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Publie les offres Go / GOAT / Pro / Max de Command Code comme profils de routes `llm-pi-ai`, et non comme adaptateur. Croise `/provider/v1/models` en direct avec le catalogue des capacités et affecte chaque modèle à une route OpenAI Chat, OpenAI Responses ou Anthropic Messages prise en charge. Le changement d’offre supprime les routes générées par l’offre précédente. Les mêmes identifiants donnent accès aux fenêtres d’utilisation de cinq heures et hebdomadaires, au solde de crédits et à la recherche Web.

Dans DSH Desktop, affiche les jetons, le coût et la vitesse de chaque requête. Compare les dépenses par modèle et fournisseur, regroupe les différents noms d’un même modèle, consulte les soldes et compare les performances réelles.

Expose les modèles DeepSeek Harness via une passerelle compatible OpenAI, pour des clients standards d’autres projets locaux. Groupe nommé de fournisseurs, répartition ordonnée/équilibrée/aléatoire ; échec upstream avant sortie → candidat suivant, rate limit réessayé après backoff du fournisseur. Settings affiche tentatives/réponses/échecs/tokens/TTFT par candidat ; agrégats quotidiens locaux, heatmap et tendance sur 30 jours. Sans clé créée dans l’UI, toute personne joignant l’endpoint peut l’appeler. Clés stockées en hashes SHA-256 ; ensuite authentification requise et endpoint toujours verrouillé après révocation de la dernière clé. Listener LAN facultatif sans clé ouvert à tout le réseau. DSH 0.1.2-rc.1–0.1.7-alpha.1 et suivants.

Ajoute au panneau latéral DSH un tableau de bord de configuration/état Hindsight (connexion, modèle, embeddings, banques), contrôles de santé et commandes locales du service vérifiant sa propriété. Les outils mémoire viennent de l’intégration officielle séparée. Hindsight est un service distinct, non installé par ce plugin.

Affiche le quota d’abonnement et le solde du compte près du sélecteur de modèle DeepSeek Harness pour 28 entrées fournisseur ; avec page de réglages commune et outil de quota en lecture seule.

Ajoute à chaque message les actions Recall, Delete et Delete-onward au survol. Des tombstones durables en ajout seul retirent le contenu du contexte modèle et de la transcription ; une garde de contenu vide empêche d'anciennes suppressions de casser les providers stricts. Testé sur DSH 2.0 desktop.

Think tank doté de 161 modèles mentaux classiques (décision/stratégie/cognition/psychologie/communication/apprentissage/système/innovation/exécution). Saisissez une question et plusieurs modèles l’analysent en parallèle avec l’IA pour produire un rapport synthétique : consensus, désaccords, angles morts et liste d’actions. Analyse automatique et import aller-retour de prompts.

Affiche jusqu’à 5 prochaines étapes cliquables sous chaque réponse ; un clic envoie cette phrase comme message. Aucun appel de modèle supplémentaire, angles redondants supprimés, recommandation en tête et texte complet au survol. Un petit bouton à droite remplit le composeur après l’avoir vidé, pour permettre la modification avant envoi.

Route chaque tâche vers un modèle et sa révision vers un autre, avec preuves de qualification, bascule et un journal durable.

Le tableau de bord d’utilisation analyse hors ligne les journaux de session et visualise les tokens par jour/semaine/mois, les coûts estimés, les classements de modèles/outils/skills/commandes, la vitesse de sortie, les heures de travail et des indicateurs de qualité. Les cartes gridstack+ECharts se déplacent par glisser-déposer ; formules personnalisées et agencement par IA avec import aller-retour via prompt sont pris en charge.

Éditeur de réglages pour assigner modèle et effort de raisonnement par coéquipier des équipes natives DSH ; les règles sont résolues au lancement en enveloppant SubagentRuntime.startContinuable. Aucun fichier officiel n'est modifié.

Enregistre l’outil modèle `wait_subagent`, qui attend par événements un sous-agent continuable nommé en arrière-plan ; renvoie sa raison d’arrêt et son message final. Timeout facultatif, contrôle d’appartenance rejetant les ID inconnus, zéro polling. Comble l’écart entre le retour immédiat de `run_in_background` et l’avis de fin asynchrone, sans sonder `list_agents`.

Puce de branche dans la ligne d'outils du composeur qui change, crée et actualise les branches du workspace, valide un sous-ensemble coché de fichiers modifiés avec un message que le modèle de la session rédige à partir du diff, et pousse la branche courante.

Outils de skills à la demande pour DeepSeek Harness : skill_search / skill_load / skill_ref explorent d’abord une bibliothèque par étapes et ne chargent le contenu qu’au besoin, sans garder toute la bibliothèque dans le catalogue de session ni le contexte de chaque tour. L’onglet Skills relit la session et liste les skills réellement chargés et leur tour. Sans dépendance ; les traces sont rendues côté client uniquement et n’entrent jamais dans le contexte du modèle.

Tableau de diagnostic de l'environnement PC et de contrôle des ports : inspection sans dépendance du système, des chaînes d'outils CLI, des ports en écoute actifs avec libération au survol, et de la disponibilité des clés de modèle. Aucun appel externe, zéro secret en clair.

Découvre les modèles gratuits OpenRouter, mesure vitesse réelle et taille de contexte, puis les inscrit par vitesse décroissante dans la liste DeepSeek Harness avec vitesse/contexte dans le nom. Ajoute une section Settings pour configurer et lancer l’outil.

Des revues d'advisor qui convergent au fil des tours, un mode ingénierie dont les écritures exigent un jeton de conception, l'escalade d'une tâche vers un modèle plus fort et une consultation parallèle multi-modèles ; une page de réglages édite les routes de modèle, les délais et les budgets.

Monte la passerelle MCP mcptoon comme un seul serveur stdio. L’agent découvre ainsi les outils de tous les serveurs MCP configurés dans la vue condensée de mcptoon, sans charger les schémas JSON complets à chaque tour. La CLI doctor vérifie la résolution de l’exécutable mcptoon et affiche les valeurs exactes de remplacement pour command/args s’il est introuvable.

Adaptateur LLM serverless FriendliAI pour DeepSeek Harness — chat completions compatible OpenAI avec découverte dynamique des modèles et prise en charge du raisonnement

Plugin dsh + preset d'agent qui reproduit opencode + oh-my-openagent (omo) : la chaîne d'outils et le prompt système d'opencode, l'orchestration de sous-agents multi-rôles d'omo, et côté navigateur la sélection des rôles omo ainsi que les réglages de modèle et de repli par rôle.

Associe l'exécuteur en cours à un modèle réviseur plus puissant via des appels advisor() sans paramètre et des contrôles de patrouille par étape, renvoyant des consignes de plan, de correction ou d'arrêt.

Sélecteur de modèles amélioré pour le compositeur DSH, avec groupes de fournisseurs recherchables, prise en charge du clavier et de l’accessibilité, et curseur intégré du niveau d’effort de raisonnement.

Plugin de panneau des modèles gratuits OpenCode Zen : affiche en temps réel les derniers modèles gratuits d'OpenCode Zen, insertion en un clic dans le sélecteur de modèles DSH, utilisable sans clé (la clé littérale partagée est injectée par l'hôte). Le back-office prend en charge l'interrupteur général et le retrait de modèles individuels.

Modèles Kilo Gateway et OpenCode Zen gratuits pour DeepSeek Harness (DSH) via les adaptateurs natifs dsh-llm.