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Panneau de réglages des modèles de DeepSeek Harness : modèle par défaut des nouvelles sessions et remplacements distincts de fournisseur/modèle/effort de raisonnement pour les sous-agents et les cycles d’objectif, avec rechargement à chaud.

Intègre à DSH les modèles WorkBuddy gratuits/payants, nationaux et internationaux, sans l’application de bureau. Fork maintenu de Faide-cyber/dsh-workbuddy, publié sous @bushizhanghan/dsh-workmate ; l’entrée amont figure déjà dans ce catalogue. Ne les installez pas ensemble : ils enregistrent le même provider id « workbuddy-ai » et entrent en conflit. v1.2.7 déplace les prompts système trop longs après le classificateur de risque de canal de la passerelle nationale, remplace la chaîne de marque DSH et ajoute un dump de débogage. Compatible avec dsh 0.2.0-rc.2 à 0.2.1, préversions comprises.

Panneau d’usage sur le hero de session vide : sessions, messages, tokens totaux, jours actifs, heure de pointe, model favori et heatmap de contribution. Période : totale, 30 jours ou 7 jours.

Remplace le sélecteur de modèle et d’effort de raisonnement du compositeur par un menu à deux niveaux et six habillages de curseur.

Après chaque réponse, prédit le prochain message et l’affiche en ghost text gris dans le composeur. Tab le remplit sans envoyer; le model de prédiction est sélectionnable.

Generative UI : le modèle appelle render_ui avec un snippet React et la réponse devient une carte interactive dans la conversation. Le snippet tourne dans un iframe sandboxé à origine opaque : il ne peut lire ni la page hôte, ni son stockage, ni ses cookies; la CSP du frame bloque le réseau. Un message de carte n’est envoyé qu’après confirmation utilisateur; une carte en échec affiche son erreur et son source sous un toggle.

Mémoire DSH en Markdown. Enregistre chaque jour les échanges réels utilisateur/assistant sans appel au modèle; un LLM les résume dans le prompt système à chaque tour. Recherche locale CJK bigram + BM25 en 3 niveaux (index/résumé/texte complet), ne récupère que le détail demandé. Les entrées P0 et utilisateur ne changent jamais automatiquement; l’oubli marque stale sans supprimer, avec audit dans status.md. Six outils : recall/write/status/extract/feedback et bibliothèque de skills. Une carte signale les groupes prêts pour un skill; clic crée SKILL.md, installé après accord. Apprentissage activé par défaut avec le modèle de conversation. Le coupe-circuit arrête le LLM, pas la capture. Erreurs dans prompt et status.md. JavaScript pur, sans dépendance runtime hors packages Harness.

Diagnostique les points d’accès d’API LLM tierces depuis la barre latérale en quatre étapes : DNS/TCP/TLS, clé et modèle, vraie conversation en flux continu, puis répétitions chronométrées. Indique time-to-first-token, débit de sortie et taux de réussite ; rattache chaque échec à l’étape bloquée et précise les octets réellement sortis de la machine. 37 préréglages de fournisseurs, aucun nom de modèle codé en dur.

Lance des tâches Agent ponctuelles ou récurrentes dans de nouvelles sessions DSH, avec horaires en langage naturel, édition visuelle et historique lié aux sessions. Prend en charge les modèles et skills personnalisés, la pause en cas d’échec et les réglages d’autorisation.

Allège le contexte de l’agent avec des interrupteurs à un clic pour skills et MCP : il ne garde que ce dont le tour a besoin. Les éléments désactivés ne sont plus injectés dans le contexte modèle, réduisant contenu et tokens.

Conserve la mémoire entre sessions dans un court document Markdown réécrit intégralement à la fin de chaque tour. Les outils du modèle, la page et la réécriture automatique peuvent tous le modifier.

Permet d’avancer le seuil de compactage automatique par modèle dans DeepSeek Harness. /autocompact enregistre une dérogation limitée à la session pour le couple exact provider/model (off reprend les valeurs du backend; default efface la dérogation). Settings → Autocompact gère les seuils persistants hérités par chaque session; l’état s’affiche près du champ de saisie.

Expose dans le sélecteur DSH tous les modèles gratuits du catalogue local `opencode serve`, tous fournisseurs compris, même personnalisés. Refuse les outils natifs OpenCode afin que l’exécution reste dans DSH.

Fournisseur LLM non officiel pour Volcengine Ark Coding Plan. Enregistre 12 modèles via la route `ark-coding`, avec les capacités indiquées pour chacun, et alterne automatiquement entre plusieurs comptes. Inclut une version figée d’arkcli pour le catalogue officiel et le quota actuel, ainsi qu’un assistant de réglage et une carte d’usage dans la barre latérale.

Ajoute aux statistiques du champ de rédaction le coût de la session par tour et le modèle utilisé. Le total de la conversation distingue aussi les accès au cache et les absences de cache (CNY); la grille tarifaire officielle s’actualise à la demande.

Lit vidéo et audio locaux dans le chat. Captures, transcodages et voix off créés pendant un tour s’affichent sous la réponse finale si leur chemin figure dans commandes, sortie ou réponse ; play_video lit les autres fichiers. Cartes vidéo avec aperçu au survol, barre de recherche audio ; HTTP Range permet la recherche sans charger les longs fichiers en mémoire. Ajoute un rendu latéral car l’aperçu intégré ne lit pas mp4. look_video utilise Chrome/Edge local masqué pour planches horodatées, grandes images ou séquences courtes ; vérifie silence, faible volume, clipping, canal unique, images noires/figées et en-têtes MP4/MOV (codec, HDR, faststart) pour mobile ; correctifs ffmpeg inclus.

Plugin d’agents pour DeepSeek Harness (DSH), OpenCode, Pi et Codex : définit des rôles d’agents IA personnalisés avec prompts, modèles, Skills, permissions, mémoire et orchestration multi-agents.

Ajoute Git local et quatre onglets GitHub distants dans la barre latérale officielle de DSH. Changes gère la préparation fichier par fichier, les différences ligne à ligne et les messages de commit rédigés par le modèle configuré; History est aussi disponible. Code, Issues, Pull requests et Actions passent par l’hôte. Le token y reste via ctx.credentials et /dsh-git/* n’accepte que les requêtes loopback.

Source de modèles OpenCode Go pour DSH : lit le catalogue opencode-go de Models.dev et le sert sur une route distincte opencode-go-live, en conservant la route intégrée opencode-go. L’instantané du catalogue est mis en cache sous le répertoire de DSH ; en cas d’échec de mise à jour, la dernière version réussie est conservée. Sa carte Models permet de modifier la clé de route et d’afficher l’usage de l’abonnement OpenCode Go.

Basculement de modèles et maintien des tours pour DeepSeek Harness. Une requête qui échoue avec une erreur de modèle avant toute sortie visible essaie les modèles des groupes de fournisseurs configurés, puis le fournisseur suivant, jusqu’à obtenir un flux. Les erreurs temporaires sont réessayées avec délai progressif sous surveillance de disponibilité ; un tour bloqué reprend avec des relances «继续» prédéfinies. Le mode entièrement automatique, facultatif, répond aux demandes d’autorisation, questions et validations de plan, et consigne chaque décision dans AUTO-MODE.md.

Génère des images sur le GPU de l’utilisateur en mettant en file d’attente un workflow via l’API HTTP d’une installation ComfyUI locale : Z-Image-Turbo pour les brouillons rapides, Qwen-Image-2.1 pour les ressources finales et le texte lisible dans l’image. Enregistre comfyui_generate et comfyui_status et fournit un Skill sur le choix des modèles et la rédaction des prompts. Aucune dépendance d’exécution ; démarre ComfyUI sans interface si aucun serveur n’écoute.

Rappelle un message déjà envoyé : le journal de session reste append-only et rien n’est supprimé, mais les tours rappelés quittent le contexte du modèle et le transcript, et le texte revient dans le composer. Les fichiers modifiés par ces tours sont mis en quarantaine, consultable et vidable depuis sa propre page de réglages.

Fournit un seul point d’accès authentifié compatible OpenAI, basé sur CLIProxyAPI, pour DSH et d’autres outils. Regroupe WorkBuddy, OpenCode Zen, Ollama/LM Studio locaux et les abonnements CLI comme Codex et Kimi. Connectez-vous depuis la page DSH sans installer leurs CLI, puis synchronisez les modèles choisis dans DSH par source. Les réglages proposent un interrupteur par source, des étiquettes gratuit/payant, l’usage du forfait, les statistiques sur 24 h des clés API, le choix des modèles et la mise à jour/désinstallation. Fonctionne sous macOS, Linux (y compris avec dsh-vps) et Windows.

Empêche DeepSeek Harness de compacter (résumer) la conversation trop tôt. Sans lui, la compaction commence vers la moitié des petites fenêtres de contexte ; le plugin attend le niveau souhaité (80 % par défaut), réglable par fournisseur/modèle. Il change uniquement le moment de la compaction : DSH décide toujours du contenu conservé dans le résumé.