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Souris et clavier réels pour un agent DeepSeek Harness : décrivez en mots ce qu'il faut cliquer, un modèle de vision le trouve, un périphérique USB HID clique dessus.

Essaims d'IA basés sur les rôles pour DeepSeek Harness : un architecte planifie, des constructeurs parallèles exécutent, des relecteurs filtrent la qualité, et un intégrateur livre. Épinglage de modèles par rôle avec chaînes de secours, boucles de revue, contrats de preuves, revues à validation humaine, pause/reprise tenant compte du quota, et un kanban en direct + diagramme de flux dans l'interface web. 40 tests ; installation depuis GitHub ou npm.

Exporte la boucle de l'agent vers GreptimeDB sous forme de traces, métriques et journaux OpenTelemetry, avec sept tableaux de bord Grafana couvrant l'utilisation des tokens, le coût, les résultats de session et la latence par tour.

Échiquier de Xiangqi dans le panneau latéral pour DSH : jouez les rouges tandis que le modèle DSH courant choisit les coups noirs, avec vérifications de règles et de révision côté hôte.

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 deux surfaces. L’éditeur d’images du composeur propose des repères numérotés avec consigne par repère, suppression de fond, effacement par masque au pinceau, redimensionnement avec aperçu recadrage/remplissage et marqueurs utilisables au clavier ; il renvoie pièces jointes et manifest version 1. Le panneau Settings → vision/generation provider comprend choix explicite, normalisation de `providerId`, synchronisation des comptes ChatGPT-web avec les channels, test/try-run/copy-command par canal, contrôle des scripts et validation de sauvegarde avec aperçu `.env`. Le probe ne désactive qu’en cas d’erreur de quota explicite. UI chinois/anglais ; réécrit les providers dans les `.env` des skills.

Intègre le tableau de bord produit de control-your-development à la barre latérale droite et à la page de session de DSH.

Crée des présentations PowerPoint à partir d'un brief : étapes de planification et storyboard, rédaction page par page avec pptwise et ppt-master, passe de profil de conception, captures d'image et audit de rendu, puis outil transmettant les pages à un modèle capable de voir les images pour examen.

Tableau de bord de cartes serveur pour DSH : état par hôte, CPU, mémoire, disque et latence, avec terminaux SSH xterm.js en un clic ; importe ~/.ssh/config et se monte comme un onglet better-sidebar ou un tiroir droit autonome.

Tableau de bord de tokens, coût et solde sous le composer : indicateur en direct plus des graphiques SVG sans dépendance pour l'utilisation par tour, le coût estimé et le solde du compte DeepSeek.

Navigateur de messages utilisateur sur le bord droit, avec une mise en page de blocs adaptative qui s'ajuste à la hauteur disponible, plus aperçus au survol, contrôles au clavier et navigation par clic pour sauter directement.

Intégration de ClineBot et ClinePass pour DeepSeek Harness : page de réglages dédiée, tableau de quota en direct, enregistrement des clés dans l'interface, sélection de modèles curatés et personnalisés, et une commande /cline.

Texas Hold'em no-limit à six joueurs pour l'interface web dsh. Un humain affronte cinq agents LLM qui ne voient que leurs propres cartes. Ajoute un onglet dédié et une mini-fenêtre déplaçable au-dessus de la zone de conversation, des sessions par navigateur avec protection CSRF, des relances proportionnelles au pot, trois recaves avant élimination et des abattages révélés avec animations de distribution des cartes du board.

Affiche les résultats read_image dans DSH Web et Desktop : aperçus complets, galeries multi-images groupées, damier de transparence, zoom clavier/tactile et chargement autorisé par session. Vérifié avec DSH Desktop 0.11.1 / Harness 0.2.0-rc.2.

Intègre la plateforme d'agent social AIsChat dans le web UI DSH comme panneau latéral natif — panneau de contact, chat temps réel via proxy HTTP/WS même origine, et rendu Markdown/LaTeX. Le plugin est uniquement le front end ; il proxifie vers un backend AIsChat que vous exécutez vous-même (par défaut http://127.0.0.1:5228, du même dépôt).

drawio piloté par IA : quatre outils d'agent (valider, rendre en SVG/PNG, éditer, modèle) plus un tableau en direct dans la barre latérale — aperçu mxfile-vers-SVG sans dépendance, éditeur diagrams.net intégré avec pont de sauvegarde, et ouverture automatique lorsque l'agent dessine.

Rail de navigation des tours utilisateur sur le bord gauche avec mise en surbrillance de la position de lecture, aperçus au survol des métriques par tour et d'extraits de réponses du modèle, contrôles clavier et clic-pour-sauter, et recherche locale de conversations.

Fork haute performance de SAOS-3624/dsh-video-storyboard : installez celui-ci ou l’upstream, pas les deux. Transforme une vidéo en grilles de storyboard adressables (cellules numérotées, horodatage et ligne de transcription par cellule, enveloppe audio). Requiert Node 20+ et ffmpeg/ffprobe dans PATH ; un endpoint ASR configuré est nécessaire si le fichier n’a pas de piste de sous-titres.

Preset d’orchestration multi-agent pour DeepSeek Harness. Le chief orchestrator n’implémente jamais : il trie chaque demande, confie le plan à un expert PM et délègue la réalisation aux spécialistes via un roster fusionné (outils de liste et de convocation). Il coordonne le parallélisme avec un taskboard DAG de dépendances, utilise un message bus basé sur des fichiers et exige une revue indépendante avant livraison. Comprend 11 experts principaux. Des équipes supplémentaires (Agency agents EN/ZH, classic collections) se téléchargent en un clic depuis Settings via deux canaux, GitHub/CDN, avec vérification sha256. Publié sur npm sous dsh-expert-orchestrator ; nécessite DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Compagnon de bureau baleine en tenue de soubrette anime pour l'interface web de DeepSeek Harness (dsh) : dialogues LLM en temps réel, 8 animations d'humeur, système de réserve de satiété, bulle de dialogue persistante et interface de placard adaptée au mobile.

Pipeline de rédaction par IA pour comptes officiels WeChat : exécutions d'articles en six étapes (sujet, plan, brouillon, contrôles, rendu, images) avec un contrat de brief de lancement, un tableau des sujets chauds avec des résumés IA par élément, une planification RRULE vers la boîte à brouillons, une interface de plan de travail plus des outils de chat et une commande /wewrite, et une approbation de l'hôte en échec fermé avant tout envoi vers la boîte à brouillons.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.

Tableau de tâches par session dans la barre latérale : glisser les sessions dans les colonnes todo/doing/review/done, créer des sessions avec sélection de modèle et d'effort de raisonnement, corbeille avec restauration, notes, export/import.