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Faites évoluer compétences, agents, prompts, code et plugins depuis DeepSeek Harness, avec AgentDescent.

Prise en charge de la zone de saisie Web de DSH (v0.3.0-beta.4 · pack de capacités pour tâches complexes : 3D / normales / interaction / données / concurrence / détails de performance vérifiés point par point + validation automatisable + bilingue chinois-anglais · pour dsh-0.1.6-alpha.1) : avant l'envoi, une IA indépendante (messagère) optimise le prompt en une commande directement adressable à l'IA de travail (quatre intensités, longueur du flux selon la difficulté, isolation par session, mini-fenêtre minimaliste).

Optimisation en un clic d'une instruction brute en prompt professionnel : trois styles de sortie, profilage de rôle/tâche/objectif conscient de la situation, apprentissage auto-itératif (mémoire de session + valeurs par défaut intelligentes + substitutions utilisateur), /template pour 22 sous-scènes avec zéro appel au modèle, ✨ optimisation/annulation en un clic dans la zone de saisie, outil prompt_optimize, hook d'auto-optimisation et documents zh/en détectés automatiquement.

Ajoute un bouton optimiser à côté du composer qui analyse et réécrit le brouillon de prompt avec streaming SSE, conscience du contexte de conversation (stratégies template vs intent-polish), chaîne de mémoire de continuité d'édition, annulation, et routage de modèle avec fallback et test de connectivité.

Pipeline d’optimisation des tokens par couches pour DeepSeek Harness : échelle de sortie, chargement différé de MCP, pilote de compaction, rapport des hits de cache. Construit sur de vraies API de plugins DSH ; économise ~40-60 % d’entrée dans les longues sessions.

Optimiseur reasoning_effort par tour pour dsh — rétrograde automatiquement le raisonnement pour les appels d'outils simples et le relève pour les travaux lourds, réduisant le temps de réflexion entre les appels d'outils.

Pipeline d'optimisation des jetons en couches pour DeepSeek Harness : échelle de sortie, chargement paresseux MCP, moteur de compaction, reporting des hits de cache. Construit sur les vraies API de plugins DSH ; ~40-60 % d'entrées économisées dans les longues sessions.

Routeur de modèles et optimiseur de coûts pour DeepSeek Harness : réponses rapides flash pour les questions simples, repli automatique en cas de panne, panneau en direct des tokens/cache/coûts.

Plugin de gestion du comportement pour DeepSeek Harness : section de prompt pour la discipline des tool-call, convergence du parallélisme déclenchée par les échecs (le pool tombe à 1 puis se rétablit automatiquement), intervention de l’utilisateur après des échecs consécutifs. Complète dsh-token-optimizer ; fonctionne aussi seul.

Plugin de gestion du comportement pour DeepSeek Harness : section d'invite pour la discipline des appels d'outils, convergence du parallélisme déclenchée par les échecs (le pool tombe à 1, puis se restaure automatiquement), intervention utilisateur après des échecs consécutifs. Complète dsh-token-optimizer ; fonctionne de façon autonome.

Optimisation réseau pour l’interface web DSH : réduit la taille des transferts grâce au cache et à la compression pour accélérer fortement le chargement des pages, avec en plus un indicateur de coupure de connexion et une reconnexion automatique. Idéal pour les utilisateurs recherchant des performances maximales ou utilisant des réseaux instables.

Peaufine le brouillon du compositeur en un prompt plus clair et mieux structuré depuis le bouton ✨ ou Alt+O ; diffuse le résultat en direct via SSE avec le raisonnement affiché en premier, et suit le modèle par défaut de la session sans configuration ou n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI.

Optimiseur de prompt dans la barre de saisie : réécrit les brouillons avec 6 stratégies × 3 langues plus des instructions personnalisées, avec objectif/todo/résumé de compactation/résultat d'outil et contexte de chat optionnels, une boîte de dialogue de confirmation, un historique des 5 derniers et une persistance des réglages à trois niveaux.

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Ajoute un bouton icône au compositeur qui optimise le prompt du brouillon courant via le modèle actif.

Improve the current chat draft before sending with a confirm-before-apply comparison.

Adds prompt optimization, cancellation, and undo controls to the DeepSeek Harness composer.

Optimize Prompt button under the composer: one click rewrites your draft into a clearer, more executable prompt, with a before-and-after dialog and one-click replacement.

Adds a composer button that optimizes the current prompt or designs the next one from the current session and project context.

Adds a one-click prompt optimization button to the DSH composer, with undo and an optional dedicated optimizer model.

One-click prompt enhancement and structuring button for DSH composer.

Prompt optimizer for DeepSeek Harness: a composer tool-row button that rewrites the draft into a structured prompt via the session's selected model, with one-click restore

Headless Claude Code consultations with advisor, reviewer, and designer roles, returned as reference answers.