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Intégration de Wallpaper Engine pour l’interface web dsh : analyse la bibliothèque WE locale (Steam Workshop 431960 + projets locaux) et utilise ses fonds d’écran comme arrière-plan de page — images/vidéos/web rendus nativement, fonds d’écran de scène comme aperçus statiques adoucis — avec un panneau de conception de fond d’écran (opacité, portée, flou, vignette, fps, parallaxe, carrousel, liaison au thème) et des outils d’agent wallpaper_scan/list/set/config.

Agent d'écriture en collaboration approfondie pour DSH : apprentissage du style d'écriture par utilisateur à partir de paires d'édition, flux clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, synthèse projet-vers-rapport (rapport de laboratoire / présentation produit / enquête / README), 41 outils MCP et interface web de sélection-amélioration avec aperçu de fichiers intégré.

Intégration de Wallpaper Engine pour l’interface web dsh : analyse la bibliothèque WE locale (Steam Workshop 431960 + projets locaux) et utilise ses fonds d’écran comme arrière-plan de page — images/vidéos/web rendus nativement, fonds d’écran de scène comme aperçus statiques adoucis — avec un panneau de conception de fond d’écran (opacité, portée, remplissage, flou, vignette, fps, parallaxe, carrousel, liaison au thème) et des outils d’agent wallpaper_scan/list/set/config.

Fournisseur LLM qui exécute la CLI Claude Code installée localement comme backend du modèle, afin que les requêtes passent par un abonnement Claude existant plutôt que par une clé API facturée à l'usage ; les appels d'outils natifs sont relayés via MCP.

Recherche approfondie comme mode agent : une unique boucle révisée qui planifie, recherche dans des rondes parallèles adaptatives pilotées par les lacunes que les chercheurs eux-mêmes déclarent, synthétise un rapport cité puis le relit de manière contradictoire, au lieu d'un script que le modèle réécrit à chaque appel. Les questions que le budget de rondes n'a jamais atteintes sont nommées dans le rapport plutôt qu'écartées.

Dirige web_search vers une instance SearXNG auto-hébergée au lieu de la route native : pagine jusqu'à ce que maxResults soit satisfait et signale une couverture dégradée lorsque les moteurs échouent, afin qu'un ensemble de résultats maigre ne soit pas lu comme un web maigre.

Divulgation progressive des outils : un groupe d'outils différé coûte une ligne de catalogue au lieu de ses schémas complets jusqu'à ce que le modèle le charge avec tool_search, avec un commutateur par groupe dans Settings et chaque groupe mesuré par rapport au registry en direct.

Concurrence de génération par fournisseur/modèle, avec carte de paramètres : un plafond sur combien de sessions peuvent streamer simultanément, imposé au flux et de nouveau au spawn de sous-agents, où un fan-out dépassant le plafond attend dans une file FIFO au lieu d'échouer.

Suite d'extensions d'exécution pour DeepSeek Harness : boîte aux lettres inter-sessions avec réveil à démarrage à froid, équipes d'agents (capitaine + membres + tableau de tâches avec dépendances + team_wait), politique de génération de sous-agents avec approbation d'escalade, préréglage de routage conscient des tâches, marché de plugins, gestionnaire de compétences et injecteur d'exécution.

Préréglage d'agent d'équipe produit virtuelle : la conversation guidée par l'utilisateur vous accompagne à travers le pipeline complet de 12 étapes de l'idée au produit livré, promu et exploité, avec des portes par étapes et des compétences par étape.

Liens profonds de session, export complet de session (markdown/JSON), messagerie inter-sessions approuvée avec appairage, et outils d'effectif, de rotation et de récupération d'équipe pour le travail multi-sessions.

Tableau de bord intelligent pour DeepSeek Harness : cartes de tâches + dispatch ponctuel de Worker/Verifier + ordonnancement des dépendances + pipeline par paliers + mode Team (les ambiguïtés sont remontées à la fenêtre principale pour arbitrage)

Passerelle MCP paresseuse pour DeepSeek Harness : un seul outil proxy stable au lieu de N schémas d'outils, les serveurs se connectent à la première utilisation puis passent en veille, métadonnées mises en cache sur disque.

Salons d'équipe multi-agents persistants et inter-sessions pour DeepSeek Harness — membres, bus de messages, tableau de tâches partagé et chronologie partagée qui survivent aux redémarrages.

Moteur d'orchestration du cycle de vie pour équipes d'agents IA, avec isolation par Git worktree à l'échelle de la tâche, transitions de livraison contrôlées par état et mémoire hors contexte.

Titres de session intelligents pour DSH : après chaque tour de conversation, un appel LLM auxiliaire indépendant résume la transcription complète utilisateur+assistant en un titre qui suit le vrai sujet de la session plutôt que de reprendre le premier message ; le premier message est titré immédiatement, les titres intégrés en échec sont réessayés aux tours suivants, les renommages manuels ne sont jamais écrasés, et les sessions de sous-agent/fork sont ignorées.

AgentDuel est un jeu de bataille de code. Ce plugin vous permet d'accomplir toute la boucle de jeu dans DSH : gérer les personnages deathmatch et les équipes capture-the-flag, soumettre le code d'agent, lancer des batailles, regarder des rediffusions et utiliser les conversations DSH pour améliorer continuellement les agents en fonction des résultats des batailles.

Suite de plugins Git et contrôle de source pour DeepSeek Harness : opérations git locales plus adaptateurs GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps et Gitea, avec mémoire auto-évolutive.

Affiche en temps réel dans le navigateur les fonds d'écran de scènes de Wallpaper Engine (lecteur three.js plus une simulation de particules CPU en Rust/WASM) et lit les fonds vidéo et web, avec repli sur l'image d'aperçu, sans nécessiter le runtime de Wallpaper Engine. Analyse la bibliothèque locale du Steam workshop (431960) par détection automatique ou chemin manuel, et propose un panneau de réglages pour la sélection des fonds, les répertoires de bibliothèque et de moteur, la lueur, la pause et la qualité.

Garde-fous appliqués par le moteur pour les essaims d'agents DeepSeek Harness : les portes de qualité rejettent le travail à moitié fait, des points de contrôle résistants aux plantages reprennent sur place — les équipes IA ne se contentent pas de tourner, elles ne cassent pas.

Compétences de flux de travail de style OMX pour DeepSeek Harness : entretien approfondi, ralplan, ralph, pilote automatique, équipe, révision de code et 19 autres, réécrites sur les outils natifs DSH, sans compétences de vision.

Preset d'agent Learning Mode : un agent de codage qui enseigne en codant — explications concrètes ancrées dans des scénarios, guidance socratique et blancs de pratique TODO(你), calqué sur le style de sortie Learning de Claude Code ; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode sur npm).

Coordonne des Sessions DSH indépendantes et des membres adossés à des fournisseurs sans fusionner leurs historiques, via des Rooms natives persistantes avec mentions `@` liées à l'identité, remise directe, diffusions et contrôles réservés au leader.

11 skills de workflow partageables (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) en pack de skills installable.