Plugins

Rotation des modèles pour DeepSeek Harness : regroupe les modèles par fournisseur et source, les ordonne manuellement ou selon les taux de réussite et latences mesurés, mémorise le modèle et les préréglages de reasoning effort, passe au suivant si le quota est atteint ou s’il est indisponible, renvoie la même étape et indique le modèle qui a répondu. Utilise les modèles des plugins fournisseur déjà installés (comptes Antigravity, abonnement Codex, clés API DeepSeek) ; ne fournit pas l’accès aux modèles.

Sélecteur de modèles façon Codex pour le composer : liste tous les fournisseurs/modèles du profil, quatre niveaux de reasoning effort et persistance par session. La désactivation du sélecteur natif est incluse au package.

Remplace le bouton de modèle du champ de saisie par un panneau : modèles groupés par fournisseur, recherche, favoris épinglés, curseur reasoning effort avec un cran par niveau annoncé par le modèle. Dégradé aurora et halo croissants selon le niveau. Restaure le dernier effort de chaque modèle et garde le sélecteur intégré enregistré en secours.

Route les sessions enfants natives `subagent_fork` de DeepSeek Harness vers l’abonnement Google AI Pro (Antigravity) : Gemini 3.8 Flash, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5, GPT-OSS 120B, sans coût API. Streaming SSE, appels d’outils complets, verrou de préchauffage du prefill cache, quota HTTPS en ~200 ms, bouton d’en-tête et tiroir latéral réglages/effort.

L’historique du composer restaure tout l’état de saisie : contenu, pièces jointes image/fichier, références @ et commandes slash, ainsi que modèle, effort de raisonnement, autorisation et preset d’agent utilisés.

Fusionne AprilCrystal/dsh-client-ui-gpt-helper et zszz3/dsh-model-provider-prefix, deux plugins de choix de modèle du composer incompatibles à l’installation. Le déclencheur Provider / Model ouvre une carte à deux colonnes ; survoler un fournisseur change ses modèles sans déplacer la carte. Déclencheur distinct d’effort de raisonnement avec curseur à particules ; recherche tous fournisseurs et taille de carte fixe.

Plugin DSH pour configurer, dans Models, le niveau de raisonnement par modèle des providers pi-ai personnalisés, avec presets GPT, Claude, Grok, GLM et MiMo.

Version simplifiée de la fonction Plan/Act des extensions VS Code RooCode et Cline : associe un fournisseur, modèle et effort de raisonnement au mode Plan et un autre ensemble au mode Act, avec remplacements par espace de travail.

Répartition de tâches par l’agent parent avec revue : découpez une tâche en ordres de travail, confiez-les aux prestataires choisis (fournisseur, modèle et effort de raisonnement propres), puis validez ou refusez chaque livraison. Les échecs sont redistribués avec vos retours.

Panneau ZenTao dans la barre latérale DSH : liste vos tâches, bugs et récits ; connexion Web, donc prise en charge sans API RESTful v2 (vérifié sur ZenTao 18.13 open source). Recherche, tri intelligent, filtres en retard/à rendre aujourd’hui et vue flux. Ouvre un chat prérempli (description, commentaires, captures) ou vide, ou envoie des tâches seules/en lot à une session d’arrière-plan avec choix espace, modèle, effort de raisonnement et consignes facultatives. Les captures deviennent des pièces jointes image. À la fin, lit la dernière réponse liée et suit en cours/à décider/terminé, avec remplacements et fin manuelle. Multi-compte, lecture seule, sans écriture ZenTao.

Portage du pipeline mémoire V2 d’OpenAI Codex vers DeepSeek Harness : un agent en arrière-plan extrait chaque session inactive ; la consolidation rassemble les extractions dans `memory_summary.md` après comparaison avec une base Git. Le résumé est injecté dans les nouvelles sessions et les mémoires citées deviennent des compteurs d’usage. La page Paramètres choisit le modèle, l’effort de raisonnement par étape et les limites d’inactivité, d’ancienneté, de concurrence et de délai.

Évalue la difficulté du message courant et affiche au-dessus du compositeur, avant l’envoi, le modèle le moins cher et l’effort de raisonnement suffisants.

Contrôle du modèle et de l’effort de raisonnement de style officiel dans le compositeur. Réutilise le sélecteur officiel et propose toujours Off/Low/High/Max, comme le contrôle DeepSeek officiel, même si le modèle gateway ne déclare aucun effort ; un bref indice en bas du panneau signale l’absence de prise en charge native upstream.

Curseur cosmique d’effort de raisonnement pour le compositeur DeepSeek Harness. Off, Low, High et Max ont chacun leur ciel étoilé et leurs aurores, avec fondus fluides et sélection réelle du modèle par session.

Reformule le brouillon du compositeur avec le LLM Harness, prévisualise le résultat puis l’applique ou l’envoie. Comprend des styles prédéfinis, un effort de raisonnement adapté au modèle, une estimation des coûts et une page de réglages.

Curseur d’effort de raisonnement pour le compositeur DeepSeek Harness : faites glisser parmi les niveaux déclarés par le modèle actuel puis relâchez pour écrire le niveau choisi dans la session. La bande auto monte d’un niveau après une erreur d’outil, puis d’un autre après au moins deux erreurs. Le routage facultatif choisit fournisseur/modèle par type de tâche.

Pour l’interface Web DeepSeek Harness : curseur d’effort de raisonnement dans le menu du modèle, tokens/s et total du tour en direct près de l’état d’exécution, rapport entrée/sortie/cache par réponse et notification de fin de tour.

Ajoute à la ligne de modèle du compositeur un curseur déplaçable d’effort de raisonnement (off/low/high/max) et applique le niveau choisi à la session DSH actuelle. Il apparaît uniquement pour les modèles proposant ces quatre niveaux.

Intègre les modèles Codex dans DSH via votre compte ChatGPT : choix modèle/effort de réflexion, chat avec images, outils/skills, approbation de tâches locales, réponses interactives, reprise et compaction de longues conversations, consultation quota/Token history et helper capture Windows pris en charge.

Route fournisseur Volcengine Ark Coding Plan pour DeepSeek Harness, avec les 15 modèles du plan et le réglage d’effort de raisonnement par modèle ; générée depuis une source unique et vérifiée chaque semaine contre la dérive.

Ajoute dans DeepSeek Desktop Agent Teams le routage modèle et effort de raisonnement par membre, ainsi que la libération d’une instance subagent à l’initiative du leader.

Remplace la commande de modèle du Composer par un déclencheur intégré Provider/Model. Au clic, ouvre deux colonnes : fournisseurs à gauche, modèles du fournisseur survolé à droite. reasoning effort dispose de son propre déclencheur adjacent, contrairement aux sélecteurs à bouton unique.

Remplace le sélecteur du Composer par un panneau compact de navigation fournisseur-modèle et un curseur adaptatif de reasoning-effort. Inclut le niveau Default et masque le curseur pour les modèles sans niveau réglable.

Ajoute au popup du modèle DeepSeek Harness, près de reasoning-effort, un sélecteur de context window propre à la session. Une pastille indique la fenêtre effective et ouvre des préréglages inférieurs à la valeur par défaut du modèle ; le choix ne s’applique qu’à la prochaine requête de cette session. Une nouvelle session reprend la valeur par défaut du profil. Aucun fichier de configuration ni journal de session n’est modifié.