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Routage automatique d'effort de raisonnement pour dsh : un classifieur 7 questions finement réglé localement (ModernBERT, 842 Mo, <1 s CPU) choisit low/high/max pour les messages sans intention ; des tentatives intra-session escaladent le tier (low vers high vers max) sous contraintes d'exclusion ; le service de juge échoue en sécurité vers low s'il est injoignable. Une puce de tier dans la barre de saisie affiche le tier courant et les 20 derniers jugements. Toute inférence est locale — le texte de la tâche ne quitte jamais la machine.

Ajoute un préréglage de permission `auto` entre workspace-write et danger-full-access : un classificateur accorde une fois les escalades de sandbox routinières, tandis que les demandes dangereuses ou incertaines sont toujours transmises à un humain.

Auto-approbation de type CC pour le harnais DeepSeek : règles de refus/autorisation déterministes plus un classificateur d'autorisation/rejet en deux étapes avec un disjoncteur et des conseils de refus.

Plugin IA de classification des données urbaines : recommande automatiquement une catégorie selon GB/T 47949 et prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées.

Résume les anciens échanges avec un modèle latéral avant saturation ; journal disque durable, réancré après compaction. Seule mesure décrite : une session réelle d’un jour, 6 condensations ont remplacé 209 messages ; contexte actif de dizaines de milliers de tokens. Routage par tâche : 6 pools (éco, mécanique, principal, difficile, vision, revue) ou Auto/classifieur ; bascule au seuil de confiance pour garder le cache prompt chaud. Filigrane 3 lignes déclenche transfert en 4 étapes (fork sauvegarde, doc, compaction, réveil), sans perdre les sous-agents ; /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover en manuel. Agent Teams facultatif ; /vision pour modèles texte ; gros diffs vers testeur et réviseur indépendant. UI/README en 11 langues. Skills : lecture MySQL/Redis, commits, docs exigences/design.

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.

Gère un pool de modèles et route chaque étape de l’agent vers l’un d’eux avec son niveau de raisonnement, par clics dans le composer, sans JSON. Le routeur remplace la cellule modèle du composer et y affiche modèle/niveau de la session et ses réglages. Trois portées d’autorisation (model/effort/full) : un choix manuel ne vaut que dans sa portée ; en mode effort, le routeur reste lié au modèle choisi. Comprend des profils de tâche pondérés par modèle, le routage vision des étapes avec image, les signaux de session (active todo, context pressure, token budget, subagent depth) et un classifieur sémantique facultatif. thinking reste activé, car DeepSeek refuse une requête avec thinking si l’historique contient un appel d’outil fait sans thinking.

Intègre à DSH les modèles WorkBuddy gratuits/payants, nationaux et internationaux, sans l’application de bureau. Fork maintenu de Faide-cyber/dsh-workbuddy, publié sous @bushizhanghan/dsh-workmate ; l’entrée amont figure déjà dans ce catalogue. Ne les installez pas ensemble : ils enregistrent le même provider id « workbuddy-ai » et entrent en conflit. v1.2.7 déplace les prompts système trop longs après le classificateur de risque de canal de la passerelle nationale, remplace la chaîne de marque DSH et ajoute un dump de débogage. Compatible avec dsh 0.2.0-rc.2 à 0.2.1, préversions comprises.

Garde de permissions pour DSH : quatre périmètres avec droits read/write/execute dans le menu natif, et classificateur sémantique Jev facultatif pour les commandes bash.

Réduit les coûts LLM : un classificateur Jev (System One) évalue chaque tour selon une politique déclarative et recommande le modèle du sous-agent. Les tâches courantes utilisent les tarifs flash, les cas difficiles restent au modèle principal. Comprend /route explicite, contrôle runtime de la capacité de délégation, masquage des identifiants et relecture hors ligne depuis le journal des verdicts.

Routeur de modèle hybride pour DeepSeek Harness : règles déclaratives, contrôle de coût configurable par l'utilisateur (coût d'abord / qualité d'abord / équilibré), classificateur de tâche LLM optionnel, et chaînes de repli en cas d'échec.

Classificateur de permissions autonome pour le preset auto : règles allow/deny par outil, juge sémantique LLM et points de contrôle git pour les sessions non surveillées.

Récupère une session déjà refusée par le host pour dépassement de la fenêtre de contexte : revérifie le message du gateway ignoré par le classificateur intégré, en extrait la fenêtre réelle et replie la plage la plus ancienne en un checkpoint sans appel au modèle (élagage des résultats d’outils, moteur de compaction du host s’il réduit la projection, ou digest mécanique). Réessaie ensuite l’étape échouée. L’outil `context_rescue` et `/rescue`, `/rescue-status` offrent le même parcours manuel.

Routeur de modèles hybride pour DeepSeek Harness : règles déclaratives, contrôle des coûts configurable (cost-first/quality-first/balanced), classificateur de tâche LLM facultatif et chaînes fallback en cas d’échec.

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.

Routage automatique par niveau pour DeepSeek Harness : le modèle virtuel `smart` classe chaque requête selon sa difficulté (hard/normal/easy) et son besoin de vision, puis la délègue aux modèles déjà configurés. Sans configuration supplémentaire.