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Preset de recherche vérifiée : chaque étape repose sur des observations validées par le système, les affirmations L3+ passent à un évaluateur indépendant et la session forme un registre rejouable et une ontologie consultable. Nécessite DSH >=0.1.7-alpha.1.

Animal de compagnie de bureau (façon QQ-pet) : flotte dans un coin, déplaçable, nourrissable, avec qui jouer.

The memory that dreams — mémoire intersession pour DeepSeek Harness : se souvient de vous et de vos projets, consolide les souvenirs à l’inactivité (autoDream), met de côté les souvenirs contradictoires pour votre examen et conserve une piste d’audit rejouable. La mémoire reste sur votre machine dans SQLite avec des miroirs Markdown modifiables ; récupération en quatre modes (mots-clés, vecteur, BM25, graphe d’entités), panneau interactif, 10 outils de modèle, serveur MCP, API externe et CLI. La synthèse et la consolidation utilisent le modèle hôte déjà configuré ; avec un embedder local, la recherche sémantique fonctionne entièrement hors ligne.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle vous retrouve d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs en conflit pour votre revue et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown modifiables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus une API externe et une CLI.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les mémoires en conflit pour votre revue et tient une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown éditables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus API externe et CLI.

Pilote le tracé scientifique OriginLab Origin depuis le chat IA via MCP : 62 outils. Chien de garde des boîtes de dialogue modales, garde de sécurité LabTalk, release/reconnect, ajustement avec paramètres initiaux/fixes/pondérés, retouches fines de graphiques et feuilles, outils matriciels, FigureSpec YAML déclaratif (diffable et rejouable), instantané en lecture seule des MCP Resources, passerelle matplotlib-figure, assemblage PowerPoint avec étiquettes de panneaux, recherche de modèles du Graph Gallery, export EPS, liste blanche d'accès aux fichiers, base de régression visuelle et livrable OPJU éditable avec vérification déterministe de relecture.

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.

Présente le Web DSH comme une interface voxel jouable en plein écran à la première personne façon Minecraft — pas un simple skin de couleur : les utilisateurs marchent dans un monde de blocs Three.js persistant et accèdent aux workspaces natifs, sessions, conversations, outils, sélection de modèles, permissions, informations contextuelles et compositeur via des installations in-world et un établi.

Plugin d'annonce vocale sans dépendance, piloté par les événements : pas de modèle supplémentaire, pas de coût en jetons. Parle avec la voix naturelle intégrée du système, prenant en charge Windows et macOS ; annonces de réponse finale, alertes d'approbation et de question, annonces d'événements facultatives (fin de tour, commande terminée, changement d'objectif, erreurs d'outils, mises à jour de tâches), réponses finales rejouables et une page de paramètres visuelle bilingue.

Générateur de galgame : fournissez-lui un document de script et des ressources de personnage/fond/BGM/animation dans l'espace de travail (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) et il génère une page web de roman visuel jouable avec emplacements de sauvegarde configurables ([存档 N], 9 par défaut), sprites suivant l'intervenant avec changement de variante multi-pose ([表情]), animations d'ouverture/fin/CG ([op]/[ed]/[cg]), contrôle lecture/arrêt/volume de BGM et branchement par lignes if.

Mascotte de bureau dessinée d'après le contour officiel de la baleine, pour l'application de bureau comme pour l'interface web : animations SVG et expressions du visage suivant l'état de l'agent (réflexion, travail, terminé, erreur, attente de confirmation), et elle peut suivre les autres sessions en cours avec un badge de comptage ; tapotez-la, faites-la glisser, secouez-la jusqu'au vertige, écrasez-la contre un bord de l'écran, ou passez le curseur sur sa tête pour une caresse ; 7 palettes, 4 tailles, sons synthétisés, synchronisation du thème clair/sombre et aperçu web jouable.

Rejoue des sessions sur une timeline rejouable avec utilisation des jetons par étape, audite les opérations sensibles, estime les coûts, affiche la lignée des forks, compare des sessions et exporte des replays HTML autonomes.

Persona pour DeepSeek Harness : un config.json régit le nom que se donne l'IA (par modèle, par palier), comment elle vous appelle, sa posture, le texte de caractère, des contrats par élément avec options, la langue de la réflexion et le ton des réponses, plus une mémoire à confirmation humaine : l'IA ne peut qu'ajouter des candidats, une ligne de confirmation les active, et le journal est en ajout seul, rejouable. Les entrées confirmées sont injectées comme bloc cité de données et non d'instructions ; celles étiquetées d'un kind vont vers des fichiers arbitraires et n'atteignent jamais le prompt. Le prompt est relu depuis le disque à chaque assemblage : les modifications s'appliquent sans redémarrage. Presets : instantanés JSON partageables. Sans dépendances, réseau ni shell.

Décisions typées Laya (`noul` oui/non, `choice`, `score`) comme service Cordis de premier ordre (`ctx.laya`) plus les outils `laya_ask` et `laya_plan` visibles par le modèle. Le plugin lui-même n'installe et ne télécharge rien : c'est un client d'un sidecar `laya-mcp serve` que vous démarrez vous-même, et il signale que le sidecar n'est pas en cours d'exécution au lieu d'échouer obscurément au premier appel d'outil.

Sélectionnez du texte dans l’interface Web DSH pour obtenir en flux sa traduction et son explication dans le contexte de la conversation d’origine. Le panneau conserve un historique rejouable, convertible en session complète.

Écoutez les podcasts et livres audio Ximalaya dans l'interface web DSH : recherchez des albums, parcourez les pistes paginées et lisez via une barre de lecture en cours (précédent/lecture/suivant, position, volume, vitesse). Après connexion par QR code, la page « Mine » liste vos pistes aimées (cliquez pour lire), les albums abonnés avec des indices sur le dernier épisode, et les animateurs suivis avec leurs albums publics ; l'hôte relaie les flux audio avec prise en charge de Range et enregistre un outil `ximalaya_play` afin que l'agent puisse rechercher et lire à la demande.

Écran d’accueil vidéo plein écran : lit un mp4 au démarrage, se passe d’un clic, accepte vos propres clips et transcode automatiquement en H.264 les codecs non lisibles.

Thème pixel néon pour DeepSeek Harness desktop, avec fonds jouables de combat aérien, catapulte de cochons et découpe de fruits, commandes souris et bascule jour/nuit pour le jeu de catapulte.

Cache les schémas d’outils du prefill du modèle et révèle un outil à la fois via une API de modèle décisionnel. Endpoint actif de cette API et pnpm dans PATH nécessaires.

Clinique en lecture seule des journaux de session DSH : 22 diagnostics nommés (gaspillage de tokens, boucles de retry/échec, contexte gonflé, oubli intersession, MCP servers et skills inactifs). Chaque constat a un localisateur de preuve rejouable, par exemple `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110`, et une prescription exécutable : extrait YAML de profile-patch ou commande avec valeurs actuelle→proposée, risque, vérification et source. Une commande de feedback retire la prescription refusée et le rapport indique qu’elle a été retirée par votre retour. Zéro dépendance, sortie réseau nulle par défaut, aucun fichier de session modifié.

L’outil `manim_card` transforme du Manim Python en carte d’animation lisible dans le chat. Le code s’exécute dans le navigateur avec un runtime inclus, sans Python local ; l’export vidéo passe par le Manim CLI local s’il est installé, sinon image par image dans le navigateur.

Gardien d’approbation DeepSeek Harness : un modèle reviewer décide des demandes d’autorisation avant qu’elles ne vous parviennent. Backend decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow, Laya auto-hébergé), politique configurable en cas de faible confiance et whitelist de règles autorisées.

Liste et recherche de courriels via himalaya / notmuch (sans envoi).

/repro exporte un lot de problème minimal, nettoyé des secrets et rejouable : le journal de session, les commandes échouées et le diff Git.