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Adds AMD Radeon Cloud as a model provider in DeepSeek Harness, with reasoning-effort levels declared per model. The provider definition ships in the plugin's own patch layer rather than in your profile.

Elaborates a one-line seed into a concrete, executable prompt behind a semantic fidelity gate (five violation classes, targeted repair, unconditional re-audit); already-precise instructions pass through near-unchanged; bare signals like a number infer their pending anchor from the conversation or refuse to guess; short directives expand inside a degree contract; conversational messages get typo-only touch-up; one-click revert with version history.

Nécessite l’application mobile, et pas seulement ce plugin : la partie téléphone est un APK séparé à installer d’abord, téléchargeable sur https://github.com/Zoragyx/dsh-phone-pair/releases ; sinon, l’ordinateur n’a rien à jumeler. Ce paquet est la partie ordinateur : il active le plugin de jumelage upstream remote-web-ui avec un Cloudflare quick tunnel et un sous-domaine relais fixe ; un seul scan suffit pour garder le téléphone connecté de partout.

Provider navigateur pour DeepSeek Harness : exécute une tâche web étape par étape dans un vrai navigateur en consultant une table indexée des actions possibles, plutôt que HTML ou captures. Une décision Jev groupée par étape, sans tour complet du modèle ; benchmark repo : médiane 1,1 s contre 2,8–3,6 s par tour de chat. La conversation ne reçoit que la conclusion et son contexte ne grossit pas avec la page. Les cibles viennent de la page lue et toute page modifiée est relue avant action. Utilise le navigateur de Session et laisse votre Chrome quotidien intact, sauf passage en attach mode.

Propose quatre niveaux de concision réglables et des interrupteurs indépendants pour reasoning effort, web search et subagents, dans l’en-tête de conversation et la page Settings. Aucune limite de sortie.

Dispatcher du modèle principal : six pools (economy/mechanical/main/hard/vision/review), classement et pins de reasoning-effort par route. Watermarks de contexte 50k/90k/130k : délégation précoce ; forcé : fork session backup → handover → compactage → reprise sans perdre le travail en cours des sous-agents. /ctx-pause, /ctx-resume et /ctx-handover pilotent le cycle. Agent Teams (opt.) : teammates persistants, tableau partagé. /vision : images aux modèles texte via pool vision. Gros diffs : testeur + reviewer indépendant (vérification graduée). Settings UI/READMEs/langue (conversation/code-comment/document) : 11 codes (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru) ; UI suit locale DSH sauf override. 3 skills : MySQL/Redis lecture seule, messages de commit, docs exigences/design.

Enregistre un serveur MCP URL-vers-texte avec vrai navigateur dans un profil DSH. `fetch_url` et `fetch_urls` affichent des pages chinoises riches en JavaScript et protégées contre les bots (Zhihu, CSDN, Juejin, cnblogs), puis renvoient le texte nettoyé en JSON avec diagnostics par niveau. `crawler_status` indique la disponibilité du navigateur. Une configuration initiale des dépendances Python est requise après l’installation.

Inspection en lecture seule d’une base Dameng DM8 : 85 contrôles et génération d’un rapport HTML.

Client mobile DeepSeek Harness sans application à installer (PWA). Consulte sessions, tâches en arrière-plan, sous-agents, cycles d’objectifs, workflows et approbations en attente ; permet de discuter avec toute session, de suivre réponses en streaming et appels d’outils, d’arrêter à tout moment et de changer de session ou de modèle. Inclut un panneau latéral GUI. Ancien nom dsh-taskwatch ; paquet npm désormais dsh-in-hand.

Pile persistante de tâches à plusieurs étapes pour les agents DeepSeek Harness : fournit `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` et la commande `/focus`, sans injection automatique de prompt.

Affiche des plages de remplissage du contexte, le seuil de compactage par session calculé à partir de la fenêtre du modèle, le coût par étape selon les tarifs de lecture et d’écriture du cache, les succès du cache, le solde DeepSeek avec tarifs de pointe/hors pointe et un transfert en un clic. N’appelle aucun modèle et ne consomme aucun jeton.

Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Brings SenseNova (日日新) models into dsh with a per-key rotation pool: paste any number of API keys and requests rotate across them, a 429 rate-limit immediately retries on the next key with per-key exponential-backoff cooldown, local RPM pre-throttling avoids the limit instead of reacting to it, and an exhausted pool answers 503 with Retry-After so a 429 never reaches the caller. Ships a built-in model catalogue that works offline and refreshes from /v1/models, plus a settings card with masked keys, per-key probing and removal.

Gère skills (SKILL.md) et serveurs MCP dans les réglages DSH, globalement ou par projet ; les modifications prennent effet immédiatement.

Plugin DeepSeek Harness indiquant au modèle à chaque tour l'occupation du contexte mesurée par l'hôte et empêchant les résumés compactés d'affirmer à tort qu'il est presque épuisé.

Indicateur de période de facturation et de solde sous le compositeur DSH : affiche solde du compte, coût de la conversation, état heures pleines/creuses et compte à rebours avant le changement. Les règles couvrent les jours fériés légaux et week-ends en Chine. Le coût est mesuré par la baisse du solde entre les actualisations au repos effectuées toutes les 60 secondes par le plugin.

Crée des scènes produit Blender dans DSH avec recettes modifiables, import de modèles, aperçus et sortie PNG/MP4 ; comprend atelier et configuration d'agent.

Mémoire longue inter-session via service Go local (environ 50 Mo RAM, SQLite-vec et affirmations enrichies par vérification) : rappel injecté sans latence à chaque message, ingestion de transcription en fin de session, outils memory_search/memory_logs/memory_ingest. Installation : dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. `dsh plugin add` ne fournit que le pont et n’installe pas le service Go ; installez-le et démarrez-le d'abord selon le README. Tant qu'il ne tourne pas, les outils renvoient silencieusement un résultat vide.

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.

Bidi-safe RTL rendering for mixed Arabic and English text, a full Arabic interface pack (3,307 strings) registered through the DSH locale service, and three thmanyah cuts — Sans for the interface, Serif Text for reading, Serif Display for headings — placed behind whatever font the app itself is set to.

SenseNova Token Plan credit panel rendered as a config card on the Harness Plugins page: per-pool quota windows (5h and weekly), grant balance and per-model consumption from the SenseNova console API, with in-panel login and automatic token renewal. Three opt-in switches, off by default, register SenseNova models and the Xiaohuanxiong upstream as LLM providers and expose an image-generation tool to the agent.

Alertes de catastrophe en temps réel pour DeepSeek Harness : séismes au Japon (P2PQuake) et EEW de la JMA, télégrammes de tsunami et de météo, séismes mondiaux (EMSC/USGS) et tsunamis de la NOAA, séismes en Chine continentale (CENC via Wolfx) plus alertes de pluies torrentielles et de risques géologiques de nmc.cn, et alertes d'inondation, de précipitations et de surcote des NWS américaines et d'ECCC canadiennes — mises en correspondance avec vos régions surveillées et vos seuils.

Support du raisonnement DSV4.1 avec contexte multimodal et acceptation bornée d'artefacts pour DeepSeek Harness

Lecteur TXT local dans un onglet latéral et assistant IA de lecture anti-spoilers : le modèle ne voit que le contenu déjà lu (chapitre actuel, fin du précédent et fichier de contexte par livre enrichi au fil de la lecture). Extraits, réflexions et réponses deviennent des notes Markdown structurées exportables vers Obsidian ; le texte brut ne se déverrouille que pour un livre marqué terminé.