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

Wish Specializer, plugin DSH qui aide le modèle à réaliser vos « souhaits » sans mal les interpréter. Selon l’auteur, il peut fortement améliorer les résultats avec un prompt court, le preset Wish inclus (PTC convient aussi) et le mode Heavy.

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).

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.

Optimise une instruction brute en un clic : trois styles, profilage contextuel rôle/tâche/objectif, sélection de plusieurs sorties par juge modèle et amélioration itérative via mémoire de session, valeurs par défaut intelligentes et réglages utilisateur. /template couvre 22 sous-cas sans appel modèle. Optimiser/annuler ✨ dans le champ, outil prompt_optimize, hook automatique, page d’état, panneau Settings (dsh 0.2.0) et détection des documents zh/en.

Optimise les tokens de DeepSeek Harness avec découverte et chargement différé des outils MCP, commandes de compactage configurables et état affiché, réduction des sorties d’outils, résumé visuel des longs textes et archivage facultatif des conversations avec récupération paginée.

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.

Transforme un brouillon DSH d’une ligne en brief complet (rôle, objectif, contraintes, format de sortie). Port de linshenkx/prompt-optimizer vérifié octet par octet, avec trois modes et dix modèles identiques à l’amont. Historique soumis au consentement, chaînes de versions et comparaison structurelle ; chaque exécution indique l’usage des tokens. Aucun enregistrement ni envoi sans clic.

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.

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.

Génération d’images et de vidéos Agnes pour DeepSeek Harness : deux outils Agent, un optimiseur de prompts par IA et un panneau latéral où saisir la clé API, jamais intégrée au code.

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.

Touches d'envoi et de retour à la ligne configurables, un menu contextuel du composeur avec trois sources (laisser faire DSH et les autres plugins / menu du navigateur / menu personnalisé au style du plugin), un panneau de commandes rapides avec des listes de prompts catégorisées où chaque prompt peut s'ajouter à chaque envoi ou seulement au premier message d'une session, une ligne créer-et-déplacer en bas de chaque catégorie, un optimiseur de prompt qui réécrit le brouillon via un appel à un modèle distinct, une mémorisation de la taille du panneau de réglages, et l'injection automatique de l'en-tête x-opencode-session pour les routes OpenCode. Les listes de prompts résident dans un ~/.dsh/quick-prompts.json global, indépendant de la session et du projet.

Optimiseur de prompt structuré par agent pour DeepSeek Harness : réécrit les brouillons du composeur en role/task/context/constraint/format avec les modes normal, slim et expand, une modale de confirmation avec score, continue-optimize, et des moteurs local, hybride, DSH ou API cloud.

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.

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

Plugin DSH : marque des messages invalid afin que le digest d’annotations de l’opérateur oriente ce qu’absorbe le checkpoint de compaction. Préserve le cache : ajoute après le préfixe cache, sans réécrire l’historique.

Ajoute Optimize prompt près du bouton d’envoi. Réécrit le brouillon en prompt structuré (simple, sections ou role-task-goal), diffusé par le modèle de session. Commandes Use, Undo, Copy et Close.

Optimiseur de prompt du composer : un bouton de la rangée d’outils réécrit le brouillon via un canal modèle déjà configuré et affiche le flux dans un panneau flottant au-dessus du composer, sans déplacer la mise en page. Le brouillon ne change qu’à Accept, refusé pendant le streaming pour éviter une réponse incomplète. Demande confirmation si le brouillon contient des références @ ou pièces jointes, qu’un remplacement total aplatirait en texte. Aucun raccourci global ; la clé API ne va jamais au navigateur, l’appel vient de l’hôte.

Browse 90 prompt methods with usage guidance and sources, insert a selected requirement, or compare and edit a full rewrite before applying it in the DSH composer.

Resserre le brouillon du composer en prompt plus précis en un clic et restaure exactement l’original en un autre. Utilise par défaut les modèles de Harness ou tout endpoint compatible OpenAI ; consigne de reformulation modifiable.

Réécrit le brouillon du composer en prompt précis avec modèle configurable et consigne entièrement modifiable. Lit le contenu derrière les références @file, @folder et @session tout en conservant leurs puces. Annulation en un clic pour restaurer votre texte initial. Bouton plaçable dans l’une des barres du composer, couleur et taille réglables.