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Supervise un processus local de la passerelle workbuddy2api et expose ses modèles comme fournisseur LLM, en lisant les fenêtres de contexte et les niveaux d'effort de raisonnement depuis le propre endpoint de modèles de la passerelle.

Mode de lecture de la documentation DSH.

Route les requêtes de modèle, les récupérations/recherches web et les outils générés via le proxy système Windows ou une adresse personnalisée — noyau idempotent (les lectures ne reconstruisent jamais le répartiteur), basculement d'en-tête en un clic, diagnostic de routage par URL et indices 407 sensibles au NTLM.

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`).

Passerelle de messages multiplateforme et pont de bot IA WeCom avec compression du contexte de session et création de smartsheets.

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.

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

Expose les services MCP de données publiques Cue à DeepSeek Harness : 15 domaines streamable-http (~104 outils) pour les données réglementaires, macro, divulgations, statuts, détentions, entités, académiques, IPO, ESOP, rachat, notes de bas de page et index de faits sous forme d'outils natifs mcp__cue_<domain>__*.

Atelier quantitatif financier et ticker boursier : boule flottante et panneau tiroir, cotations en temps réel des marchés A/HK/US/monde, lignes K multi-périodes et graphiques intraday sur 5 jours, carnet d'ordres de profondeur, flux de capitaux, carte thermique sectorielle et recherche en investissement par IA.

Préparez votre dsh pour du codage sérieux. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactions croisées rappelables, restauration complète du contexte. `hash-edit`, `dvc://browser`, sous-agent comme fonction, workflow comme fonction.

Automatisation Microsoft Office réelle pilotée par COM pour DeepSeek Harness : pilote une instance Excel/Word en cours d'exécution via OfficeMCP — macros VBA, tableaux croisés dynamiques, recalcul de formules en direct et mise en page approfondie des documents ; plus une suite comptable (saisie en partie double avec vérification débit/crédit et grand livre SUMIF).

Enregistre des agents personnalisés définis localement comme sous-agents appelables dans dsh : la conversation principale invoque n'importe quel agent par son nom via use_agent, chacun s'exécutant comme un vrai sous-agent dsh avec sa propre persona. Prend en charge la reprise sur point d'arrêt des exécutions interrompues.

Crée et inspecte les espaces de travail locaux de projets d'agents RecoWork via deux outils DSH bornés et une carte d'espace de travail web.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.

Serveur MCP intégré permettant à des agents externes (Hermes, Claude Code, etc.) de piloter DeepSeek Harness via StreamableHTTP : exécution de tâches synchrones/asynchrones, un bac à sable de fichiers à trois niveaux, un pont d'approbation adossé au Web, la gestion et la recherche de sessions, et des outils de fichiers confinés à des chemins autorisés.

Rail de widgets côté droit pour DeepSeek Harness Web UI : statistiques de session en direct, widgets tâche/contexte/carte de chaleur/citation, quota OpenCode Go, mises en page en grille multi-colonnes (1/2/4 colonnes) avec tuiles longues 2x4, une onde de grossissement continue et dimensionnement par instance ; les widgets sont installables, réorganisables et redimensionnables depuis Paramètres > Composants.

Contrôlez un téléphone HarmonyOS depuis l’interface Web de DSH avec l’IA : miroir d’écran H.264 en direct, touché à la souris et touches système, flux hilog, et outils agentiques qui permettent au modèle de lire l’écran, localiser les contrôles d’interface, puis appuyer, maintenir, presser des touches ou saisir du texte.

Réécrit la copie chinoise d'un plugin installé sur le marché en anglais via un modèle déjà configuré dans le harness : automatiquement à l'installation du plugin, puis rechargé à chaud. Chaque fichier est traduit en une passe complète, validé par un analyseur réel lorsqu'il existe (node --check pour JavaScript, analyseurs JSON et YAML sinon), puis renvoyé au modèle avec l'erreur jusqu'à trois tentatives de réparation ; les fichiers de plus de 48 Ko, ou qui ne s'analysent jamais, basculent vers une passe par plages de lignes comparant chaque ligne renvoyée à l'originale pour la structure. Les phrases de déclenchement et les tables de locale peuvent être préservées au lieu d'être traduites, et l'original intact est conservé à côté du fichier en .zh.bak.

Garde de durcissement pour mcp__omni__parse dans DeepSeek Harness : un listener tools/pre-execute qui refuse les URLs d'hôtes privés/réservés (SSRF), impose une liste blanche ou demande (consentement), et est en fail-closed quand allowedRoots est vide.

Recherche approfondie comme mode agent : une unique boucle révisée qui planifie, recherche dans des rondes parallèles adaptatives pilotées par les lacunes que les chercheurs eux-mêmes déclarent, synthétise un rapport cité puis le relit de manière contradictoire, au lieu d'un script que le modèle réécrit à chaque appel. Les questions que le budget de rondes n'a jamais atteintes sont nommées dans le rapport plutôt qu'écartées.

Dirige web_search vers une instance SearXNG auto-hébergée au lieu de la route native : pagine jusqu'à ce que maxResults soit satisfait et signale une couverture dégradée lorsque les moteurs échouent, afin qu'un ensemble de résultats maigre ne soit pas lu comme un web maigre.

Un fournisseur de fetch local protégé pour la jointure ctx.web — le dsh backend n'est pas livré pour son propre outil web_fetch. Chaque saut de redirection est ré-résolu et vérifié par rapport aux plages non routables, avec une limite de taille en streaming et une liste blanche de types de contenu.

Cue Omni Reader pour DeepSeek Harness : enregistre le serveur MCP omni-reader-mcp audité pour que ses outils d'analyse URL/fichier apparaissent comme mcp__omni__ (parse, get_parse_status, read_result, read_outline, save_result, discard_result, cancel_parse).

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.