Plugins

Ajoute un bouton icône au compositeur qui optimise le prompt du brouillon courant via le modèle actif.

Cycle de vie de la mémoire locale pour le plugin officiel Hindsight sur DSH desktop : démarrage/arrêt en un clic du daemon hindsight-embed, démarrage automatique au boot, arrêt à la sortie, masque la fenêtre de console uv.exe et installe le coffre/modèles sur un autre disque.

Prompt optimizer for the DSH composer. One click runs rewrite then self-review rounds over the draft with per-round diff preview, and a rejected result rides into the next round as a prior attempt. Five fixed re-run directions (more concise / more detailed / more technical / restructure / stronger acceptance); a 164-role library ships in the package, roles recommended by draft or picked explicitly; matched installed skills fold into the meta-prompt under exact-name constraints; results save to a prompt library (browse, insert, re-optimize, two-step delete); mechanical acceptance criteria carry an executable check-command template; output language follows the agent UI language.

Plugin DSH : marque des messages invalid afin que le digest d’annotations de l’opérateur oriente ce qu’absorbe le checkpoint de compaction. Préserve le cache : ajoute après le préfixe cache, sans réécrire l’historique.

Enregistre des snippets de prompt réutilisables avec catégories et `{{placeholders}}` ; commandes `/snippet` (add, list, rm, optimize) et insertion dans le composer depuis un dock déplaçable, avec amélioration IA en un clic par le modèle par défaut.

Redessine la barre latérale gauche des espaces DeepSeek Harness avec couleurs, tri, indicateurs d’état et notifications système. Possibilité de revenir à la barre d’origine, qui propose aussi certaines fonctions.

Ajoute Optimize prompt près du bouton d’envoi. Réécrit le brouillon en prompt structuré (simple, sections ou role-task-goal), diffusé par le modèle de session. Commandes Use, Undo, Copy et Close.

Optimiseur de prompt du composer : un bouton de la rangée d’outils réécrit le brouillon via un canal modèle déjà configuré et affiche le flux dans un panneau flottant au-dessus du composer, sans déplacer la mise en page. Le brouillon ne change qu’à Accept, refusé pendant le streaming pour éviter une réponse incomplète. Demande confirmation si le brouillon contient des références @ ou pièces jointes, qu’un remplacement total aplatirait en texte. Aucun raccourci global ; la clé API ne va jamais au navigateur, l’appel vient de l’hôte.

Per-session control of which skills and MCP tools/servers the model can see (built-in tools are untouched): default shows everything, auto asks the model each turn what to keep, smart picks from your saved groups, or tick groups by hand, with a switcher under the composer and fail-open to full visibility on any error. The default state is auto, which adds one model call per turn (the session model unless judgeModel is set).

Prompt optimizer inside the DSH composer. One click rewrites the current draft with the model you already selected: it classifies the scenario (paper / agent task / daily question / English writing), returns a compact three-check diagnosis panel (is acceptance testable? missing information or capability? raising depth or widening scope?), and lets you pin a scenario manually. The draft is replaced in place, with no extra chat turn.

Améliorations d’agent pour DeepSeek Harness Desktop : historique des prompts, optimisation en un clic avec annulation, prédiction du prochain prompt, restauration des conversations et fichiers suivis, coût du modèle, détails du contexte avec compact, routage automatique et solde DeepSeek par fournisseur.

Resserre le brouillon du composer en prompt plus précis en un clic et restaure exactement l’original en un autre. Utilise par défaut les modèles de Harness ou tout endpoint compatible OpenAI ; consigne de reformulation modifiable.

Réécrit le brouillon du composer en prompt précis avec modèle configurable et consigne entièrement modifiable. Lit le contenu derrière les références @file, @folder et @session tout en conservant leurs puces. Annulation en un clic pour restaurer votre texte initial. Bouton plaçable dans l’une des barres du composer, couleur et taille réglables.

Ajoute ✦ sous le composeur DSH et sur l’écran de nouvelle conversation. Un seul appel au modèle par défaut réécrit le brouillon en prompt plus complet, préserve intention et langue, puis le remplace sans l’envoyer.

Optimiseur de prompts dans la rangée d’outils de saisie du composer : choisir catégorie et modèle, puis ✨ réécrit le brouillon sur place avec undo en un clic. Catégories Basic, Context et Image ; annulation d’une exécution, affichage durée et tokens. 15 modèles couvrent reformulation de consignes, plan par étapes, cadrage de recherche de sécurité, fiches de rôle de system prompt, prompts text-to-image/image-to-image. Les modèles Context lisent les derniers tours pour résoudre les coréférences. Appels via le service modèle hôte ; Settings expose modèle et budgets. Un guard vérifie la conservation des contraintes utilisateur et avertit au lieu de relancer automatiquement. Adapté à dsh 0.1.7 et 0.2.

Améliore les prompts au moyen de questions guidées et d’aperçus modifiables avec Harness AI ou Codex natif sur Web, Desktop et TUI ; les brouillons ne sont appliqués qu’après confirmation de l’utilisateur.

Optimiseur de prompt en un clic : réécrit le brouillon du compositeur selon une stratégie configurable, avec modèle modifiable, exemples few-shot, modèles épinglés et effort de raisonnement.

Réécrit le brouillon du compositeur DSH en prompt plus clair et exploitable via les routes LLM du harness, avec comparaison original/optimisé avant adoption.

Préréglages d’effort de raisonnement pour modèles tiers : 16 profils fournisseur/modèle avec valeurs wire personnalisées par mode, écrites dans dsh-llm-pi-ai après validation préalable et rejet règle par règle. Bascule par modèle entre OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses et Anthropic Messages avec regroupement automatique des routes ; bouton Optimize dans le compositeur et section Settings pour réécrire le texte avec le modèle choisi.

Couche de surveillance du runtime DSH : protège les étapes clés du cycle de vie de l’agent, exige une raison explicite pour chaque arrêt et empêche qu’une exception soit silencieusement traitée comme une fin normale.

Décomposition des tâches multi-agents, orchestration de workflows DAG et optimisation du cache de prompts pour DeepSeek Harness.

Permet à DeepSeek Harness de raisonner dynamiquement comme un humain et d’évaluer automatiquement la difficulté des tâches pour choisir une chaîne de pensée adaptée.

Ajoute un bouton au compositeur pour optimiser le prompt actuel ou concevoir le suivant à partir du contexte de la session et du projet.

Améliore le brouillon de chat actuel avant envoi, avec comparaison et confirmation avant application.