précédente (lecture seule, plafonné à 48 000 caractères), sans toucher à la session principale. La session latérale hérite du modèle de la principale, commutable dans le tiroir, avec un anneau d'utilisation du contexte.

Injection de prompt unique au niveau de la requête, sans pollution ultérieure du contexte. Compatibilité d'interface et de données façon SillyTavern, déclencheurs par mot-clé/regex/constante et un outil lore_lookup pour la recherche à la demande.

Installe un assistant de profil Web qui diagnostique et écrit la configuration MCP afin que Codex, Cursor ou Claude Code puissent lancer dsh --profile codex.

Reconnaissance d'images configurable pour les modèles DSH en texte seul : les messages image sont d'abord transcrits par un modèle de vision compatible OpenAI (URL de base, ID de modèle et clé API définis dans une section Paramètres) puis transmis au modèle principal sous forme de texte, tandis que la prise en charge des entrées d'image est annoncée. Le schéma d'authentification par clé API est sélectionnable (en-têtes de requête de style OpenAI, Anthropic, Gemini ou Azure) et l'absence de clé est signalée avant tout envoi de requête.

Pont de vision pour DeepSeek en mode texte uniquement : envoyez des images (seules ou mêlées à du texte) et un petit modèle de vision rapide les décrit en coulisses ; la conversation conserve l'image, DeepSeek ne voit que du texte. Extension pure : la désinstallation rétablit tout.

Analyste des opérations de compagnie d'assurance — exécute de vrais calculs de solvabilité, rentabilité, valeur embedded (EV), risque d'investissement et conformité réglementaire, pas seulement des explications textuelles.

Transforme un lien Xiaohongshu, Douyin, TikTok, YouTube ou X en texte : transcription avec codes temporels, texte à l'écran, description et OCR de chaque image, légende et métadonnées. Monte le serveur MCP hébergé via streamable HTTP.

Compression de contexte basée sur l'AST, filtrage des journaux de test et garde-fou de budget de tokens pour DeepSeek Harness : supprime la syntaxe redondante, élague les lignes de journal bruyantes et impose un plafond de tokens pour que la fenêtre de contexte ne déborde jamais.

Analyse les PDF de e-factures chinoises (pièce jointe XML d'abord, repli regex sur couche texte) en JSON structuré avec recoupement des montants, et génère des notes de frais (Markdown / xlsx).

Panneau de configuration pour AGENTS.md global et par espace de travail, avec injection d'identité et de persona, bascule de contexte d'exécution et notifications de résultats.

Serveur MCP qui recherche dans le Roblox DevForum et la documentation officielle pour créateurs, afin que les agents de codage IA puissent déboguer des jeux Roblox à partir de connaissances réelles de la communauté et du moteur.

Mathématiques de compétition (IMO/Putnam/USAMO/AIME) résolues par une passe de raisonnement pur, un vérificateur adverse dans un contexte de sous-agent neuf, et une sortie de confiance calibrée (haute / moyenne / « aucune solution fiable » honnête) ; rendu LaTeX-vers-PDF optionnel.

Un navigateur de conversation de style Codex pour l'interface Web de DeepSeek Harness.

Suppression par message pour DeepSeek Harness — une icône de corbeille à côté du bouton copier sur chaque message du chat qui supprime ce message du contexte du modèle dérivé (et de la transcription visible) via le contrat officiel surface-replace.