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Plugin d'optimisation pour DSH Desktop. Contraintes injectées seulement si utiles (zéro token au repos), en couches : texte stable dans le prompt, volatil en fin ; cache du prompt préservé. Chaque tour est classé (question/recherche/discussion/diagnostic/exécution) : pas d'édition en question ni de correctif non demandé en diagnostic ; citations de code non ouvert, négations sur des symboles non vus, exigences hors livrable : signalées ; tout code, champ ou id est expliqué en clair dès sa première apparition. Mémoire : alertes à 75 %/90 %, connaissances de projet par répertoire de travail, supprimables par id. Artefacts : contrat de tâche, journal des modifications. Tableau de bord : routage et blocs dans lume-metrics.jsonl via lume_metrics ; personas distillés de journaux ou fiches.

Reprise automatique des sessions d'agent interrompues : une table de règles ordonnée route selon le type d'échec (limite de débit, quota, authentification, dépassement de contexte, orphelin planté) vers une nouvelle tentative avec repli automatique, un changement de modèle, une reprise après compaction du contexte ou une notification d'arrêt de perte, avec un éditeur de règles visuel et un journal d'activité complet.

Plugin DeepSeek Harness qui économise agressivement les tokens sans nuire à la qualité : troncature sans perte en tête/fin des résultats d'outils (par défaut), repli des résultats grep, délégation à dsh-compaction-basic déclenchée par la pression, et une sous-classe CompactionEngine à résumé LLM pour le mode agressif. Économise 97,6 % des tokens d'entrée sur une suite synthétique de 8 scénarios, toutes les réductions passant par le flux d'événements dsh pour que modèle-visible = journalisé reste vrai.

Barre de navigation dans la conversation de style touches de piano : une touche par message utilisateur, infobulle d'aperçu au survol, clic pour sauter dans tout l'historique. Plugin dsh officiel à double face, sans modification du code source de dsh.

Reconnaissance d'images volumineuses pour les modèles vision-exp : reconnaissance par tuiles 800×800 sans perte (smart/pipeline/full), OCR local avec prétraitement et routage d'écriture manuscrite, GPU multi-fournisseur en option (DirectML/CUDA/OpenVINO) avec repli CPU automatique.

Migre les skills d'autres agents (Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, et plus) vers DSH : analyse 14 plateformes d'agents plus la couche partagée ~/.agents, détecte les noms en doublon entre sources, vous laisse choisir la meilleure source par skill, les copie dans le répertoire skills de DSH, et restaure les skills précédemment migrés.

Planificateur de messages en heures creuses : activez le mode vallée et le compositeur met vos messages en file d'attente jusqu'aux heures creuses DeepSeek (moitié prix), puis les injecte automatiquement dans la session et obtient les réponses. Compositeur d'apparence native, raccourcis (Enter pour mettre en file / ⌘+Enter pour envoyer maintenant / Esc pour quitter), bascule par session persistant à travers les redémarrages.

Memo — recherche en mémoire de session pour les agents DeepSeek Harness : rappel plein texte inter-sessions (memo_search), notes distillées (memo_remember) et statistiques du corpus (memo_stats) sur le service officiel sessionQuery. Zéro infrastructure, priorité au local.

Vérification des références pour DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器) : l'outil de modèle reference_checker vérifie la bibliographie d'un article (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texte collé) par rapport à Crossref, OpenAlex et arXiv, rapporte found / partial / not_found / error par entrée et émet des citations corrigées dans le style d'entrée (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Tableau de bord des coûts pour DeepSeek Harness : agrège les tokens d'entrée/sortie/cache du modèle à travers toutes les sessions locales, les prix avec une table intégrée (incluant DeepSeek peak/off-peak), et affiche les tendances quotidiennes plus des tables par modèle et par session.

Pilule de quota et panneau en bas à droite regroupant les quotas d'adhésion sur les plates-formes d'IA (Kimi Code, DeepSeek, Zhipu Coding Plan, BigModel, Qwen, Scnet, TokenRouter, SupaWriter), synchronisation automatique des clés API du domaine d'informations d'identification DSH avec des barres d'utilisation colorées.

Outils natifs pour un coffre wiki Obsidian : wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive et wiki_lint couvrent la recherche BM25 avec contexte de graphe de liens, les écritures comptables avec suivi des sources par sha256, les renommages à l'échelle du coffre, les scaffolds de modes, l'archivage des sources et les vérifications d'intégrité — avec des verrous inter-processus et un git auto-commit optionnel.

Suite d'extensions d'exécution pour DeepSeek Harness : boîte aux lettres inter-sessions avec réveil à démarrage à froid, équipes d'agents (capitaine + membres + tableau de tâches avec dépendances + team_wait), politique de génération de sous-agents avec approbation d'escalade, préréglage de routage conscient des tâches, marché de plugins, gestionnaire de compétences et injecteur d'exécution.

Bouton de redémarrage en un clic pour l'UI Web DSH : un bouton dans le pied de la barre latérale qui redémarre le processus dsh web en un seul clic et persiste à travers le redémarrage qu'il déclenche.

Coffre de mémoire inter-sessions : outils remember / recall / forget, injection de prompt par tour, et un navigateur d'entrées accessible depuis la page de réglages.

Couche d'adaptation DSH de dsh-ecolink : lecture directe du bassin de mémoire local, injection en pre-step (scoring + budget + déduplication par session), filtrage par #nom_de_mémoire, pour relier l'écosystème de mémoire côté web

Redémarrage progressif + reconnexion automatique du client + poursuite de l'objectif de redémarrage croisé pour le harnais DeepSeek (dsh). Après une mise à jour du plugin, dsh-phoenix redémarre dsh à une limite d'inactivité sécurisée, maintient la page du navigateur connectée et reprend un objectif en cours afin qu'une tâche puisse continuer.

Relie le graphe de connaissances de code Codebase Memory MCP à DSH et maintient les dépôts indexés à jour grâce à un observateur de système de fichiers débouncé. Pont MCP réservé à Windows (la partie observateur est multiplateforme) ; installe automatiquement sa CLI npm via npx au premier lancement.

Outils de recherche documentaire académique et de citation pour DeepSeek Harness : recherche d'articles via Crossref et OpenAlex sans clé API, découverte de travaux connexes et formatage de citations en GB/T 7714, APA et BibTeX.

Recherche en texte intégral au niveau des messages dans les sessions DSH via un index trigramme FTS5 (user / assistant / steering / tool avec filtres par type), résultats dédupliqués entre sessions dérivées ou poursuivies, aperçu de contexte en lecture seule avec défilement automatique jusqu'au message ciblé, saut à la session réelle en un clic, et reconstruction incrémentale ou complète de l'index avec contrôle de santé ; l'i18n zh/en suit le service de locale du Host.

CLI self de Superself en tant qu'outils face au modèle (contexte de projet, unités de travail, rapports, décisions) plus une commande /self — état de projet inter-sessions et inter-projets conservé hors du dépôt de code.

Diagnostique et corrige les plantages au démarrage « duplicate loader entry id » : trouve les lignes de chargeur dupliquées entre les ensembles de profils et les convertit en correctifs ciblant les id via une CLI sans dépendance (detect / preview / fix / verify).

Plugin de référence (mention) inter-sessions — collez @[label](dsh-session:…) dans n'importe quelle session, y compris dans un autre espace de travail, et l'hôte injecte l'instantané de la session référencée pour que le modèle le lise ; inclut un bouton de copie de référence en un clic.

Pool de recherche Web pour l'outil web_search natif : basculement sur 8 backends gratuits/payants avec coupure de circuit tenant compte des quotas, gestion des clés API sur la page de paramètres, instances SearXNG personnalisées, commutation de stratégie de basculement/rotation et quota SerpApi en direct.