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Transforme les commandes de suppression de l’agent (Remove-Item et alias PowerShell, rm/unlink/rmdir Bash, del/erase/rd/rmdir CMD) en opérations de corbeille système sous Windows, Linux et macOS. Vérifie aussi, au mieux, les scripts concernés avant exécution et ne prévoit aucun recours à la suppression définitive.

Ajoute une échelle d’effort de raisonnement aux modèles routés par pi-ai, sans réglage manuel. Ordre de repli : valeurs déclarées, models.dev, puis sept niveaux par défaut. Remplace le sélecteur du compositeur par un sélecteur vertical façon Codex.

Configure par modèle les options thinking et l’effort de raisonnement pour llm-pi-ai et DeepSeek officiel, et définit les modalités d’entrée (input ou inputModalities) dans le panneau de réglages DSH.

Mise en page de conversation façon ChatGPT pour le client Web DeepSeek Harness : colonne centrée de 768px, bulles utilisateur neutres alignées à droite, texte assistant pleine largeur en 16/28 et blocs de code arrondis avec bandeau de copie. Ajoute le balisage sémantique en ligne (==confirmed==, !!risk!!, ++key word++ ; les codes 4xx/5xx seuls sont aussi surlignés), des encarts check/warn/tip en début de ligne, un sélecteur fast/thinking qui change l’effort de raisonnement via ctx.modelDirectories et une ligne teintée avec barre d’accent pour la session choisie, plus des icônes colorées pour les dossiers d’espace de travail.

Ajoute aux réglages DSH une page de raccourcis clavier avec six commandes réassignables, dont le changement du mode d’autorisation et du niveau de raisonnement, ainsi que les raccourcis vers la page d’état et la liste des tâches. PgUp/PgDn parcourt la saisie ; la touche Entrée du compositeur peut aussi être remappée en option.

Transforme le menu d’effort de raisonnement en curseur et remplace le sélecteur standard modèle/niveau. Suit le pointeur ; au relâchement, se cale au niveau le plus proche et envoie une mise à jour de session par glissement. La piste affiche remplissage, graduations et bouton blanc ; seuls xhigh, max et ultra ont le dégradé animé de marque. Les extrémités affichent les noms des niveaux minimal/maximal ; la même carte ouvre la liste officielle des modèles. Flèches : 1 niveau ; PageUp/PageDown : 2 ; Home/End : extrémités. Chaque déplacement est envoyé. Le compteur de génération de l’objet répertoire ignore les réponses tardives ; la réduction des animations les désactive. Données de modelDirectories standard ; aucune capacité ajoutée.

Indique dans le menu des modèles DSH ceux utilisés par d’autres sessions en cours et restaure, pour chaque modèle, le niveau de raisonnement mémorisé et l’état replié du groupe.

Ajoute deux pages visuelles à DSH Settings. Le JSON est la source de vérité des serveurs MCP et réécrit le bloc géré de profile patch, avec validation YAML et sauvegardes horodatées ; l’import d’un mcpServers JSON collé affiche d’abord les ajouts et remplacements. Thinking unlock interroge chaque passerelle compatible OpenAI sur les niveaux de raisonnement qu’elle déclare réellement et enregistre la configuration par niveau sans toucher aux autres plages d’octets du YAML écrit à la main. Un bouton distinct synchronise les modèles : aperçu des ajouts/retraits, puis écriture atomique des niveaux et modèles ; exécution également planifiable depuis la page.

Contrôle de modèle subagent : Jev classifier étiquette chaque tour et le hook agent/request réécrit la requête vers provider, model et reasoning effort associés. Sélecteur par session inherit/auto/manual, un prompt par rôle injecté avant la tâche et replay hors ligne des verdicts passés.

Fork de amlyczz/dsh-lark-link (MIT), maintenu par Very12345. Ajoute le contrôle du reasoning-effort par conversation, l’isolation multi-app et des cartes de statut en streaming.

Ajoute un curseur de profondeur de raisonnement lié aux niveaux déclarés du modèle, des conseils de configuration et des réglages de modèle intégrés facultatifs.

Connecte les modèles de l’application de bureau Trae CN sans flux OAuth et réutilise sa connexion existante. Expose 17 modèles, dont deepseek-v4.1-flash, avec badges de taux de consommation et correspondance du niveau de raisonnement.

Déclare le type d’entrée et le niveau de réflexion par modèle dans la page 模型. Ajoute des cases « 输入类型 » à chaque carte fournisseur et un champ « 思考等级 » au dialogue 编辑 ; écrit les champs officiels `input` et `reasoningEfforts` de `pi-ai`.

Remplace le contrôle de modèle du compositeur par un sélecteur façon PI-Desktop : menu à deux volets avec recherche et groupes fournisseurs, curseur reasoning-effort, rappel de l’historique avec ArrowUp/ArrowDown et bouton de réécriture de prompt avec annulation.

Optimisation intelligente des prompts et adaptation dynamique de l’effort de réflexion avec capsule dans le compositeur, modèles DSH/personnalisés, annuler/réoptimiser et paramètres natifs.

Plugin DeepSeek Harness (DSH) pour consulter effort et tokens par date et espace de travail : carte thermique calendaire, analyse par heure, part de chaque workspace et rapport HTML autonome à partager.

Permet à Codex de déléguer des tâches aux sessions Desktop via un pont local authentifié et un serveur MCP associé. Avec regroupement par Workspace, choix du modèle et du reasoning effort, suivi des événements, attente et annulation.

Confie des sous-tâches de code autonomes à l’abonnement Claude Code local via l’Agent SDK officiel et renvoie les résultats à la session hôte. 19 paramètres règlent modèle, effort de réflexion, permissions, outils autorisés, nombre de tours et plafond de budget. Les jobs de fond renvoient aussitôt `jobId` et diffusent la sortie ; l’identifiant de session peut être transmis comme `resume` pour continuer la même conversation. Les commandes de plus de ~20 s passent par `mcp__dsh__shell`, qui diffuse ligne par ligne sans consommer de contexte modèle. Le moniteur Claude Code liste les jobs, montre processus structuré et sortie en direct, et permet l’annulation. La procédure est une skill enregistrée au runtime et installée avec le plugin.

Modifie les niveaux de raisonnement et formats de réflexion des modèles qui n’en déclarent aucun.

Écran New Session façon T3 Code pour le compositeur : titre « Que devrait-on créer dans <project> ? » dont le nom ouvre le menu des espaces ; sélecteur reasoning-effort dans la barre d’outils et bandeau de branche Git sous la carte, avec recherche des références locales/distantes et bascule par `git checkout`.

Outil de délégation à Codex pour DeepSeek Harness, avec choix du modèle et de l’effort de raisonnement pour chaque appel.

Paramètres d’effort de raisonnement et de modalité d’entrée des modèles tiers (extension Fish pour DeepSeek Harness). Déclare les niveaux de réflexion et l’entrée d’images par modèle, puis s’adapte via la base intégrée et l’inférence du protocole réseau. Modifiable directement depuis la carte de la page officielle « Modèles » ; basé sur dsh-better-reasoning-effort 0.5.2 et corrige le conflit de slot avec le plugin de capacités dsh-web.

Fork maintenu de `dsh-prompt-enhance`, porté à DSH 0.1.7. Corrige les problèmes empêchant son chargement sur les hôtes actuels : `InputState.imageIds` est devenu `attachmentIds` et le bouton du compositeur faisait planter la saisie ; `settings.get()` a été supprimé ; `/enhance` lisait un ID de session que l’agent n’expose plus. Les réécritures désactivent `reasoningEffort` par défaut ; une mesure donne 252 tokens de sortie pour un brouillon contre 2897 avec la valeur par défaut du modèle. Inclut une page Settings avec les 17 champs. Vérifié sur un hôte réel 0.1.7-rc.2 : activation, requête HTTP d’amélioration en direct, `/enhance` dans l’interface et lecture/enregistrement des paramètres. 204 tests.

Hub de compaction par paliers : remplace le seuil unique de 80 % par une échelle configurable (30/50/70/90 par défaut), des règles douces à la consolidation maximale. Intègre un index déterministe de mots-clés à chaque checkpoint pour accumuler les faits entre cycles et résume via une chaîne de modèles : principal + jusqu’à 3 secours, chacun avec son effort de raisonnement. Ajoute un sous-onglet Compaction et une carte Settings ; désactiver restaure toujours la compaction standard.