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Récupération de chat pour DSH : modifier le dernier message utilisateur terminé et réessayer explicitement les tours échoués, les deux via des branches de bifurcation de session qui laissent la conversation d'origine intacte.

Édition de messages par branches / reroll / nouvelle tentative / chronologie des versions.

Édition de messages par branches, relance (reroll), nouvelle tentative, et une chronologie des versions.

OAuth d'abonnement de codage pour SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code et Claude Code, plus une passerelle loopback OpenAI/Anthropic optionnelle : connexion locale sans collage de tokens, rafraîchissement et retry AUTH, grok-4.6 xhigh et coexistence des routes de clés API.

Stratégies de nouvelle tentative et de repli LLM basées sur les rôles.

Stratégie de nouvelle tentative et de repli LLM par rôle.

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Fiabilité des tâches : nouvelle tentative automatique en cas de timeout/échec du modèle, reprise automatique des tâches inachevées, vérification d'achèvement, interruption des boucles de réflexion, reprise après veille ou redémarrage, mode pilote automatique et point de déclenchement distant (npm : `dsh-task-reliability`).

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Suite de discipline d'exécution pour DSH avec interception des tentatives identiques, réflexion forcée, application des todo, déduplication de la mémoire et promotion de l'expérience en compétence (11 plugins + 6 compétences).

Notifications bureau natives et webhook pour fins de tour, échecs, et demandes d'approbation, avec filtres de résultat, règles de contenu, contrôles de confidentialité, et livraison avec retry.

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.

Permet aux modèles texte seul de voir les images : lorsqu'une image arrive avec un texte de remplacement comme \[image omitted because this model accepts text only], le modèle appelle l'outil vision_describe et le plugin transmet la référence de l'image et la question à un modèle multimodal, en réessayant avec un modèle de secours en cas d'échec. Configuré dans la page de paramètres et conservé via l'API officielle de paramètres.

Routage proxy par modèle pour les requêtes LLM : les modèles sélectionnés passent par un proxy (Clash, etc.) tandis que les autres restent en direct, avec réessai automatique sur erreurs de transport, 429 et 5xx, configuré en direct depuis la page des paramètres.

Joue différents sons configurables pour cinq événements de conversation dans l'interface web DeepSeek Harness : achèvement normal, interruption, erreur, attente d'approbation et succès de réessai automatique ; chaque événement possède son propre réglage audio et son défaut intégré, avec réessai automatique après erreurs utilisant une attente configurable (10-300 s), ainsi qu'une bibliothèque sonore communautaire. Compatible avec DSH 0.1.5-rc.2.

Boîte à outils vision enrichie : 14 outils vision au niveau pixel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, long-screenshot OCR, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) pilotés par un endpoint compatible OpenAI, avec marqueurs [图片: path] propres, classification de sécurité du contenu et auto-retry sur rate-limit.

Plugin de planification multi-modèle proactive : ingestion de signaux multi-sources avec déduplication et classement d'urgence, moteur de décision à quatre voies (exécuter/différer/rejeter/demander à l'utilisateur), génération de plan DAG avec exécution parallèle de modèles, réflexion qualité avec réessai automatique et changement de modèle, mémoire long terme pour les motifs de tâches et leçons, et évolution de stratégie via algorithmes génétiques avec évaluation en sandbox et déploiement canary.

Réviseur de réponses agentique pour DeepSeek Harness : chaque tour final de l'assistant est réexaminé par un LLM distinct noté de 1 à 100 ; un score sous le seuil renvoie l'agent sur sa réponse avec des retours concrets. Le score apparaît sous forme de pastille sur la ligne d'action de la réponse (vert validé / rouge à retravailler, avec le nombre de tentatives et la raison au survol). Configuration de barrière en direct via un serveur HTTP 127.0.0.1, plus un dock replié au-dessus de la zone de rédaction et un onglet facultatif dans la barre latérale droite via dsh-better-sidebar.

Améliorateur de prompts pour l'interface web DSH avec modes basic/standard/expert : les modes standard et expert réécrivent les brouillons avec le contexte du projet et l'historique récent de la session, réessaient avec élégance quand les passerelles refusent les réglages reasoning-effort et affichent une revue avant/après avec annulation.

Reprend automatiquement les tours DSH interrompus : envoie un 「继续」 en file d'attente après tour/fin pour cause d'erreur, d'interruption ou de tokens max, avec délai de grâce, cooldown, backoff exponentiel, plafond de tentatives consécutives, analyse au démarrage, carte de paramètres et bouton arrêter/restaurer par session dans la barre d'outils du compositeur ; ne change jamais de modèle ou de fournisseur.

Chaînes de repli automatiques entre fournisseurs/modèles pour les agents DeepSeek Harness lorsque les requêtes LLM échouent de façon répétée (nouvelles tentatives épuisées, authentification, quota, limite de débit)

Gouvernance des trajectoires d'agent et diagnostic d'anomalies : reconstruit les journaux de session plats en arbres de trajectoires multi-branches, détecte les blocages en boucle, les nouvelles tentatives invalides et la dérive d'objectif, avec des alertes attribuant les coûts, une interruption en un clic et un fork sur point d'arrêt via les API officielles, dans un onglet GUI indépendant.

Passerelle de vision native au fournisseur LLM : les images collées dans le chat sont décrites par un modèle de vision (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), et la description textuelle est transmise à DeepSeek texte seul pour la réponse — l'admission, le routage et la compaction des images passent tous par les mécanismes natifs du harness, avec un cache de descriptions LRU et une reprise sur erreur 503.

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.