Plugins

Réunions visuelles en table ronde pour DeepSeek Harness — nœuds experts sur un anneau avec arêtes dirigées, passerelle d’agrégation, réflexion par proxy pour les modèles travailleurs en boîte noire, et revue adverse (red-team) des plans arrêtés avec endossement/rejet par point de vue.

TUI complète pour DeepSeek Harness : conversation en streaming, barre d'état powerline, panneaux think/tool/todo en temps réel, double vue des sous-agents, changement à chaud de thème — le tout sous forme de plugins cordis purs, sans aucun correctif en amont.

Une meilleure barre de pliage : replie automatiquement les appels d'outils et les segments Think dans des barres de pliage d'étape, et condense chaque tour terminé en un seul en-tête de tour avec des métriques en direct (durée, TTFT, tokens, tok/s, taux de cache) — seul le résumé final reste visible ; icônes de tête personnalisables avec cartes de poker animées intégrées (animation de carte en alternance des couleurs pendant l'exécution, un paquet replié, un éventail déplié), une ligne de paramètres pour le mode de pliage officiel, compatible avec les versions DSH nouvelles et anciennes. Zéro intrusion dans le code source de DSH.

Installe Herta comme agent DeepSeek Harness : un preset portant ses sections de prompt de persona et de mémoire, six outils de mémoire et de voix, une couche narrative qui sépare sa réflexion de ce qu'elle dit, 80 clips vocaux fournis, la synthèse vocale hors ligne et MiniMax, et deux vues de conversation qui rendent la session avec ses propres composants.

Mascotte de bureau dessinée d'après le contour officiel de la baleine, pour l'application de bureau comme pour l'interface web : animations SVG et expressions du visage suivant l'état de l'agent (réflexion, travail, terminé, erreur, attente de confirmation), et elle peut suivre les autres sessions en cours avec un badge de comptage ; tapotez-la, faites-la glisser, secouez-la jusqu'au vertige, écrasez-la contre un bord de l'écran, ou passez le curseur sur sa tête pour une caresse ; 7 palettes, 4 tailles, sons synthétisés, synchronisation du thème clair/sombre et aperçu web jouable.

Fournisseur de passerelle Magpie pour DSH : synchronise ses modèles dans le sélecteur avec contrôle de visibilité, prise en charge des images et niveaux de raisonnement.

Un fouet pour DeepSeek V4 Pro : il surveille l'empreinte de raisonnement de chaque bloc de réflexion et ramène le modèle quand il glisse du mode concentré « We will / I will » au mode dispersé « let me ».

Injecte une section fixe de prompt système afin que l'agent réfléchisse et réponde en chinois, quelle que soit la langue de l'utilisateur.

Ouvre l’application web officielle chat.deepseek.com dans DeepSeek Harness. Une entrée latérale affiche la vraie page au centre via le browser guest natif du shell de bureau et conserve la connexion après redémarrage. Le client officiel garde son sélecteur de modèles, deep think, smart search, historique et pièces jointes ; sans guest bridge, une fenêtre s’ouvre.

Persona pour DeepSeek Harness : un config.json régit le nom que se donne l'IA (par modèle, par palier), comment elle vous appelle, sa posture, le texte de caractère, des contrats par élément avec options, la langue de la réflexion et le ton des réponses, plus une mémoire à confirmation humaine : l'IA ne peut qu'ajouter des candidats, une ligne de confirmation les active, et le journal est en ajout seul, rejouable. Les entrées confirmées sont injectées comme bloc cité de données et non d'instructions ; celles étiquetées d'un kind vont vers des fichiers arbitraires et n'atteignent jamais le prompt. Le prompt est relu depuis le disque à chaque assemblage : les modifications s'appliquent sans redémarrage. Presets : instantanés JSON partageables. Sans dépendances, réseau ni shell.

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Replie les tours terminés vers leurs conclusions finales, sépare la réflexion de la prose par un séparateur, et permet de naviguer entre les tours depuis un rail ancrable à gauche ou à droite avec des marques en ligne ou point, un anneau optionnel et des résumés au survol ; peut masquer le TurnNavigator du bord droit de l'hôte, charger l'historique antérieur et ouvrir un issue de diagnostic prérempli.

Modifie les réponses de l’assistant et les chaînes de raisonnement des sessions DSH pour que le modèle voie le texte édité, en direct via la projection des messages ou directement sur disque.

Relie l’état de session de DSH à la bulle du compagnon de bureau cc-pet, avec affichage en temps réel du thinking, des tool calls et de la fin. Publié sur npm sous `dsh-pet-bridge`.

Thème clair Solarized, mise en page compacte, capsules repliables pour les chaînes think/outils, et tableaux de bord de solde, coût de session et utilisation pour la Web UI DSH.

Ajoute une action d'édition aux réponses finalisées de l'assistant dans DeepSeek Harness, permettant de réécrire le texte de la réponse ou la chaîne de raisonnement ; l'édition est enregistrée comme remplacement de surface.

Changez la langue du processus de réflexion/raisonnement (CoT) de l'agent : 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 et plus, ou suivez automatiquement la locale du système. Ajoute une ligne dans Settings → General, une instruction de prompt système (assemblage par prompt, appliqué aux nouvelles sessions) et la commande /thinking-language.

Un commutateur « Loop engine » dans les paramètres web qui échange la boucle d'agent pilotant chaque session dsh entre cinq moteurs — la boucle intégrée in-process plus Claude Code, Codex, Pi et Kimi Code hébergés — sans aucune modification du harness ; chaque moteur hébergé conserve sa réflexion et ses appels d'outils dans la transcription durable de session, prend en charge les commandes, les skills et le preset d'agent, et s'exécute en sandbox via la limite de sous-processus dsh.

Mode chinois global : un petit commutateur en forme de pilule à côté du compositeur qui injecte une exigence linguistique dans le prompt système de tout préréglage (sauf personas complets) ; la réponse, le raisonnement et la sortie des outils basculent chacun entre chinois et anglais, et les préréglages ancrés sont pris en charge.

Insère une section de system prompt pour faire raisonner et répondre l’agent dans la langue choisie (chinois simplifié par défaut), avec réglages séparés pour thinking et answer, une ligne personnalisée supplémentaire et les presets standard, PTC et custom. Le preset minimal n’est pas affecté.

Connecte un compte Doubao comme fournisseur de modèles dans DeepSeek Harness via une seule connexion QR dans le navigateur. Modèles de chat et mode « 工作任务 » (2.1 Lite/2.1 Pro/Auto, consommant le quota d’abonnement payant), réflexion approfondie activée par défaut, génération Seedream privilégiant le fichier original à la version filigranée, panneau de quota indiquant le RESTANT (fenêtres 5 h, semaine et bonus d’activité). Windows x64 uniquement, session protégée par DPAPI.

Connecte en un clic les modèles de langage et d’image SenseNova Token Plan à DSH (désactivé par défaut) et renseigne automatiquement la reconnaissance d’images et le niveau de raisonnement. En cas de limite de débit, attend puis réessaie sans la confondre avec un quota épuisé. Après connexion à la console SenseNova, affiche l’usage, les pools de crédits et la consommation par modèle. Xiaohuanxiong accepte aussi une connexion par QR, importe ses modèles et multiplicateurs de consommation et prend en charge la recherche Web de DSH.

Épingle chaque requête au palier natif d'effort maximal et ajoute un panneau de profondeur de raisonnement par modèle/mode avec un curseur de capacité de 0 à 20, des profils Velocity/Apex isolés et des boîtes à outils de raisonnement hors ligne. Distribué en build obfusqué ; usage commercial autorisé, rétro-ingénierie fermée.