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Révisez les Word, PowerPoint, PDF et HTML générés par IA dans l’aperçu officiel : encadrez les problèmes, modifiez le texte sur place et transmettez les notes à l’agent. PDF et images : annotations uniquement. L’édition nécessite le kit LibreOffice fourni avec Harness et Python.

Lecture Web économe en tokens pour DeepSeek Harness : un appel récupère plusieurs pages via un vrai Chrome/Edge par CDP, les filtre par pertinence et renvoie un résumé unique, réduisant les tokens de contexte de 80 à 98 %. URL de recherche réelles, connexion, captures et trois modes proxy.

Gère les serveurs MCP d’un profil DeepSeek Harness : affiche leur état de connexion et leurs outils, et vérifie la configuration avant sauvegarde (exécutable manquant, nom de paquet npm utilisé comme commande, variable non développée transmise littéralement au processus enfant, URL sans chemin). Ajout par collage d’un fragment patch dsh ou d’un bloc mcpServers de Claude Code converti au format dsh.

Remplacement de caractères sensibles pour DeepSeek Harness. Vérifie les messages et résultats d’outils avec une liste YAML que vous gérez (globale, par ID de fournisseur ou par modèle) avant lecture par le modèle, puis assainit encore la requête sortante avant envoi. Empêche ces caractères de déclencher l’erreur 400 Content Exists Risk de l’API officielle.

L’outil x_archive transforme un lien X (Twitter) en instantané Markdown permanent via 2100laike : images réhébergées et conservation après suppression du post. Un renvoi renvoie la dernière version sans consommer de quota ; refresh avec PAT force une nouvelle récupération. Service tiers 2100laike requis. Limite anonyme : 8 archives/jour par instance ; PAT enregistré : 100/jour.

L’outil wb_archive transforme un lien Weibo (m.weibo.cn/status/...) en instantané Markdown permanent via le service d’archivage 2100laike : récupération complète des longs posts, réhébergement des images et conservation après suppression du post. Un nouvel envoi détecté comme doublon renvoie la dernière version sans consommer de quota. Service tiers 2100laike requis. Limite anonyme : 8 archives/jour par instance ; PAT enregistré : 100/jour.

Aperçu en lecture seule, dans la barre latérale droite, des fichiers SQLite et connexions MySQL / MariaDB / PostgreSQL / SQL Server. Affiche tables, lignes paginées, colonnes et index ; largeur des colonnes réglable par glisser-déposer. N’écrit jamais dans la base.

Mémoire intersessions pour DeepSeek Harness : stockage à trois niveaux (notes de comportement, détails, archives de session), carte centrale de 600 caractères injectée à chaque étape, états de travail/compagnon/apprentissage, données multi-personnes et groupes avec partitions de visibilité, suppression ou effacement de fragments par session, résumés et faits candidats pouvant être envoyés à un autre modèle, outils de sauvegarde et d’autocontrôle. Données en texte brut sous le dossier personnel ; images et audio par hachage de contenu.

Mémoire persistante entre sessions et chaîne de récupération résistante au blocage par nom d’hôte. Quatre outils : memory_recall, memory_save et memory_stats sur le JSON brut de $DSH_HOME/memory/facts.json, plus resilient_fetch, qui essaie fetch, un hôte alias du même service (Wikipedia uniquement pour l’instant), puis curl en IPv6 et IPv4 (curl dans PATH requis). Aucun daemon, dépendance npm ni accès réseau à l’import. memory_prune, cinquième outil de la 1.3.0, a été retiré en 1.4.0, car ajouter un outil à un plugin actif casse les sessions déjà ouvertes.

Gestionnaire de sessions pour la barre latérale de DeepSeek Harness : arbres de catégories par espace de travail avec réorganisation par glisser-déposer, sessions épinglées au-dessus ou dans les catégories (au choix), espace d’archive et corbeille conservant les journaux avec restauration ou purge groupée. L’hôte gère catégories et corbeille, le Web les affiche ; un seul plugin. Fork actuel de ht719/dsh-session-categories avec épinglage, archivage et corbeille ; incompatible avec l’original.

Ajoute un verrou à chaque session de la barre latérale. L’archivage via workspaces.archiveSession côté client (menu ⋮ ou autre plugin appelant la même méthode) est refusé avec un avis. La liste est conservée sur l’hôte et sa route d’archivage groupé des sessions inactives ignore toujours les sessions verrouillées. Les appels directs au registre de l’hôte ne sont pas interceptés.

Lit les sessions enregistrées au démarrage de l’hôte et reprend celle interrompue par un redémarrage avec un bref message de suivi.

Le redémarrage est lancé par l’agent, sans bouton. Après l’appel d’un outil, le plugin attend que tous les agents et tâches de fond de l’hôte soient inactifs. Un compte à rebours visible de 10 secondes, annulable par clic, défilement ou touche, précède le redémarrage de DSH et le réveil de la session d’origine pour reprendre à sa dernière phrase. Aucune entrée manuelle : l’outil est le seul moyen. Compatible avec l’application de bureau officielle et le client Web officiel ; les shells tiers ne sont pas pris en charge par défaut. Windows uniquement.

Ajoute la suppression définitive d’une Session en un clic dans la barre latérale Workspace DeepSeek Harness : corbeille au survol d’une ligne, entrée de menu, boîte de confirmation, protection des Sessions actives, suppression en cascade des Sessions dérivées et nettoyage du dossier de journaux, du cache de projections et du suivi Workspace.

Modifier et régénérer : ajoute une action de modification aux bulles de messages utilisateur et régénère à partir de ce message, en conservant images et fichiers et en reprenant le modèle d’origine.

Monte un fichier de règles de rédaction par canal dans le seul system prompt du preset QQ, afin que ce canal réponde en une ou deux lignes sans toucher aux autres. Le plugin reste inactif tant que `home` ne pointe pas vers un dossier contenant le fichier (nom par défaut : `QQ线口径.md`). Destiné au preset QQ, pas à la liste globale des plugins.

Fournisseur de décisions TypeSafe AI Jev pour les choix et scores probabilistes typés dans DSH. Nécessite l’installation et l’activation de `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Fournisseur Ollama pour modèles de langage et embeddings, avec découverte, chargement et déchargement des modèles dans DSH. Nécessite l’installation et l’activation de `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Fournisseur permettant d’utiliser les API natives Alibaba Cloud DashScope dans DSH pour les modèles Qwen, les embeddings, le reranking, la voix et la génération d’images. Nécessite `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime` installé et activé.

Transforme la fenêtre DeepSeek Harness en verre acrylique dépoli laissant voir le bureau, par-dessus le thème actif sans le remplacer. Sous Windows 11, la transparence du bureau nécessite aussi l’installateur inclus (`npx github:InkStain258/dsh-glass-skin`), qui modifie `app.asar` de DSH Desktop après sauvegarde.

Un widget latéral affiche le solde du compte API DeepSeek et la latence aller-retour en direct vers le fournisseur d’inférence configuré, avec seuil d’alerte de solde bas réglable. `DEEPSEEK_API_KEY` doit être configurée dans les identifiants DSH ; sinon, le widget signale l’absence de clé.

Plugin de suivi des tokens DSH, peut-être utile : statistiques intersessions sur leur utilisation, quatre chiffres clés, distribution de longueur du contexte, heatmap sur 12 semaines et tendance hebdomadaire, classements par espace de travail/modèle, prévision des tokens du prochain tour et optimisation des brouillons.

Comptable chaton blanc sur le rebord de fenêtre : affiche tokens et coût par réponse et pour la session, économies du cache de prompt, contexte par rapport à la fenêtre du modèle, prochain changement de tarif heures pleines/creuses et solde DeepSeek en direct. Il ronronne quand on le caresse, réagit au travail de l’agent et synthétise ses sons.

Registre de contexte par étape pour dsh avec des contrôles opt-in : masque les groupes d’outils lourds dans la table, externalise les longs résultats sur disque et répond aux lectures répétées par un pointeur au lieu de renvoyer le contenu. Dans le test A/B de l’auteur, le filtre de table a réduit de 16 110 les tokens de prompt de la première étape (-49,7 %) et d’environ 23 % le contexte par étape sur les longues sessions.