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One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

Équipe de sept agents employés pour DeepSeek Harness (directeur de projet, chef de produit, responsable technique, ingénieur, analyste de données, QA, relecteur), chacun avec sa personnalité, son modèle et ses outils autorisés. Les employés reçoivent une mission et se proposent ; la réponse commence par 【accept】 ou 【decline】. Le travail accepté s’exécute en parallèle. Un canevas façon n8n relie les nœuds au départ et transmet les résultats amont via {{input}} ; l’exécution suit les couches topologiques, en parallèle entre employés, en série pour chacun, et ignore les étapes aval après un échec amont. Comprend un panneau Web de gestion, missions et historiques, /dsh-company, miroir agent-team, missions supprimables et mémoire privée par employé.

Mixture-of-Agents natif à la génération : à chaque tour, des modèles de référence traitent en parallèle le même contexte de session en brouillons préalables ; un agrégateur exécute avec tous les outils. Comprend recettes de configuration comme modèle, vues F mirror/R trimmed, contrôle obligatoire des sous-agents via indexation de session à deux formes, vision dérivée par recette (les références visuelles transmettent la lecture d’images à l’agrégateur texte seul), cadence par paliers avec listes distinctes steering/patrol et réutilisation figée entre beats, filtre des sorties de référence dégénérées et identité de modèle anonymisée dans les avis d’échec.

Ajoute une bande lumineuse façon comète le long du bord de la fenêtre DeepSeek Harness : jusqu’à quatre en parallèle, colorées selon le modèle de chaque session. Elle inverse son sens en attendant votre réponse et revient au compositeur ou à l’espace de travail à la fin de la conversation.

Lance un second agent : délègue en parallèle des sous-tâches indépendantes à Codex CLI local (jusqu’à trois) et fait réviser plans/conceptions avant présentation à l’utilisateur. Renvoie conclusion, preuves, contre-exemples et vérification. Le plugin rejette tout dispatch sans délai ou critère d’acceptation.

Enregistre architecture et plans validés, exécute les workers natifs AgentTeams après approbation, lance le codage parallèle et la revue indépendante, puis résume progrès et vérifications.

Fournisseur de recherche et de récupération Web pour DeepSeek Harness et Pi : routage privilégiant l’accès anonyme entre Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl et TinyFish, avec facturation sur opt-in, vérification préalable du quota et annulation encadrée.

Coordination intersessions pour DeepSeek Harness : liste les sessions parallèles, relaie les messages avec attribution de l’expéditeur et suspend/reprend une session si les phases de tâche entrent en conflit.

Subagents experts par rôle pour DeepSeek Harness avec sidebar de tâches : explorer, librarian, oracle, designer et fixer délèguent en parallèle, chacun avec son modèle et sa profondeur de raisonnement.

Preset d’agent : une session exécute un pipeline de développement automatique en trois phases : conception interactive avec des sous-agents de recherche parallèles ; développement par objectifs avec sous-agents réviseurs/développeurs et budgets par package ; puis boucle de corrections d’acceptation.

Réduit fortement les appels LLM dans DeepSeek Harness : court-circuit basé sur le titre, déduplication en cours, cache de rejeu de 24 h et regroupement de N requêtes parallèles en un appel amont via les délimiteurs [[TASK n]] / [[ANSWER n]]. Moins d’appels API et de dépenses, sans changer les réponses.

Réunions en table ronde pour DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 sur Windows Desktop : réutilise les sessions Agent existantes avec discussion, cartes de tâches modifiables, étapes séquentielles/parallèles, fichiers de réunion partagés et procès-verbal du secrétaire.

Shell desktop amélioré pour DSH : démarre le backend local à l’ouverture (sans onglet navigateur), demande avant de l’arrêter à la fermeture et lance backend et Electron en parallèle pour accélérer le démarrage à froid. Fork de dsh-clean-desktop-shell.

v0.8.6 corrige le crash au démarrage : runtime Host peer optionnel, pas une dépendance installée. TypeSafe Jev/System One fournit 7 outils : `jev_decision` (1–25 verdicts typés parallèles, sans prose), `jev_choose` (classe 2–10 options), `jev_batch` (1–20 textes, 1–5 jugements, un appel réel/texte à concurrence bornée ; erreurs brutes, sans supposition), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 au benchmark fixe de 27 questions, concurrence 6). Ledger persistant par défaut : `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` moins dépenses locales depuis `quota.balanceSince` ; aucun endpoint de solde, rien d’inventé. API key absente : erreur explicite ; échecs isolés par surface. Client après refresh ; serveur après redémarrage Host.

Lance une nouvelle session parallèle et reprenable depuis le menu de commandes du composer (/side-chat), sans arrêter la session principale.

Affiche un indicateur de cohérence de 0 à 100 et des commentaires après une analyse parallèle des contradictions dans la session DSH en direct. Déclenchement manuel et analyse automatique périodique activée par défaut, modifiable par session ou globalement.

Limite la concurrence par fournisseur dans le flux `llm/stream` : les requêtes excédentaires attendent dans une file FIFO de DSH afin que l’agent principal, les sous-agents et la compaction se relaient sur un serveur local à emplacement unique (`llama.cpp --parallel 1`) au lieu d’expirer. Paramètres : `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.

Lance en parallèle des sous-agents de revue en lecture seule (sécurité, exactitude, tests, style), chacun pouvant utiliser son propre modèle, puis regroupe un rapport par niveau de gravité depuis `/review` ou un appel à l’outil `code_review`.

Preset d'agent de rédaction de contrats : workflow juridique en 11 étapes avec revue IA en parallèle à 5 voies, portes de décision et packs de domaine pour les contrats généraux, de travail et d'investissement en capital.

Logic-risk review before rewriting: audit the source, decide each fix, generate several drafts in parallel, and export with a per-draft audit report. Bring your own OpenAI-compatible API endpoint and key - the plugin ships no model and returns 403 until one is configured.

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Skill bundle that installs the codex-collab skill for driving the local OpenAI Codex CLI as a vendor instead of a consultant: every delegation carries acceptance criteria and a self-test script, the result is verified by running those tests locally, and a failure is handed back with its original error output; batch delegation runs sequentially (parallel subprocesses are not usable locally) and multi-turn continuation stays inside one session. Requires the local Codex CLI and PowerShell 7+; the helper scripts are Windows-native and only partially work on macOS/Linux.

Conseil de rédaction : brouillons parallèles multi-modèles, consensus du juge et synthèse des critiques, amélioration de prompts IA, illustration de concepts visuels et aperçu de fichiers Markdown.