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Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Transcription vocale locale multi-modèles pour le compositeur DSH Web. L'utilisateur choisit Whistle ou Voz ; chaque modèle est téléchargé à la demande. Fourni en bundle DSH.

Outils du CLI local jetformat : convertir DOCX/XLSX/PPTX en PDF, extraire du texte, valider les fichiers et inspecter, fusionner, extraire des pages ou rendre des PDF. CLI jetformat requis.

Mémoire longue inter-session via service Go local (environ 50 Mo RAM, SQLite-vec et affirmations enrichies par vérification) : rappel injecté sans latence à chaque message, ingestion de transcription en fin de session, outils memory_search/memory_logs/memory_ingest. Installation : dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. `dsh plugin add` ne fournit que le pont et n’installe pas le service Go ; installez-le et démarrez-le d'abord selon le README. Tant qu'il ne tourne pas, les outils renvoient silencieusement un résultat vide.

Plugin natif DeepSeek Harness : envoie chaque prompt au pipeline local de capture agent-feedback-loop et injecte les règles récurrentes compilées dans le contexte.

Local images and videos as the DSH desktop window background: timed rotation with 0.7s cross-fades, first-frame-ready before fading in, automatic light/dark ink for readability, adjustable blur and panel/sidebar opacity, video thumbnails, and a probe endpoint reporting load, layer and selector health. Reads only the local files you point it at.

Model attribution panel for the dsh web chat — local, zero-network structural fingerprinting (template token leaks, glitch canaries, tokenizer usage-vector matching) that scores which of 29 AI vendors a session's responses most resemble, with a per-claim evidence ledger and a 12-probe active battery.

Lecteur TXT local dans un onglet latéral et assistant IA de lecture anti-spoilers : le modèle ne voit que le contenu déjà lu (chapitre actuel, fin du précédent et fichier de contexte par livre enrichi au fil de la lecture). Extraits, réflexions et réponses deviennent des notes Markdown structurées exportables vers Obsidian ; le texte brut ne se déverrouille que pour un livre marqué terminé.

Plugin DSH enregistrant la skill ai-eight-honors-eight-shames : huit règles vérifiables pour agents de code (vérifier avant d'appeler, clarifier l'ambiguïté, citer les preuves, réutiliser avant de créer, tester avant d'annoncer fini, suivre les conventions locales, séparer fait et inférence, garder les changements réversibles) et une neuvième qui consigne chaque demande et modification dans les rapports à la racine de l'espace de travail.

Atelier de chimie pour DSH Web. Dessinez dans Ketcher ; un script télécharge le build, rendu localement dans le navigateur sans backend. RDKit calcule la molécule courante sans appel de modèle : formule, masses, logP, TPSA, donneurs/accepteurs H, anneaux, Fsp3, centres stéréogènes, règles Lipinski/Veber, QED, alertes PAINS/BRENK, squelette Murcko, SMARTS, similarité, conversion, standardisation et nettoyage par lot. L'onglet rétrosynthèse dialogue avec un backend interchangeable (Retro* par défaut) via un processus JSON entrée/sortie ; s'il manque, il l'indique sans inventer de voie. Le calcul utilise le paquet Python du dépôt (rdkit), à installer séparément avec pip.

Enregistre dans un profil DSH le serveur MCP stdio dsh-mol, basé sur RDKit et sans accès réseau. Ses 12 outils couvrent : validation SMILES en trois niveaux avec diagnostic lisible et position des caractères, propriétés moléculaires, drug-likeness et alertes, rendu PNG/SVG, grilles de molécules, conversion SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/formule, standardisation avec journal par étape, dédoublonnage, recherche SMARTS, similarité de fingerprints et nettoyage par lot signalant chaque ligne rejetée. Le patch n'enregistre que le serveur ; le paquet Python des outils doit être installé séparément. Le README indique `pip install` et l'installation depuis les sources ; jusqu'à sa publication sur PyPI, seule la voie source fonctionne.

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Remplace la liste reasoning-effort par un curseur à crans manipulable. Propose 13 effets canvas répartis en cinq familles (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), déverrouillés sur trois niveaux selon l’effort. Le mode Custom combine 10 formes de particules et 8 trajectoires ; 9 accents et un sélecteur hexadécimal recolorent les effets. Sons de touche facultatifs : deux clips vocaux, canard synthétique, clic mécanique et fichier audio local.

Local Markdown notes as governable working memory for DeepSeek Harness agents: dual-mode source/WYSIWYG editor with images, convention or reference notes auto-inject into the system prompt with sensitive values masked, plus snapshot version history, recycle bin, undoable archiving, AI reorganization, backlinks and full-text search. Compatible with DSH 0.1.7-0.2.x.

Passerelle de vision pour les routes DeepSeek uniquement textuelles, qui analyse les images jointes et locales via des points de terminaison OpenAI Responses, Chat Completions ou Anthropic Messages configurables, tout en laissant les routes capables d'images en natif.

Édition anglaise de la Loi de Weiwen (loi KISS) : le premier et unique intergiciel d'arbitrage causal en boîte blanche, agnostique du domaine, pour les agents IA. Contrairement aux outils d'inférence causale propres à un domaine (statistiques/économie/ML) ou aux pare-feu d'agents à base de preuves, il arbitre *chaque* appel d'outil le long d'une chaîne causale structurelle déterministe (R->S->D->H->M) avant l'exécution — dans n'importe quel domaine, sans entraînement ni réglage par domaine. Il bloque les opérations destructrices et les fichiers d'identifiants, escalade les violations de limites répétées, coupe les maillons défaillants jusqu'à correction vérifiée, et rend des verdicts de risque sur les exécutions non auditables ; fonctionne entièrement en local, sans coût d'API.

Espace autonome de portefeuille personnel et recherche d’investissement pour DSH : inscription locale, import d’actifs et vues d’allocation, suivi des marchés et actualités, bibliothèque de recherche et synthèses IA facultatives configurées par l’utilisateur. Fournit un runtime Windows et conserve les données en local.

Conversation outline panel for the DSH web surface: user questions as root nodes (index, time, tool count and text volume per turn) with the Markdown headings of assistant replies hanging beneath them, plus level slider, search scope, bookmarks, copy and export as Markdown, section jump, keyboard navigation, a right-edge density rail and per-session reading-position memory. Read-only UI: it never touches prompts, tool results or provider traffic, and writes nothing outside its own localStorage keys.

Boîte de réception personnelle pour DeepSeek Harness (dsh) : /inbox dans le compositeur ou panneau latéral enregistre liens, images, texte et identifiants dans un coffre local, classés par règles locales puis par modèle à débit limité. Consultation, recherche et modification dans le panneau ; l’assistant récupère les éléments à la demande en conversation. Les secrets des identifiants sont chiffrés au repos. Sync WebDAV/S3 facultative pour données et pièces jointes. Windows uniquement pour l’instant.

Place trois outils routeur (list_capabilities, describe_tool, call_tool) devant les serveurs MCP stdio : les schémas se chargent à la demande, pas à chaque requête. Chaque résultat suit une échelle déterministe et l'original est archivé d'abord (retrieve_spill le relit). Permet de chiffrer en tokens les groupes d'outils et de masquer les groupes intégrés par agent. Relie un routeur Python à bibliothèque standard ; Python 3.9+ est requis.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Moteur local de registre d'état personnel et de décision pour dsh : conserve chaque entrée octet par octet avec une provenance au niveau de la ligne, argumente contre ses propres conclusions en générant d'abord des réfutations, fait vieillir chaque fait stocké selon son propre TTL, et signale les décisions qui ne reposent sur rien du tout.

Génère des images via une session web ChatGPT connectée et les télécharge dans un répertoire local.

Envoie chaque prompt dsh dans le pipeline local de mémoire de retour agent-feedback-loop — capture l'insatisfaction, la transforme hors ligne en réflexions, et rattache au tour le contexte compilé des règles de récurrence, sans jamais bloquer un prompt. Nécessite le runtime agent-feedback-loop ; exécuter ensuite agent-feedback-loop install câble automatiquement les profils dsh existants.