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Compression de contexte basée sur l'AST, filtrage des journaux de test et garde-fou de budget de tokens pour DeepSeek Harness : supprime la syntaxe redondante, élague les lignes de journal bruyantes et impose un plafond de tokens pour que la fenêtre de contexte ne déborde jamais.

Orchestration de flux de travail de type superviseur sur les sessions de niveau supérieur : dispatch par lots avec confirmation, flux de travail d'équipe, pilotage des tâches en cours, collecte en attente et découverte en direct des routes de modèles sur 11 outils task_* plus la commande slash /tasks.

Observabilité du Conversation Flow pour les essaims DeepSeek Harness, avec topologie, inspection des messages routés, pauses HITL, suivi en direct et navigation vers les sessions enfants.

Préréglage d'agent qui transforme des objectifs multi-étapes en flux reprenables : étapes arbitrées, identité de verrouillage SHA-256, passerelle de révision de terminal signée HMAC et journaux d'exécution event-sourced ; inclut 15 agent tools.

Orchestration de tâches de développement pilotée par configuration pour DSH : workflows en graphe (nœuds tâche/passerelle/humain) avec persistance par étape, plus un assistant IA intégré à l'éditeur qui configure les workflows par conversation avec validation en direct. Transmettez les documents aux nœuds comme pièces jointes génériques (aucune déclaration requise) : les fichiers arrivent dans l'espace de travail de la tâche et ${inputs.附件} donne les chemins absolus joints par des sauts de ligne, afin qu'un nœud les analyse avec son propre prompt.

Exécute des pipelines AItelier depuis DSH via MCP : 39 outils (22 lecture, 17 écriture) pour générer, exécuter, inspecter, éditer, exporter et importer des pipelines SkillFlow multi-étapes. Les étapes s'exécutent dans AItelier plutôt que dans la session DSH et sont interrogées par run_id, marquent une pause aux points de contrôle imposés par le moteur et répondus avec answer_checkpoint, et laissent des traces par étape et des sorties d'étape à lire ensuite ; add_provider / map_model / edit_role dirigent un rôle individuel vers un endpoint local ou moins cher. Regroupe une compétence aitelier-pipelines.

Flux de travail DAG durables pour DeepSeek Harness avec des outils de création d'agents, persistance SQLite, exécutions reprenables et un Canvas Studio visuel.

Orchestration multi-agents pour DeepSeek Harness — agents spécialisés, orchestration de tâches, skills de workflow.

Tableau de bord complet des problèmes locaux intégré dans l'interface graphique Web DSH : vues Kanban / liste / Gantt / flux de travail / tableau de bord, chat IA par tâche, pièces jointes et étiquettes, revendication automatique des tâches à effectuer pilotées par les routines dsh - les données vivent dans le SQLite local (le plugin dsh ajoute @ttmouse/dsh-taskboard).

Canvas interactif pour visualiser, dans DSH Web, les relations entre Agent, Subagent, Workflow, Phase et tool.

Un flux de travail d'examen structuré multi-panélistes pour le harnais DeepSeek : N panélistes notent des sous-agents isolés, aveugles les uns aux autres ; un président réconcilie les désaccords par correspondance d'ancrage, puis par arbitrage au niveau Δ ; un critique indépendant vérifie le processus. Fonctionne pour la conception, le code, l'examen de documents ou de projets.

Ajoute des contrats d'exécution persistants, des graphes de travail récursifs, des clarifications critiques et des portes de vérification par preuves pour les tâches Harness longues ou insuffisamment spécifiées.

Atelier de recherche de vulnérabilités axé sur les preuves pour DeepSeek Harness : vues d'audit natives, 29 outils OMV, constats Evidence.v1, exécutions reproductibles, workflows Campaign et preuves PoC isolées.

Générez des rapports HTML interactifs autonomes à partir de Markdown, de tableaux, de graphiques, de cartes des provinces chinoises, d'organigrammes, de mathématiques et de tableaux avec exploration détaillée — un plugin DeepSeek Harness (dsh).

HeartFlow (心虫), une porte de discrimination de niveau 1 pour l'AGI, sous forme de plugin DSH : vérification de texte à base de règles sur 47 dimensions (outil heartflow_check), plus une supervision automatique de la sortie au niveau des outils/post-exécution, avec blocage par défaut (fail-closed) si le moteur est absent.

Génère des images sur le GPU de l’utilisateur en mettant en file d’attente un workflow via l’API HTTP d’une installation ComfyUI locale : Z-Image-Turbo pour les brouillons rapides, Qwen-Image-2.1 pour les ressources finales et le texte lisible dans l’image. Enregistre comfyui_generate et comfyui_status et fournit un Skill sur le choix des modèles et la rédaction des prompts. Aucune dépendance d’exécution ; démarre ComfyUI sans interface si aucun serveur n’écoute.

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.

Lance PosterFlow depuis la barre latérale Web : cliquez sur `开启生图模式`, lancez une vidéo de transition, puis ouvrez le site.

Remplace la liste reasoning-effort par un curseur à crans manipulable. Propose 13 effets canvas répartis en cinq familles (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), déverrouillés sur trois niveaux selon l’effort. Le mode Custom combine 10 formes de particules et 8 trajectoires ; 9 accents et un sélecteur hexadécimal recolorent les effets. Sons de touche facultatifs : deux clips vocaux, canard synthétique, clic mécanique et fichier audio local.

Met en attente des appels d'outils DSH exacts sans les envoyer, présente les arguments canoniques complets dans une boîte de revue par lots durable, invalide les approbations après modification ou redémarrage, et ne valide qu'un condensat SHA-256 correspondant plus un nonce à usage unique via le pipeline d'outils DSH normal.

Surveillance des tâches et chat à distance pour DeepSeek Harness. Une page adaptée au mobile affiche sessions, tâches de fond, subagents, cycles goal, workflows et approbations en attente, et permet de parler à toute session : réponses en flux, progression des outils, arrêt à tout moment, choix de session/modèle. Fournit aussi un panneau latéral graphique.

Enregistre six skills de flux de travail pilotés par les spécifications et les tests pour DeepSeek Harness : la rédaction de spécifications OpenSpec fusionnée avec la discipline TDD de Superpowers en un pipeline Phase 0-4 avec des jalons de revue. Zéro dépendance d'exécution.

Équipes multi-agents dirigées par un capitaine qui découpent un objectif en tâches et les répartissent le long d'une chaîne d'exécution vers des membres s'exécutant dans leurs propres sous-sessions, chacun avec son propre modèle.