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Ajoute un onglet Graph qui représente l'exécution d'une session sous forme de DAG interactif des tours, étapes LLM, outils, Skills, sous-agents, modifications de code et tests, avec statut en direct, agrégation des tentatives, chemin critique et lien avec la trajectoire.

Orchestration rembobinage / réessai / bifurcation (hôte) plus remplacement du moteur de rendu conversation.chat.node (navigateur) — actions d'édition / réessai de message sur les bulles utilisateur.

Quand un tour dsh est interrompu — par un redémarrage web ou un accroc en amont (limite de débit, erreur 5xx, erreur de quota) — ce plugin injecte automatiquement un « continue » pour que votre session reprenne là où elle s'était arrêtée, avec une protection contre les boucles mortes qui rend la main si la nouvelle tentative ne produit rien.

Édition de messages atomique au tour, réessai, reroll et navigation par arbre de versions pour les conversations DeepSeek Harness.

Outils HTTP de récupération anti-bot durcis par la pile de scraping en production de SXS (des millions de requêtes par jour) : rotation de pool d'UA, nouvelle tentative avec backoff exponentiel, détection de murs anti-bot (captcha / défis de vérification) et limitation de débit adaptative — outils : `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Undermind literature search inside DeepSeek Harness. The plugin owns the OAuth authorization-code + PKCE login the remote MCP server requires, refreshes the rotating refresh token before expiry, re-initializes the MCP session when the server drops it, and registers every tool Undermind tools/list returns as a mcp__undermind__* tool, alongside a permanent undermind_auth tool for status, login, logout and retry. Needs an Undermind account and a client id - Undermind accepts a Client ID Metadata Document URL (CIMD) or a pre-registered client id, and does not support dynamic client registration.

Arrête l'agent après N échecs consécutifs sur le même outil. Au lieu d'une nouvelle tentative, transmet une instruction d'arrêt en quatre parties : essais effectués, texte exact de l'erreur, cause probable et action requise de l'utilisateur. Détecte les vrais résultats d'outil (isError ou code de sortie shell non nul) et les relaie via agent.steer afin qu'ils parviennent comme message entrant, pas comme ligne de journal.

Radar des échecs d’outils DSH : taux d’erreur, grappes de nouvelles tentatives et latence de queue par outil, à partir des sidecars tool-trace.

Basculement transparent entre fournisseurs pour les requêtes principales DSH Agent : chaînes fallback nommées, choix par session et réessais configurables par route.

Panneau de discussion de groupe à rôles multiples pour DeepSeek Harness : participer comme un personnage et discuter avec 2 à 3 membres IA ; router les réponses selon le destinataire avec des interventions probabilistes des autres ; relais avec @, mémoire et relations privées, bibliothèque globale de personnages, diagnostic et nouvelle tentative des échecs, recherche, note de scène épinglée, long historique paginé, synchronisation entre onglets, modèles du catalogue de fournisseurs et import/export JSON.

Analyse forensique des décisions de routage passées. Rejoue chaque session et classe de manière déterministe, sans LLM, la complexité de chaque tour d’après la forme de la demande. Repère deux gaspillages : modèle coûteux pour tâche facile (écart mesurable) ; modèle bon marché qui échoue sur une tâche difficile, chaque reprise renvoyant tout le contexte et coûtant plus cher qu’une montée en gamme. Distingue les reprises dues à la capacité fournisseur (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) des échecs du modèle pour éviter les fausses alertes. Déduit des règles à partir des preuves et chiffre via une table intégrée par million de tokens.

Récupération automatique d’un tour mal terminé : reprise après panne temporaire, continuation après troncature, relance après une liste todo inachevée. Repli 429 par requête et dock client pour modifier/renvoyer, réessayer ou arrêter et reposer la question.

Dashboard de tokens pour tout Harness : totalise par session et tour les tokens tarifés (input non cache, cache read/write, output) et estime le coût CNY peak/off-peak. « Token 用量 » au-dessus de Settings ouvre `/token-stats` (nouvel onglet Web, popup intégré Desktop) ; collecte et rafraîchit toutes les 60 s tant que l’onglet est visible. Lit le flux utilisé par `dsh-token-meter` : assistant/chunk en 0.1.x et assistant/message, assistant/attempt en 0.2.x ; un attempt répété après retry LLM compte comme appel tarifé distinct. Historique initial depuis rollup persistant, puis seuls les logs dont mtime ou taille change sont reparsés. Host et client dans un seul paquet.

Clinique en lecture seule des journaux de session DSH : 22 diagnostics nommés (gaspillage de tokens, boucles de retry/échec, contexte gonflé, oubli intersession, MCP servers et skills inactifs). Chaque constat a un localisateur de preuve rejouable, par exemple `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110`, et une prescription exécutable : extrait YAML de profile-patch ou commande avec valeurs actuelle→proposée, risque, vérification et source. Une commande de feedback retire la prescription refusée et le rapport indique qu’elle a été retirée par votre retour. Zéro dépendance, sortie réseau nulle par défaut, aucun fichier de session modifié.

Optimiseur de prompts dans la rangée d’outils de saisie du composer : choisir catégorie et modèle, puis ✨ réécrit le brouillon sur place avec undo en un clic. Catégories Basic, Context et Image ; annulation d’une exécution, affichage durée et tokens. 15 modèles couvrent reformulation de consignes, plan par étapes, cadrage de recherche de sécurité, fiches de rôle de system prompt, prompts text-to-image/image-to-image. Les modèles Context lisent les derniers tours pour résoudre les coréférences. Appels via le service modèle hôte ; Settings expose modèle et budgets. Un guard vérifie la conservation des contraintes utilisateur et avertit au lieu de relancer automatiquement. Adapté à dsh 0.1.7 et 0.2.

Serveurs MCP par projet : déclarés dans les documents (`.dsh/mcp.json` par défaut ; fichiers locaux/globaux configurés dans Settings), montés seulement pour les sessions du projet, dès le premier tour et libérés au repos. Panneau latéral/Settings : projets actifs, état des serveurs et session portant chaque montage ; actions `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled`, édition d’une entrée existante. Politique par projet (`disclosure`/`direct`/`off`), pins et `mcp_search_tools` règlent la visibilité du modèle. `${VAR}` vient des `.env` projet et du fichier d’identifiants ; compteurs d’appels conservés après les sessions.

Gestionnaire de canaux de modèles : regroupe les candidats fournisseur/modèle sous `roundrobin/<group>` avec basculement, nouvelle tentative, délai et cooldown. Les réglages modifient fournisseurs/groupes et lancent des tests de vitesse et de requête réelle par modèle. Le panneau sur sept jours agrège latence, échecs et tokens amont (entrée, sortie, cache, raisonnement).

Atelier et outil agent d’images DSH : ark9_generate_image génère texte-image et image-image via toute API compatible OpenAI. Canaux configurés par l’utilisateur, aucun endpoint fourni (baseURL, key, modèle à apporter/saisir). Génération agent soumise à approbation par défaut : file dans le panneau flottant, aucun frais avant validation ; réponse immédiate « awaiting your approval », résultat/refus/délai au tour suivant. Cinq onglets ; ratios et dimensions selon budget qualité/alignement 16 px, fond transparent, lots de 10 max en sous-tâches, prompts JSON personnalisés via host proxy, logs persistants avec retry, agrégation des canaux/modèles par canal, UI zh/en, import/export config. Onglet Better Sidebar si dsh-better-sidebar installé ; au-dessus du FAB dsh-cua si les deux le sont.

Contrôle de santé de session : analyse mécaniquement les journaux via le seam officiel session-query pour créer des tickets structurés (boucles de relance, grappes d’erreurs d’outils, tours interrompus, tokens gaspillés). Fonctionne seul.

Sélecteur de modèles à trois niveaux, centré d’abord sur le fournisseur, pour DSH Web : choisir un fournisseur puis un modèle de celui-ci, avec recherche intégrée aux deux niveaux ; lignes de nouvelle tentative pour les fournisseurs en échec et déclencheur « Model · Provider ».

Adapte le rythme selon le fournisseur/modèle et affiche les nouvelles tentatives liées aux limites de débit pour les modèles gratuits de DeepSeek Harness.

Plugin DSH permanent réunissant atelier développeur, arbre de conversation en session et gestionnaire de plugins : build/run des projets LVAL, navigation du code, instantanés de versions par programme avec rollback ; édition, nouvel essai ou branchement de tout message avec microversions. Comprend gestionnaire de fonctionnalités, bibliothèque globale de plugins avec niveaux d’activation, mémoire inter-dialogues, chats temporaires à usage unique et collaboration de modèles ; cinq niveaux d’autorisation réseau, routage mixte, audit de sécurité et contrôle du navigateur via une extension compagnon.

Récupération réseau fail-closed, réponses recommandées et continuation autonome sécurisée pour DeepSeek Harness.

Fait réessayer automatiquement DeepSeek Harness face aux erreurs temporaires de passerelle SenseTime telles que 429/QUOTA jusqu’à la fin de la tâche ; au démarrage, injecte à chaud une retryPolicy renforcée dans tous les provider llm-pi-ai.