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Boucle vérification contradictoire → correction → revue.

Marché de skills avec recherche unifiée sur SkillHub et ClawHub, aperçu du README dans l'application, installation et désinstallation en un clic, liste des skills installées et un sélecteur de skills dans la saisie du chat.

Essaims d'IA basés sur les rôles pour DeepSeek Harness : un architecte planifie, des constructeurs parallèles exécutent, des relecteurs filtrent la qualité, et un intégrateur livre. Épinglage de modèles par rôle avec chaînes de secours, boucles de revue, contrats de preuves, revues à validation humaine, pause/reprise tenant compte du quota, et un kanban en direct + diagramme de flux dans l'interface web. 40 tests ; installation depuis GitHub ou npm.

Connecte DeepSeek Harness à Busabase : rechercher les connaissances de l'espace de travail, travailler avec des enregistrements et applications structurés, soumettre les écritures sous forme de ChangeRequests révisables et inspecter les résultats dans des cartes en direct.

Ajoute la lecture locale de PDF, une bibliothèque d’articles pérenne, des enregistrements de preuves traçables, ainsi que des outils de comparaison et de synthèse entre articles.

Amélioration de l'invite en un clic dans le composeur : réécrit le brouillon en une invite structurée (rôle et objectif, étapes exécutables, format de sortie, critères d'acceptation, cas extrêmes) avec aperçu avant/après, remplissage et annulation. Ne change jamais d’intention, ne fabrique jamais d’exigences.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.

L'IA peut rédiger un texte de CV, mais les modèles peuvent toujours sembler erronés, les pages peuvent déborder, des espaces peuvent rester et de petites modifications peuvent déstabiliser la mise en page. dsh-resume fournit un flux de travail DSH de bout en bout pour un raffinement véridique du contenu, une sélection de modèles, un réglage de la mise en page A4, une révision visuelle et des versions de CV personnalisées pour différents scénarios de recherche d'emploi.

Entraînement aux entretiens par IA pour DeepSeek Harness Web : génère des questions dans quatre modes (révision de concepts, entretien simulé, scénario, LeetCode Hot 100), note les réponses et fournit des explications.

Coordonne la planification Codex et la revue indépendante tandis que la session DSH d'origine implémente et teste les modifications.

Panneau d'outils développeur pour l'interface Web DSH : explorateur de fichiers avec aperçu, édition et mentions de fichiers par chemin uniquement ; terminaux multi-onglets avec commandes rapides ; panneau Git avec commit, push, pull et changement de branche ; et gestion des tâches en arrière-plan. Interface portée depuis pi-web-ui.

Rail de messages en peinture défilante pour DeepSeek Harness : un rail fin sur le bord droit avec un indicateur par message utilisateur, scroll-spy qui suit la position de lecture, dépliage au survol d'un canevas avec aperçus complets des messages, et clic pour sauter à n'importe quel message de l'historique ; s'anime en synchronisation avec les panneaux better-sidebar.

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.

Intégration de Wallpaper Engine pour l’interface web dsh : analyse la bibliothèque WE locale (Steam Workshop 431960 + projets locaux) et utilise ses fonds d’écran comme arrière-plan de page — images/vidéos/web rendus nativement, fonds d’écran de scène comme aperçus statiques adoucis — avec un panneau de conception de fond d’écran (opacité, portée, flou, vignette, fps, parallaxe, carrousel, liaison au thème) et des outils d’agent wallpaper_scan/list/set/config.

Agent d'écriture en collaboration approfondie pour DSH : apprentissage du style d'écriture par utilisateur à partir de paires d'édition, flux clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, synthèse projet-vers-rapport (rapport de laboratoire / présentation produit / enquête / README), 41 outils MCP et interface web de sélection-amélioration avec aperçu de fichiers intégré.

Revue de diffs façon Codex dans un panneau flottant : modifications de session par tour, plus une vue de l'espace de travail Git avec stage/revert/commit/push et une chronologie d'historique.

Rail de repères style Codex dans la gouttière gauche pour chaque tour de l'utilisateur, avec aperçu au survol et défilement au clic.

Intégration de Wallpaper Engine pour l’interface web dsh : analyse la bibliothèque WE locale (Steam Workshop 431960 + projets locaux) et utilise ses fonds d’écran comme arrière-plan de page — images/vidéos/web rendus nativement, fonds d’écran de scène comme aperçus statiques adoucis — avec un panneau de conception de fond d’écran (opacité, portée, remplissage, flou, vignette, fps, parallaxe, carrousel, liaison au thème) et des outils d’agent wallpaper_scan/list/set/config.

Exécute le travail comme un équipage d'agents par rôle : un chef de produit rédige le PRD ou la DoD, attend votre confirmation, puis démarre architecte, ingénieur, QA et réviseurs dont les boîtes à outils sont verrouillées par rôle, et partage le travail via des fichiers sur disque.

Animal de compagnie flottant en pixel art façon Codex Pets, avec 10 animaux intégrés compatibles Petdex, un moteur d'état d'agent à 9 états (inactif/en cours/en attente/révision/échec, plus salut/saut/directions côté client), une superposition déplaçable, des réglages de sélection/zoom, des bulles de notification, et un outil `pet_say` permettant à l'agent de s'exprimer via l'animal.

Exporte les événements de tour, modèle, outil, approbation, nouvelle tentative et erreur de DSH (métadonnées uniquement) vers Tuning Engines pour des traces gouvernées, une évaluation des politiques, une analyse des coûts et une revue des Work Sessions, avec une file de nouvelles tentatives persistée sur disque.

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.

Navigation façon touches de piano dans la conversation pour la Web UI : une touche par message utilisateur avec échelle au survol, infobulle d'aperçu du message et surbrillance du message actif ; clic pour un défilement fluide.

Pack de plugins AtomGit pour DeepSeek Harness : six compétences AtomGit intégrées (planifier des issues, implémenter des issues, réviser des PR, fusionner des PR, publier des versions CLI, miroir vers GitHub), plus l'intégration ag CLI et des outils MCP hébergés sur la plateforme pour les dépôts, branches, issues, PR et la recherche.