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Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Replie les tours terminés vers leurs conclusions finales, sépare la réflexion de la prose par un séparateur, et permet de naviguer entre les tours depuis un rail ancrable à gauche ou à droite avec des marques en ligne ou point, un anneau optionnel et des résumés au survol ; peut masquer le TurnNavigator du bord droit de l'hôte, charger l'historique antérieur et ouvrir un issue de diagnostic prérempli.

Relie l’état de session de DSH à la bulle du compagnon de bureau cc-pet, avec affichage en temps réel du thinking, des tool calls et de la fin. Publié sur npm sous `dsh-pet-bridge`.

Ajoute une action d'édition aux réponses finalisées de l'assistant dans DeepSeek Harness, permettant de réécrire le texte de la réponse ou la chaîne de raisonnement ; l'édition est enregistrée comme remplacement de surface.

Mode chinois global : un petit commutateur en forme de pilule à côté du compositeur qui injecte une exigence linguistique dans le prompt système de tout préréglage (sauf personas complets) ; la réponse, le raisonnement et la sortie des outils basculent chacun entre chinois et anglais, et les préréglages ancrés sont pris en charge.

Migre automatiquement les skins de l'animal de bureau Codex vers DSH : un compagnon animé dans un coin reflétant l'état de l'agent (réflexion, utilisation d'outil, attente d'approbation, échec, terminé), avec des boîtes de dialogue en verre dépoli par session et un panneau de réglages complet.

Gestionnaire de capacités de modèles pour DSH Web : niveaux de réflexion, fenêtre de contexte, plafonds de sortie, modalités d'entrée, presets de compatibilité de passerelle, interface EN/chinois.

Transforme l'agent DeepSeek Harness en n'importe quel personnage : un commutateur global de cosplay, cartes de rôle SillyTavern v2 avec import/export JSON, un bascule de style de pensée neutre/rôle, et création de cartes en langage naturel via une compétence intégrée.

Relie le statut de session dsh à la bulle du compagnon de bureau cc-pet : réflexion, appels d'outils et achèvement en temps réel.

Persona pour DeepSeek Harness : un config.json régit le nom que se donne l'IA (par modèle, par palier), comment elle vous appelle, sa posture, le texte de caractère, des contrats par élément avec options, la langue de la réflexion et le ton des réponses, plus une mémoire à confirmation humaine : l'IA ne peut qu'ajouter des candidats, une ligne de confirmation les active, et le journal est en ajout seul, rejouable. Les entrées confirmées sont injectées comme bloc cité de données et non d'instructions ; celles étiquetées d'un kind vont vers des fichiers arbitraires et n'atteignent jamais le prompt. Le prompt est relu depuis le disque à chaque assemblage : les modifications s'appliquent sans redémarrage. Presets : instantanés JSON partageables. Sans dépendances, réseau ni shell.

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`).

Épingle chaque requête au palier natif d'effort maximal et ajoute un panneau de profondeur de raisonnement par modèle/mode avec un curseur de capacité de 0 à 20, des profils Velocity/Apex isolés et des boîtes à outils de raisonnement hors ligne. Distribué en build obfusqué ; usage commercial autorisé, rétro-ingénierie fermée.

Un commutateur « Loop engine » dans les paramètres web qui échange la boucle d'agent pilotant chaque session dsh entre cinq moteurs — la boucle intégrée in-process plus Claude Code, Codex, Pi et Kimi Code hébergés — sans aucune modification du harness ; chaque moteur hébergé conserve sa réflexion et ses appels d'outils dans la transcription durable de session, prend en charge les commandes, les skills et le preset d'agent, et s'exécute en sandbox via la limite de sous-processus dsh.

Un niveau de réflexion stocké par fournisseur et modèle, pour que l'effort de raisonnement survive à la session dans laquelle il a été défini et atteigne aussi les sous-agents, ce que dsh ne demande jamais. Le sélecteur intra-session prévaut toujours, et un modèle sans ligne garde son défaut de fournisseur.

Canal IM Feishu/Lark pour les agents DeepSeek Harness avec messages natifs de processus de réflexion, cartes d’approbation, cartes live d’objectifs et de tâches, lignes de fan-out de workflow, recherche textuelle de session, et notifications de règlement des jobs en arrière-plan et des sous-agents. L’accès est limité par le périmètre de visibilité propre à l’application Feishu par conception — toute personne admise par l’application peut piloter l’agent et répondre à ses approbations, sauf si les listes autorisées optionnelles pour l’expéditeur, le groupe et l’approbateur sont renseignées.

Remplit la fenêtre de contexte, les max tokens, les niveaux de réflexion et l'entrée d'images manquants des modèles DSH personnalisés à partir de models.dev, et liste les modèles sans correspondance pour édition manuelle.

Amélioration des prompts pour le compositeur : le bouton « ✨ Enhance » réécrit le brouillon en une version plus claire et structurée, avec une réflexion par premiers principes fondée sur le contexte de session, la mémoire et la conversation récente ; pose des questions de clarification dans une carte lorsque des informations clés manquent, puis prévisualise le résultat avant de l’appliquer au champ de saisie.

Chat par abonnement OpenCode Go pour DSH avec sélection par modèle du protocole Completions, Responses ou Anthropic, découverte des modèles, contexte, métadonnées vision et réflexion, valeurs par défaut d'effort et compteurs d'usage.

Changez la langue du processus de réflexion/raisonnement (CoT) de l'agent : 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 et plus, ou suivez automatiquement la locale du système. Ajoute une ligne dans Settings → General, une instruction de prompt système (assemblage par prompt, appliqué aux nouvelles sessions) et la commande /thinking-language.

Archive inter-sessions : workbench, timeline repliée, lignée de subagents, recherche plein texte, résumés rule+LLM, export ZIP et suivi en direct. La page de session inclut la turn rail, panneau droit docké (mode live, épinglé à la session d’origine), renommage synchronisé, résumé de conclusion et pastille d’état persistante (idle / active / tool-wait / stalled). À partir de dsh v0.1.2+, fusion avec TurnNavigatorRail : pastilles vectorielles pour durée, tool calls, erreurs et thinking, plus distribution différée des tools dans l’aperçu. Le clic droit ouvre le workbench ; la barre piano-key est active par défaut, délègue les turns non chargés à l’auto-load officiel et la rail officielle peut être masquée entièrement. Réglages avec 10 paramètres.

Paramètres de modèles tiers pour DeepSeek Harness : choisissez un fournisseur et un modèle dans le menu du compositeur, limitez le niveau de réflexion d’un modèle avec un seul interrupteur sur sa carte de la page officielle Models et configurez les en-têtes de requête par route.

Provider Ollama Cloud pour DeepSeek Harness : configure la route à l'installation, expose les niveaux de réflexion propres à chaque modèle dans le contrôle d'effort du compositeur, et affiche l'usage du compte et un champ API key dans Models et la barre latérale.