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Plugin Braid pour DeepSeek Harness : graphes d’agents en arrière-plan, boucles bornées, mises à jour en direct et progression de l’exécution.

Chat latéral natif côte à côte avec la conversation principale : une session DSH indépendante et archivée avec l'interface native complète, la récupération du contexte parent à la demande, la citation de sélections et un cycle de vie conserver-ou-supprimer.

Skill de vérification d’affirmations par le Web ouvert plutôt que la mémoire du modèle. Décompose en faits vérifiables, suit une hiérarchie de sources primaires par domaine, recherche en parallèle dans les écosystèmes nationaux et internationaux, récupère et classe les pages, puis relance avec des termes de réfutation. Donne d’abord la conclusion, avec URL complète et emplacement de citation pour chaque assertion, et sépare non vérifié/indécidable du confirmé. Avec une clé, trois jugements peuvent utiliser TypeSafe Jev (System One) ; sinon les règles déterministes s’appliquent. Le verdict du modèle ne peut que diminuer le niveau de confiance.

Pilote un agent DeepSeek Harness local depuis QQ et d’autres messageries via AstrBot : envoie des tâches avec /dsh, poursuis en citant ou mentionnant le bot, réponds dans le chat aux approbations et à ask_user_question (en parallèle de l’interface DSH). Récupère résultats, images et cartes de fichiers. Inclut commandes session/workspace/model/permission, reprise /compact et /last, trois modes de progression, sessions partagées par groupe ou séparées par utilisateur.

Atelier de codage pour DSH : panneaux d'espace de travail ancrables, barre latérale de projets groupée, groupes d'onglets d'éditeur scindés avec mise en veille/reprise, aperçu de fichiers et vues de diff — construit sur le développement parallèle en git worktrees et des primitives de collaboration entre sessions.

Plugin de gestion du comportement pour DeepSeek Harness : section d'invite pour la discipline des appels d'outils, convergence du parallélisme déclenchée par les échecs (le pool tombe à 1, puis se restaure automatiquement), intervention utilisateur après des échecs consécutifs. Complète dsh-token-optimizer ; fonctionne de façon autonome.

Recherche web gratuite pour DSH : Parallel anonyme par défaut avec repli vers Exa, un commutateur dans Paramètres, et un serveur MCP compatible avec Claude Code et Codex.

Plugin de planification multi-modèle proactive : ingestion de signaux multi-sources avec déduplication et classement d'urgence, moteur de décision à quatre voies (exécuter/différer/rejeter/demander à l'utilisateur), génération de plan DAG avec exécution parallèle de modèles, réflexion qualité avec réessai automatique et changement de modèle, mémoire long terme pour les motifs de tâches et leçons, et évolution de stratégie via algorithmes génétiques avec évaluation en sandbox et déploiement canary.

Recherche Web DSH ; crédit : DDDMUC/dsh-free-search. 28 moteurs/3 niveaux : gratuits sans clé Bing/DuckDuckGo/AnySearch/SearXNG + Exa/Tavily/Keenable/Firecrawl/Parallel ; payants avec clé Zhihu/Perplexity/Serply/DeepSeek officiel/You.com/Baidu/Kimi/Aliyun/Doubao/Zhipu/Bocha/Metaso ; intégrés OpenAI/Gemini/Claude/Grok (opt-in). Routage auto ; toggle/priorité repli ; top-3/multi_search ; blocage intégré ; filtres ; web_fetch. advance_fetch gratuit/exp. : GFM complet ou CSS structuré, sans clé/facturation par appel ; User-Agent/Referer configurables, cookies seulement domaine correspondant, sans fuite inter-domaines. 0.1.0-rc.2–0.2.1-rc.2 ; engines.dsh exact/17 tags. Rc.2 : config volatile après test capacités, pas de branches de version. npm @drscrewdriver/dsh-union-search/dsh-union-search.

Swarm de style Kimi-Code : dispatch de sous-agents en parallèle par lots avec planification adaptative, une commande /swarm et des lignes de progression en direct dans le chat.

Affiche dans le chat DSH les plans de tâches choisis par JeV, les avancées et les résumés par étape, avec traduction native ou résumés légers. Clé JeV requise; le service Jev est appelé en externe et peut être payant. Inclut des flux de tâches hiérarchiques séquentiels/parallèles.

Think tank doté de 161 modèles mentaux classiques (décision/stratégie/cognition/psychologie/communication/apprentissage/système/innovation/exécution). Saisissez une question et plusieurs modèles l’analysent en parallèle avec l’IA pour produire un rapport synthétique : consensus, désaccords, angles morts et liste d’actions. Analyse automatique et import aller-retour de prompts.

Des revues d'advisor qui convergent au fil des tours, un mode ingénierie dont les écritures exigent un jeton de conception, l'escalade d'une tâche vers un modèle plus fort et une consultation parallèle multi-modèles ; une page de réglages édite les routes de modèle, les délais et les budgets.

Mode multi-candidats pour DeepSeek Harness (mise à l’échelle au moment du test) : configuration par panneau flottant, l’agent exécute automatiquement des candidats parallèles puis une sélection par vérificateur, limitée à la session actuelle.

Suit dans WakaTime les lectures de fichiers, les affichages d'images et les modifications de code de DSH, y compris les comptages exacts des lignes ajoutées et supprimées par l'IA. Maintient le suivi d'activité en cours pendant que DSH répond, regroupe les mises à jour entre fichiers et coordonne les limites de rapport par projet entre processus DSH parallèles. Installe et met à jour automatiquement wakatime-cli.

GPT planifie les DAG de dépendances, les workers DeepSeek exécutent les tâches avec un parallélisme adaptatif, et un relecteur GPT optionnel audite les diff Git incrémentaux et pilote les cycles de correction.

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.

Git worktrees pour DeepSeek Harness : isole le travail parallèle dans son propre répertoire et sa propre branche. Comprend Fast mode (快速模式).

Enregistre une commande slash /code-review avec cinq angles de revue en parallèle et une notation de confiance par constat, pour les pull requests comme pour le code local.

Chat natif côte à côte avec la conversation principale : une session DSH archivée indépendante avec interface native complète, récupération du contexte parent à la demande, citation de sélection et cycle de vie conserver-ou-supprimer.

Exécutez des conversations parallèles isolées et en lecture seule aux côtés d'un agent DeepSeek Harness actif.

Fournisseur Parallel Search pour DeepSeek Harness

Transforme le skill iterate en un harness autonome en boucle fermée : plan, revue parallèle, correctifs atomiques, validation, boucle, arrêt automatique, plus un mode dry-run de revue seule et une méta-revue qui audite le rapport et émet un rapport final de revue.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.