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将 Qoder（国内版 / 国际版）的模型接入 DeepSeek Harness — bring Qoder (CN & international) models into DeepSeek Harness.

Lit les fichiers que AGENTS.md référence via les imports @path et injecte leur contenu dans le contexte du modèle au démarrage de la session, avec des budgets en octets, un réamorçage après compaction et une carte de paramètres en six langues.

Fournisseur de compétences en direct qui ajoute au catalogue dsh les compétences issues des répertoires de plus de 60 autres agents (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), des marketplaces de plugins Claude Code et de tout dépôt git de compétences, sans copie ni lien symbolique ; déduplique, répare les frontmatter, renomme les collisions de noms et fournit une CLI (list, add, sync, doctor).

Plugin à un stade précoce connectant DeepSeek Harness à un serveur OwnDsh auto-hébergé déployé séparément pour l'identité d'équipe, le contrôle d'accès aux modèles, les quotas et l'audit d'utilisation.

model router par étape : des préréglages nommés avec des règles ordonnées de groupes d'images/mots-clés acheminent chaque étape d'agent à travers chaque fournisseur et modèle monté, ajoutant des flux de collaboration pour la transcription d'images, une protection d'image, un panneau de quotas multi-plans, et l'observabilité des décisions par étape.

Couche d'auto-réparation des appels d'outils : paramètres manquants, champs erronés et chemins hors limites sont corrigés avant d'atteindre le modèle. Le taux d'erreurs visibles est passé de 7,95 % à 2,20 %.

Affiche l'utilisation et le solde du plan de codage pour 5 fournisseurs IA (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) à côté de la saisie du compositeur, bascule avec le modèle sélectionné et réutilise les clés API configurées dans les paramètres de modèle DSH.

Détecte quel modèle de conversation est servi à un compte : lance des conversations-sondes concurrentes jetables, note chaque chaîne de pensée en streaming selon la manière dont s'ouvrent ses paragraphes, et annule en quelques secondes les sondes lues comme l'ancien modèle. Inclut une auto-vérification hors ligne qui rejoue 13 chaînes de pensée étiquetées à la main à travers le même classifieur.

Interface de gestion du cycle de vie pour le fournisseur de modèles llm-pi-ai : créez, modifiez, supprimez, activez et désactivez des fournisseurs avec des en-têtes personnalisés et des clés API chiffrées en AES-GCM ; restauration sûre à la désinstallation des fournisseurs parqués, découverte de modèles distants avec écriture par lot, routage intelligent avec cinq stratégies, composites d'union/intersection, tests de connectivité par modèle et observabilité des requêtes.

Panneau d'opérations Web DSH auto-hébergé pour un redémarrage et une mise à niveau en toute sécurité, des diagnostics d'intégrité, des statistiques d'utilisation du modèle et la recherche de quotas de fournisseur, la gestion des sauvegardes et des sessions, les notifications de tâches, les contrôles de compétences, le routage du modèle de sous-agent et la maintenance des autorisations Linux.

Widget flottant de crédits/quota pour le Web DeepSeek Harness : affiche les soldes et l'usage DeepSeek / OpenCode Go, et suit l'usage de tokens des sessions DSH ainsi que le coût estimé par jour, par mois et par modèle.

Plugin de mémoire inter-sessions pour DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect) : extraction automatique, indexation SQLite FTS5, rappel sémantique RRF injecté dans le prompt système à chaque tour, maintenance planifiée, consolidation LLM via ctx.llm, prévention de l'explosion du contexte, identité Soul globale via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0 : graphe de contexte temporel, modèle de confiance, résumé en fin de tour. v0.6.0 : embeddings sémantiques locaux (BAAI/bge-small-zh-v1.5), aucun appel au cloud. v0.6.1 : correction de l'expansion de ~ dans la config des chemins. Installation sans configuration.

Un port léger de Headroom : compresse la sortie des outils, réduit jusqu'à 20 % du contexte, sans affecter le cache de contexte du modèle ni les performances de l'agent.

Bundle client dsh : un tableau de bord latéral d'utilisation et de coûts — statistiques de tokens, tarification par modèle sensible aux heures pleines/creuses, échelle d'adhésion, succès et une carte thermique quotidienne.

Vérifications de santé pour les plugins DSH : vérification manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check appelable par modèle, détection de host-shadowing + BOM de profil, diagnostics d'environnement, et pré-vol anti-empoisonnement.

Serveur ACP amélioré pour DeepSeek Harness : streaming de blocs et de raisonnement, télémétrie d'utilisation, commutation de modèle/effort, préréglages de permissions, reprise/archive de session, serveurs MCP par session, et transfert de fichiers/terminal Zed.

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.

Basculement haute disponibilité des modèles (mise en quarantaine, disjoncteur, récupération par sonde) et orchestration de sous-agents (fanout/pipeline/supervisor) avec une interface de paramètres bilingue.

Fournisseur LLM NewAPI (passerelle compatible OpenAI) : enregistre une route `newapi` avec découverte de modèles limitée au chat, remplit automatiquement les paramètres du modèle (fenêtre de contexte, effort de raisonnement) depuis models.dev, et ajoute une section de paramètres web pour l'URL de base et la clé API.

Utilisez des comptes d'abonnement tiers dans DeepSeek Harness : chat, compréhension d'images, génération d'images et édition d'images avec les modèles couverts par votre abonnement, les modèles disponibles et les niveaux de raisonnement étant synchronisés depuis votre compte ; prend actuellement en charge les abonnements OpenAI/ChatGPT, d'autres fournisseurs sont prévus.

Routage de modèle à deux niveaux : un niveau fort planifie, conseille et révise tandis qu'un niveau économique implémente, avec routage automatique conscient du mode plan, garde d'escalade à fort impact, auto-escalade des échecs et hiérarchisation des sous-agents.

Une barre d'état de session configurable à 17 segments pour le dock du compositeur dsh, avec TPS en direct, estimation des coûts par modèle et une boîte de dialogue d'utilisation et de coûts.

Plugin DSH qui livre images et fichiers aux modèles texte seul sous forme de chemins d'espace de travail : les images conservent l'interface de pièce jointe native, les autres fichiers apparaissent sous forme de puces carrées dans la barre, les chemins sont ajoutés à l'envoi — se combine avec dsh-vision-toolkit pour voir l'image simplement en la collant.

Plugin de gestion de serveurs MCP pour DeepSeek Harness : page Réglages → MCP, authentification OAuth (PKCE + enregistrement dynamique de client) ou par jeton statique, outils enregistrés sous la forme mcp__<name>__*