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Mémoire d'équipe auto-évolutive en Markdown brut dans git : un plugin Cordis natif qui enregistre 38 outils mémoire à nom simple plus une section de signaux de prompt réévaluée à chaque assemblage, avec renforcement RPE, décroissance et consolidation pendant le sommeil ; partage un dépôt de données avec ses hôtes Claude Code (MCP) et OpenClaw ; vérifié avec DSH 0.1.0-rc.6.

Mémoire d'équipe auto-évolutive en Markdown brut dans git : un plugin Cordis natif qui enregistre 38 outils de mémoire à nom simple ainsi qu'une section de signaux de prompt réévaluée à chaque assemblage, avec renforcement RPE, décroissance et consolidation pendant le sommeil ; partage un seul dépôt de données avec ses hôtes Claude Code (MCP) et OpenClaw ; vérifié avec DSH 0.1.0-rc.6.

Revue des modifications en attente pour DeepSeek Harness : chaque modification d'edit, write et str_replace_editor est automatiquement rassemblée dans la liste des fichiers, où un bloc de modification, les blocs d'une sélection ou le fichier entier peuvent être conservés ou annulés, avec prise en charge de annuler/rétablir. Importe les modifications de gestion de versions de l'espace de travail, affiche le diff en simple colonne ou côte à côte, et propose un aperçu Markdown où les modifications peuvent aussi être conservées ou annulées, la recherche dans le fichier, le saut de blocs et des références de ligne copiables ; les données de diff sont stockées durablement, la revue se poursuit donc après un redémarrage.

Analyse l'usage entre modèles, fournisseurs, espaces de travail et périodes, avec dates personnalisées sur tout l'historique, cache-hits visibles et ventilations par modèle/fournisseur. Comprend tendances horaires/jour, carte de chaleur de 53 semaines façon GitHub, séries, anneaux de tokens par modèle et espace (tokens, coût, %), filtres combinables, efficacité du cache, solde DeepSeek, alias d'espaces, export CSV, et un grand livre durable qui conserve l'usage après suppression de session ou d'espace (ligne Deleted), reconstruit de façon incrémentale. Registre des espaces rafraîchi via la sonde DSH domain/changed ; seuls les espaces enregistrés comptent. Comptabilité séparée : entrée, cache, raisonnement. Chinois : heure locale ; anglais : UTC ; API en loopback uniquement.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

Analyse de vidéos Bilibili : métadonnées, transcription (repli ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commentaires, danmaku, et images clés nettes avec descriptions de vision locales optionnelles.

Tableau de bord de tokens, coût et solde sous le composer : indicateur en direct plus des graphiques SVG sans dépendance pour l'utilisation par tour, le coût estimé et le solde du compte DeepSeek.

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.

Bibliothèque d’intelligence de design UI/UX offline-first pour DeepSeek Harness : outils design_recommend, design_review et design_search avec une base intégrée de 84 styles de design, 192 palettes de couleurs, 74 associations de polices, 99 lignes directrices UX, 25 types de graphiques et 22 piles technologiques, centrée sur le chinois et sans dépendances à l’exécution.

Serveur MCP de données financières A-share chinoises pour le harness : 11 outils fin_data__* (quotes/K-lines/financials/calendar/special-data/announcements/EDB/reconcile/funds/indices) sur THS REST officiel gratuit (primaire) + AKShare (fallback) + Wind (domaines exclusifs), avec dégradation observable, compression de budget de contexte (-72.2% côté résultat mesuré), et un lac de données de marché hors ligne 10 ans ; BYOK.

Outils de base de données pour agents : list/query/exec/schema/stats/health sur SQLite/MySQL/PostgreSQL, avec protection en lecture seule de niveau lexeur, limites de lignes, sortie de requête CSV/JSON et un chemin d'écriture soumis à approbation.

Cotations d'actions américaines, historique des prix, états financiers, consensus des analystes et actualités via yahoo-finance2.

Connecteur MySQL pour DeepSeek Harness : configurez plusieurs connexions dans la page des paramètres avec allowlist (liste blanche) des tables et permission d’écriture par connexion, changez la connexion active depuis le compositeur, et exposez les outils mysql_query / mysql_tables / mysql_execute à chaque préréglage d’agent.

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.

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.

Opérations Grafana conversationnelles : inspectez les données en direct du tableau de bord à travers des sources nommées, puis effectuez des modifications sûres et vérifiables du tableau de bord avec approbation et contrôles de version.

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>__*.

Plus de 100 skills de données social media multi-plateformes, plus 40 outils MCP natifs couvrant APIs de données, recherche IA et génération IA — tous installables en une commande.

Exporte les événements de tour, modèle, outil, approbation, nouvelle tentative et erreur de DSH (métadonnées uniquement) vers Tuning Engines pour des traces gouvernées, une évaluation des politiques, une analyse des coûts et une revue des Work Sessions, avec une file de nouvelles tentatives persistée sur disque.

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.

Statistiques descriptives, percentiles, distributions de fréquence et corrélation.

Plugin DeepSeek Harness qui bloque les installations npm risquées grâce à des analyses de métadonnées et de chaîne d'approvisionnement approfondies.

Math Agent Framework pour DeepSeek Harness : moteur de dérivation symbolique (CES / formes quadratiques / ODE / PDE), vérification SymPy, preuves formelles vérifiées par le compilateur Lean 4 et vérification adverse multi-agents de style QED, exposés comme outils DSH natifs via un shell TS faisant pont vers un moteur Python. Nécessite le clonage du dépôt math-agent-framework et `pip install -r requirements.txt`, avec MATH_AGENT_HOME pointant vers la racine du dépôt. Chaque résultat comporte une traçabilité (versions des moteurs, graine, tolérances) et est marqué comme données non fiables.

Connecte dsh à Notion via le MCP Notion officiel (OAuth + PKCE) : recherchez, lisez et écrivez des pages, bases de données et commentaires via les outils `mcp__notion__*`.