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Connecte à DSH les modèles Trae CN auxquels une session locale est ouverte, avec prise en charge des appels d’outils exécutés par DSH, du changement de compte et de l’affichage des crédits Work/généraux.

Tableau de bord d'utilisation multi-fournisseurs avec répartition des tokens par fournisseur/modèle, exploration par calendrier, soldes de compte et suivi des quotas d'abonnement OpenCode Go / Z.ai.

Mémoire associative proactive pour DSH : injecte un rappel sans prompt à une frontière fixe, avec auto-consolidation à trois couches, cristallisation des skills et gestion du contexte à la manière d’Astra. Comprend des registres de passation et un tableau blanc PLAN qui survivent aux changements de fenêtre de contexte, ainsi qu’une détection du niveau d’eau avec une fenêtre de modèle auto-détectée. Stockage Markdown local, agnostique au modèle, zéro dépendance ; plancher lexical de 0 Go avec couches sémantiques optionnelles.

Connectez l'OAuth ChatGPT et les modèles OpenAI Codex à DeepSeek Harness, avec des outils de recherche et d'image en option.

Confie le raisonnement à Claude Code ou Codex : comprendre la demande, rédiger un prompt clair pour DeepSeek Harness et examiner le résultat. dsh-baton lance lui-même les tests, liste les changements et fait vérifier chaque exigence par un sous-agent ; le modèle principal lit le résultat et décide. Codex attend en un seul appel jusqu’à 59 minutes, sans hook à faire confiance ni polling. La demande peut changer pendant l’exécution et le modèle Harness de la tâche peut être choisi. Sur les gros travaux, cela économise l’essentiel du quota de planification.

Compression du contexte pilotée par le modèle (Active Context Pruning) pour DeepSeek Harness : le modèle décide quand et quoi compresser.

Permet à DeepSeek Harness de voir et contrôler tout programme Windows. Le modèle observe l’écran réel et pilote souris, clavier et fenêtres. Plusieurs étapes s’exécutent en un aller-retour ; la fenêtre est activée avant la saisie pour cliquer au bon endroit. Peut réaliser des tâches de bureau comme le dessin CAD, la simulation de circuits et l’envoi de messages.

Modèles Google Antigravity (agy CLI) pour DSH — chat en streaming avec les abonnements Gemini/Claude/GPT-OSS, cartes d'outils natives, tours de réflexion, et connexion Google OAuth dans le GUI.

Enregistre les routes Ark Agent Plan, Coding Plan et les modèles postpayés dans le sélecteur de modèle natif de DSH.

Permet à l’IA d’insérer dans le fil ou un panneau latéral une interface générée en streaming et écrite en TSX, langage déjà natif pour le modèle, sans schéma JSON à lui apprendre. Rendu sans scintillement, état conservé d’une image à l’autre sans remontage forcé, et clic dans la carte déclenchant le tour suivant. L’affichage inline convient au streaming ; le Canvas latéral est plus agentique. Les cartes peuvent exécuter bash, curl, appeler le modèle et lire/écrire des fichiers.

Affiche les messages steering envoyés mais non lus, à retirer un par un ou tous avant lecture par le modèle.

Amélioration de prompts en un clic (5 modes, chaîne de mémoire, repli multi-modèles) plus reconnaissance vocale (Qwen3-ASR cloud / SenseVoice hors ligne, arrêt automatique au silence) pour le compositeur, avec redémarrage du service DSH en un clic.

Maintient les longues sessions DSH lorsqu’un canal de modèle tombe en panne. Prend le relais après l’échec des nouvelles tentatives intégrées ; un disjoncteur autoréparateur s’active après des 429/5xx répétés ou une erreur terminale et envoie la requête suivante sur un autre canal de la chaîne. Compatible DSH 0.1.x et 0.2.x ; le basculement et le RPC de gestion des secours sont vérifiés en 0.2.1-rc.2. Le secours se choisit dans Réglages ou dans le panneau près du composeur, les deux restant synchronisés. Chaque changement est consigné dans un journal d’audit JSONL plutôt que dans la conversation, afin qu’un événement inconnu n’empêche pas l’hôte de charger toute la session.

Centre personnel pour DeepSeek Harness : statistiques d’usage intersessions par fournisseur et modèle (détection automatique des modèles configurés), estimation du coût par modèle, instructions personnalisées globales, compagnon de bureau piloté par les données avec skins bitmap et vectoriels, et aperçu de l’état des conversations. Tout reste local et hors ligne.

Plugin de fournisseur Volcengine Ark pour DeepSeek Harness (DSH) : enregistre les routes Agent Plan, Coding Plan et postpayées sur l'adaptateur natif pi-ai afin que les modèles Ark apparaissent dans le sélecteur de modèles.

MCP Connector pour DeepSeek Harness : un gestionnaire MCP avec un panneau unique pour connecter des serveurs, configurer l'autorisation, chercher des outils entre les connexions et diagnostiquer les échecs. Parcourez un catalogue continuellement mis à jour de plus de cent connecteurs ; filtrez par connexion/serveur/statut, inspectez les paramètres lisibles et l'heure du dernier cache réussi, et redécouvrez les outils. Prend en charge OAuth 2.0 PKCE, les clés API, stdio/HTTP et l'import JSON mcpServers. Maintenu par Qichacha/QCC.

Compactage du contexte dirigé par le modèle en mode PTC : regroupe les exécutions de programmes en blocs et remplace les messages des blocs terminés par des résumés rédigés par le modèle.

Ajoute la connexion de compte, la configuration d'API et de Provider personnalisé, le changement de modèle, le repli d'image pour les modèles textuels et l'attribution des jetons/coûts à DeepSeek Harness 47f.

Crée des scènes de produit Blender modifiables dans DSH. Partez de recettes de haut-parleur/tasse/lampe ou de modèles importés ; Lighttable affiche les résultats, compare les révisions et règle dimensions, matériaux, caméras et lumières. Place les modèles statiques sur des maillages et enregistre une vue complète sans changer les caméras ni l’animation ; répare les coordonnées de texture répétée sur les faces planes sans modifier la géométrie. Rend images et vidéos de prises enregistrées, exporte les révisions modifiables et leurs ressources. Inspection native, révisions immuables et validation protègent l’existant. Compatible DSH 0.2.1-rc.1 et ancien host ; 20 outils de modélisation, revue et livraison.

Tableau de bord de facturation dans la barre latérale : utilisation réelle agrégée à partir des journaux de session (appels/tokens/cache par modèle et par jour), coût estimé en CNY d'après un catalogue de tarifs multi-fournisseurs à jour, les routes des forfaits d'abonnement (coding/token/agent) sont exemptées, et points d'état par fournisseur.

Connecte à DSH tout agent compatible ACP et en fait le point d’entrée unique des conversations et tâches. Modèles, niveaux de raisonnement et modes d’autorisation viennent de l’agent. Les appels d’outils apparaissent dans le chat principal, les diff sur une page NTR dédiée et les demandes d’approbation dans le composeur. Nécessite un CLI d’agent compatible ACP installé localement.

Base de connaissances pour DeepSeek Harness : rassemble à la requête les éléments ContextWindow dans les limites de titres et de tokens, avec lecture complémentaire autour de chaque résultat. Combine recherche BM25/vectorielle, RRF pondéré, MMR et reclassement local/distant facultatif. Inclut l’injection automatique des sources, un panneau pour télécharger et vérifier les modèles locaux d’embedding/reclassement/OCR, la recherche par mots-clés sans téléchargement de modèle et le nouveau scan des dossiers importés.

Panneau de gestion en lecture seule pour le client MCP officiel de DSH : statut de connexion, outils enregistrés, erreurs et nombre de reconnexions, via la commande /mcp et un onglet Réglages, avec un affichage assaini et des suggestions de patchs d'activation/désactivation.