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Fusionne le contexte d'autres sessions dans le tour en cours : résolution de conflits pondérée par les preuves, rétractation des affirmations dont les prémisses ont été rétractées, étiquetage de confiance qui résiste à l'injection de prompts entre sessions, et compactage limité par un budget. Livre un benchmark.

Pont multi-plans local pour DeepSeek Harness : utilisez vos abonnements existants ChatGPT Codex, Claude, ZCode (GLM) et Qwen via un unique proxy en loopback, avec une carte d'état dans la page de réglages et un provisionnement en un clic. Aucune modification du cœur de dsh.

Ajoute une page de réglages pour déclarer les efforts de raisonnement par modèle et la prise en charge de la vision sur les routes de fournisseur pi-ai.

Reconnaissance d'images configurable pour les modèles DSH en texte seul : les messages image sont d'abord transcrits par un modèle de vision compatible OpenAI (URL de base, ID de modèle et clé API définis dans une section Paramètres) puis transmis au modèle principal sous forme de texte, tandis que la prise en charge des entrées d'image est annoncée. Le schéma d'authentification par clé API est sélectionnable (en-têtes de requête de style OpenAI, Anthropic, Gemini ou Azure) et l'absence de clé est signalée avant tout envoi de requête.

Pont de vision pour DeepSeek en mode texte uniquement : envoyez des images (seules ou mêlées à du texte) et un petit modèle de vision rapide les décrit en coulisses ; la conversation conserve l'image, DeepSeek ne voit que du texte. Extension pure : la désinstallation rétablit tout.

Automatisation du bureau Windows pour DeepSeek Harness : boucle observe/act privilégiant l'accessibilité avec 30 outils standard (cibles élément/coordonnée, routage de stratégie auto/a11y/event), sémantique de sécurité d'observations remplacées et sans relecture, commutateur d'arrêt persistant, protection contre l'obsolescence RuntimeId/rect-drift, cartes de discussion et panneau flottant (opérations en direct, mur de cadres, paramètres d'auto-détection de l'environnement), description de vision en mosaïque pour les modèles basse résolution, piste d'audit JSONL et liste d'autorisation de pid. Nécessite Windows 10+ et Python 3.9+ avec uiautomation et pillow (installables depuis la page des paramètres).

Preuve visuelle structurée (OCR/mise en page/sémantique) plus un outil de capture par caméra USB pour une boucle de débogage « tirer-regarder-ajuster » ; backends : Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Outils Grafana en lecture seule qui interrogent les métriques via le proxy de source de données : santé de l'instance, liste des sources de données, requêtes PromQL instantanées et sur plage, état actuel des alertes et règles d'alerte provisionnées. Les requêtes sur plage sont sous-échantillonnées selon un budget de points ; un pas fourni explicitement qui le dépasserait est rejeté plutôt que modifié en silence, de sorte que le modèle ne reçoit jamais de données à une résolution qu'il n'a pas demandée.

Suite de collaboration multi-agents : liste de spécialistes configurée par l'utilisateur, répartition persistante à la demande (team_call/team_message/team_status/team_close), instances clonées, relais en topologie en étoile, comparaison de modèles et pont de vision multimodale.

Pièces jointes d'image natives pour DeepSeek en mode texte seul dans la Web GUI : les images collées ou déposées apparaissent sous forme de vignettes dans la session, et avant l'envoi l'hôte les lit avec l'API de vision gratuite Zhipu GLM-4V-Flash (chaîne de repli glm-4v-flash) et substitue la description, de sorte que DeepSeek répond sur l'image tandis que l'original est conservé dans l'historique.

Analyse les images de conversation via des invites spécifiques au mode (caption, UI, document, grounding, topologie, etc.) et injecte des preuves structurées avec des primitives de coordonnées (boîtes, points, références) sous forme de texte, avec mise en cache au niveau de la session pour réutilisation lors du replay et de la compaction.

Achemine les images vers le modèle de vision de votre choix — réécriture automatique, outils explicites ou hybride — pour qu'un modèle de chat uniquement textuel n'échoue pas sur un tour contenant une image.

Plugin DeepSeek Harness : importe des modèles avec leurs capacités depuis une liste /v1/models compatible OpenAI (extensions de capacité du gateway) et modifie les capacités par modèle (réflexion, vision) sur sa page de paramètres.

Boucle d’orchestration des tâches longues : Codex planifie, note et révise ; DeepSeek exécute ; Kimi complète (validation visuelle, synthèse, recoupement).

Extension native de capacité de vision, utilisant soit Zhipu (gratuit) soit Qwen-VL (local).

Route de fournisseur de vision qui transcrit les images jointes en texte via un modèle configurable (plus de 15 fournisseurs compatibles OpenAI et Anthropic) tandis que DeepSeek continue de répondre.

Pont de vision pour les routes DeepSeek texte seul qui analyse les images jointes et locales via des endpoints configurables OpenAI Responses, Chat Completions ou Anthropic Messages, tout en laissant natives les routes capables d’image.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek texte seul : outil `vision` appelable par le modèle, adaptateurs wrappers pour deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / tout VLM compatible OpenAI / Gemini / canaux Ollama locaux, mémoire de preuves avec réhydratation par compactage, cache de hachage de contenu et panneau client bilingue.

Outil `vision` appelable par le modèle pour DeepSeek Harness : décrit et applique l’OCR aux fichiers image en appelant directement l’API de vision Zhipu GLM gratuite (chaîne de repli glm-4v-flash), sans CLI externe requis.

Enregistre une route de fournisseur `deepseek-vision` : l’interface web accepte les images collées et les transcrit en texte via l’API de vision Zhipu GLM gratuite avant de passer à l’adaptateur DeepSeek.

Connectez une passerelle sub2api à DeepSeek Harness : routes multi-fournisseurs compatibles OpenAI (OpenAI / Claude / Grok / Gemini) derrière une seule URL de base, avec découverte des modèles par clé, consultation de l'usage et outils globaux de vision/image.

Les images jointes au composeur sont transcrites en texte par un modèle de vision compatible OpenAI avant d'atteindre les modèles DeepSeek texte seul.

Ship DeepSeek Harness to your own VPS: one command (or a form in DSH Settings → VPS Deploy) installs a zero-dependency login gateway, automatic HTTPS through Caddy, systemd supervision and one-click DSH upgrades.

Bitmap-frame context compression plugin for DeepSeek Harness: renders discarded conversation history into pixel-font PNG frames for vision-capable models.