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Garde-fou causal en boîte blanche pour dsh : chaque appel d'outil est arbitré avant exécution selon une chaîne logique causale déterministe — bloque les opérations destructrices et celles sur les fichiers d'identifiants, escalade les violations répétées des limites, coupe les maillons défaillants jusqu'à correction vérifiée, et fournit des verdicts de risque sur l'exécution non auditables ; fonctionne entièrement en local, sans coût d'API, plus 6 outils de vérification automatique en boîte blanche.

Approbation automatique assistée par LLM avec repli sur compte à rebours pour le préréglage de permission Auto : règles statiques, niveaux de risque, disjoncteur et audit de fichiers.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Niveaux d'utilisation et cartes de statistiques partageables : 🐟→🐳 classements par consommation mensuelle de tokens avec percentile estimé calculé localement, tarification précise pour 46 modèles chez 6 fournisseurs (y compris tarification chinoise par niveau de taille), remplissage rétroactif des sessions pré-installation, et comparaison ancien/nouveau suite au changement de tarifs du 2026-08-17. Local uniquement, sans télémétrie.

Contexte de réseau de connaissances métier pour DeepSeek Harness : liez une session à un réseau de connaissances OpenBKN, interrogez ses objets et ses métriques via des outils MCP gérés, et ouvrez une provenance adossée aux traces (faits d'exécution et graphe métier) pour chaque réponse. Fourni avec l'OpenBKN Runtime ; les vues de provenance exigent une licence entreprise OpenBKN.

Tableau de bord d'utilisation DeepSeek pour DSH Web : estimation des jours restants à partir des dépenses moyennes récentes, coûts journaliers/mensuels/cumulés avec comparaison entre périodes, classement des coûts par modèle, économies de cache, impact des prix en heures pleines/creuses, et widget flottant de solde déplaçable.

Espace de travail média et vision pour DeepSeek Harness : génération d'images, de vidéos et de parole, questions-réponses sur images et localisation d'éléments, OCR de longues images, diff de pixels, vérification par capture d'écran HTML et résumé de vidéos, avec des fournisseurs DashScope et compatibles OpenAI, des pools de modèles et un client de type workbench.

Plateforme de ressources IA d’entreprise sous forme de bundle cordis à 22 plugins : IAM organisation/comptes/rôles, fournisseur OIDC et SSO d’applications, gestion de serveurs MCP avec la plateforme elle-même exposée comme serveur MCP, stockage d’actifs NAS, hub de compétences, registres d’agents et d’applications, gestion de connecteurs SaaS, canal de données du portail d’entreprise, panneau d’atelier d’agents départemental, pontage de groupes DingTalk pour l’envoi de messages et d’approbations, inscription dsh distante en un clic avec proxy d’outils, mesure d’usage, facturation par portefeuille, passerelle de modèles, audit avec alertes, mise à jour automatique et marketplace de plugins tiers examinés — plus de 70 outils d’exploitation deviennent appelables par l’agent dsh.

Discipline des appels d'outils pour DeepSeek Harness : injecte une section statique de contraintes de comportement, réduit le pool parallèle à 1 après un échec d'outil (rétabli après 3 succès consécutifs), incite le modèle à cesser de réessayer après des échecs répétés, vérifie les écritures avec retour arrière via .bak, filtre les commandes à haut risque et suit les statistiques de conformité via /behavior-status.

Améliore la visualisation des données dans DeepSeek Harness en sélectionnant automatiquement les types de graphiques à partir des entrées de l'utilisateur et en générant des images pour les tendances, comparaisons, proportions, relations et flux.

Parcourez et installez des plugins DSH sans quitter le harness : une commande /store, un onglet Paramètres → Plugins, deux outils appelables par l'agent et une compétence groupée, avec une porte d'approbation qui liste les indicateurs de risque détectés avant toute installation.

Un second cerveau pour votre agent DeepSeek Harness — une revue par un modèle puissant avant les appels d'outils risqués, plus 67 modèles depuis un seul portefeuille. Pas de comptes, pas de clés API.

Flux de recherche financière et outils de risque de portefeuille, avec une discipline de sourçage pour les faits de marché actuels.

Identité OIDC conforme aux standards, liaison de clés API d'entreprise, branding déclaratif et intégration de modèles compatibles OpenAI pour DeepSeek Harness.

Balise de sécurité en direct pour DSH qui suit l'activité des outils. Cliquez pour afficher les statistiques d'appels, les chaînes de provenance des risques et les actions bloquées, avec des restrictions de tâches en lecture seule et la détection des modifications de métadonnées des outils.

Transforme un brouillon DSH d’une ligne en brief complet (rôle, objectif, contraintes, format de sortie). Port de linshenkx/prompt-optimizer vérifié octet par octet, avec trois modes et dix modèles identiques à l’amont. Historique soumis au consentement, chaînes de versions et comparaison structurelle ; chaque exécution indique l’usage des tokens. Aucun enregistrement ni envoi sans clic.

Gère les VPS par connexion SSH avec clé : 22 commandes `/vps-` sans jeton (état, installation de recettes avec plan et confirmation `/vps-yes`, redémarrage avec attente du retour), terminal interactive xterm.js via ssh -tt, cinq outils d’agent avec confirmation selon le risque, sauvegarde avec restauration automatique et garde-fous pare-feu/SSH, 29 recettes intégrées et page d’ajout de machines.

Animal de bureau Cristiano Ronaldo pour DeepSeek Harness (nº 7 du Portugal). Ses animations suivent l’état de l’agent et célèbrent la fin du tour par « SIU » avec le son de l’hôte. La fenêtre native Windows sans bordure, toujours au premier plan, reste active après fermeture du navigateur. Échelle proportionnelle (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 transforme les vidéos (fond vert ou normal) en animations par chroma key et segmentation du mouvement ; les PNG déjà extraits n’exigent pas de décodeur vidéo, et l’audio se découpe par action. Galerie DPSL-1.0 : publier et installer en un clic. v2.3 prend en charge DSH 0.2 desktop clients ; PowerShell joue le son final si le shell service de l’hôte manque. Clic simple : animation configurable (`interactions.clickAnim`).

Ajoute la lecture locale de PDF, une bibliothèque d’articles pérenne, des enregistrements de preuves traçables, ainsi que des outils de comparaison et de synthèse entre articles.

Un plugin de lecture PDF sensible au contenu pour modèles de vision : profile chaque page pour les figures (vectorielles et matricielles), les tableaux, le risque de formules et la mise en page double colonne, puis applique une extraction hybride sensible au contenu, rendant les pages avec figures/tableaux/formules sous forme de recadrages de région haute DPI. Fournit un aperçu basse résolution pour comprendre la mise en page et restitue une région spécifiée en haute résolution. Conditionné comme outils multiples pour agents.

Scanner de sécurité statique pour plugins DSH : audit en lecture seule (exec, identifiants, exfiltration, obfuscation, scripts d'installation, manifeste de bundle) avec score de risque 0-100.

Boîte à outils de données financières pour les agents DSH : formatage des nombres et des devises (y compris les unités chinoises wan/yi), calculs de rendement et CAGR, ratios de valorisation et de rentabilité, PV/FV, métriques de risque et liste de contrôle de la qualité des données.

Déplacer une session vers un autre dossier depuis l'interface Web via glisser-déposer ou un sélecteur de menu, supprimer définitivement une session avec une boîte de dialogue de consentement au risque, et renommer par IA une session en résumant toute la conversation (tolérant aux fautes de frappe). Chaque action est également fournie comme outil d'agent.

Dépêche des subagents avec des profils nommés (modèle, effort de raisonnement et périmètre d’outils par tâche), contrôles de sécurité, estimation des coûts avec comparaison des économies, et un registre complet des décisions de dispatch.