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Connecte en un clic les modèles de langage et d’image SenseNova Token Plan à DSH (désactivé par défaut) et renseigne automatiquement la reconnaissance d’images et le niveau de raisonnement. En cas de limite de débit, attend puis réessaie sans la confondre avec un quota épuisé. Après connexion à la console SenseNova, affiche l’usage, les pools de crédits et la consommation par modèle. Xiaohuanxiong accepte aussi une connexion par QR, importe ses modèles et multiplicateurs de consommation et prend en charge la recherche Web de DSH.

Plugin d'administration multi-bases de données piloté par chat pour DeepSeek Harness : interrogez et gérez MySQL, PostgreSQL, GaussDB, MongoDB, Redis, Oracle, DM et SQLite depuis la conversation, avec des droits ro/rw limités au projet, un panneau d'administration latéral, la navigation des schémas et l'aperçu des données, et des opérations dangereuses soumises à confirmation.

Station de travail omni-modale pour DSH : analyze_image sur une chaîne de basculement VLM ordonnée à plusieurs cartes, une boîte à outils de vision à six outils (zoom, échantillonnage de couleurs, diff de pixels, OCR, détection d'éléments, affichage en ligne) partageant le même résolveur d'images, generate_image via les protocoles OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video asynchrone multi-cartes avec un constructeur /build-video-tool, et TTS speak/clone_voice sur sept fournisseurs, le tout piloté par une seule page de paramètres à enregistrement automatique.

Plugin de vérification d'objectifs basée sur des preuves pour DeepSeek Harness. Verrouille les objectifs via /ultragoal et vérifie l'achèvement par rapport aux codes de sortie des commandes et aux artefacts générés, empêchant le modèle de signaler faussement l'achèvement des tâches.

Rappel, édition-renvoi et régénération, plus versionnage dans la conversation : une chronologie de chaque retour arrière, un rollback des artefacts (git d'abord, repli sur instantané), une carte de bifurcation des chemins explorés, la lignée de session, et un gardien en temps réel qui capture un instantané du journal au premier signe d'écritures concurrentes. Les modifications arrêtent automatiquement l'agent en cours (cancel/whenIdle officiels) afin que les retours arrière ne corrompent jamais le journal durable ni ne cassent /compact.

Migrez les serveurs MCP, compétences, instructions, mémoire et historique de session de Codex (OpenAI Codex CLI / Desktop) vers DeepSeek Harness via un panneau visuel ou une CLI, avec aperçus en simulation et secrets migrés à l'identique.

Mémoire graphe locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit les enregistrements USER et ASSISTANT séparément, et préserve la provenance de projet, session, acteur et source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.

Micro du compositeur pour l'interface web : appuyez pour surveiller la transcription en direct et maintenez pour parler, avec une lecture de réponse par Edge TTS de l'hôte diffusée pendant que le modèle génère, une pause d'écho pendant la lecture, et un appui pour arrêter.

Mémoire graphique locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit séparément les enregistrements USER et ASSISTANT, et conserve la provenance du projet, de la session, de l'acteur et de la source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.

Fournisseur de modèles Codex App Server utilisant une connexion Codex locale, avec réutilisation des sessions, pontage des outils Harness, traces d'actions natives et projection durable des images générées.

Un plugin de marché pour intégrer rapidement votre DeepSeek Harness à l'écosystème de plugins GitHub.

Passerelle mobile LAN : proxy inverse isolé en processus enfant avec approbation à la première visite, liaison de jeton par appareil, limitation de débit et injection de mise en page mobile (pastilles de composeur compactes, polyfill randomUUID).

Canal WeChat (Tencent iLink / ClawBot) pour DeepSeek Harness : connexion par QR, messages bidirectionnels texte, images et fichiers, commandes slash dans WeChat (/cwd et /skills), cartes d’approbation et de question auxquelles répondre depuis le chat. Les réponses trop longues sont découpées ; en cas de limite de débit, le plugin attend et réessaie au lieu de les abandonner. Par défaut, seul le compte ayant scanné le QR de connexion est admis ; les messages des autres sont ignorés.

Injecte à chaque tour un préambule de sélection des skills choisi par le modèle JEV local de l’espace jev-decision-kit, afin que l’agent charge uniquement ces skills sans parcourir le catalogue. Nécessite un espace jev-decision-kit configuré séparément (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json) ; sans lui, aucune injection n’a lieu.

Préréglage d’orchestration multi-agent : un agent principal affecte des sous-agents depuis une liste de rôles intégrée, utilise des pools distincts pour les voies de lecture et d’écriture et associe un modèle à chaque rôle ; les rapports sont réunis sur un tableau partagé. Ajoute les outils go_work/continue/need_help/forward, un panneau en arborescence et une page de paramètres.

Pont WorkBuddy : enregistre le fournisseur LLM WorkBuddy et un ledger ball multi-comptes avec crédits en temps réel, pointage quotidien automatique, suivi du délai après limitation et changement de compte en un clic.

Tableau boursier A-share pour DeepSeek Harness (DSH) : cours et indices en temps réel, recherche sur tout le marché, chandeliers intrajournaliers ajustés vers l’avant avec données F10, listes actions/ETF/obligations convertibles/LOF, suivi des positions et alertes de prix, filtreur de 13 signaux et 7 stratégies, thermomètre de sentiment des limites hautes, liste dragon-tigre, actualités 7x24 de 3 sources et analyse d’actions par IA.

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.

Plugin de planification multi-modèle proactive : ingestion de signaux multi-sources avec déduplication et classement d'urgence, moteur de décision à quatre voies (exécuter/différer/rejeter/demander à l'utilisateur), génération de plan DAG avec exécution parallèle de modèles, réflexion qualité avec réessai automatique et changement de modèle, mémoire long terme pour les motifs de tâches et leçons, et évolution de stratégie via algorithmes génétiques avec évaluation en sandbox et déploiement canary.

Lit les réponses de l'agent dans l'interface web de DeepSeek Harness via une chaîne de secours de fournisseurs (OpenAI, ElevenLabs, Google, Azure, Groq, Deepgram, OpenRouter, Edge, Piper, eSpeak), de sorte qu'un fournisseur en échec ou limité en débit bascule vers le suivant au lieu de rester silencieux.

Limitation proactive par fournisseur, fondée sur un seau à jetons, qui met en file d’attente les requêtes dépassant la limite avant leur envoi afin d’éviter les erreurs 429 en amont.

Préréglage d'agent d'équipe produit virtuelle : la conversation guidée par l'utilisateur vous accompagne à travers le pipeline complet de 12 étapes de l'idée au produit livré, promu et exploité, avec des portes par étapes et des compétences par étape.

12 compétences d'ingénierie testées (git commit, code review, test-first, plugin dev, debugging, changelog, PR review, task breakdown, et plus) : chaque SKILL.md passe un validateur de format aligné sur les règles officielles de compétence plus un test smoke d'isolation de chargement.

Un plugin DeepSeek Harness pour le suivi des tokens en temps réel et une estimation très précise du coût de session, avec prise en charge de la tarification dynamique heures pleines/creuses.