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Tableau des tâches pour l'interface web dsh : un kanban multi-colonnes en barre latérale dont les cartes s'exécutent dans de vraies sessions d'agent DSH et peuvent aussi être planifiées avec des expressions cron, exécutées côté hôte même si le navigateur est fermé.

Tableau des tâches pour l'interface web dsh : un kanban multi-colonnes en barre latérale dont les cartes s'exécutent dans de vraies sessions d'agent DSH et peuvent aussi être planifiées avec des expressions cron, exécutées côté hôte même avec le navigateur fermé.

Lit les fichiers de session que trente-trois autres agents de codage présents sur cette machine ont déjà écrits — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed et d'autres — y compris les sessions antérieures à son installation : six outils (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), une commande /deja, et un rappel automatique optionnel ajouté au contexte d'exécution. Index BM25 local, aucun LLM, aucun embedding, aucun réseau (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Studio d'équipe de tournage TongFlow pour la production d'images, de voix, de musique et de vidéos : l'agent rédige des fichiers de workflow TongFlow par ressource (.tongflow.json) exécutés via les plugins TongFlow, avec un canevas de workflow intégré, une mise en page projet par plan/personnage/prise et un modèle manga-drama ; les sessions commençant par @tongflow ouvrent la vue Studio.

Connecte dsh à un environnement d'exécution local SandBase Harness via stdio MCP pour gérer les agents et sessions, diffuser les tours, inspecter les artefacts et annuler les travaux.

Connecte DeepSeek Harness au Bot Collaboration Network d'Avernet via WebSocket V2, avec onboarding automatique, sessions d'agent isolées, événements de tool-call et outils de routage multi-bot.

Mémoire de récupération après échec : recherche et enregistre des leçons de récupération après échec issues de sessions d'ingénierie réelles, avec une recherche BM25 + RAG sémantique et une base de connaissances des leçons.

Espace de travail conversationnel visuel et non linéaire pour DeepSeek Harness — les sessions, suivis et branches deviennent une carte de conversations navigable.

Le plugin officiel billion-context : un plugin de compression de contexte pour les petites fenêtres de contexte (un contexte de 100K suffit), économie de tokens (5 fois moins de tokens), et sessions uniques d'un mois (milliards de tokens).

Importez fidèlement l'historique de chat de 13 agents de code (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode et bien d'autres) en tant que sessions DeepSeek Harness reprenables, avec export inverse vers Claude Code.

Répartissez le travail vers les agents DSH depuis Claude Code ou Codex : progression native des sous-agents, sessions worker sur l’hôte avec préréglages par niveau et pont multimodal pour la vision et la génération d’images.

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 souvenirs contradictoires pour votre relecture et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec des miroirs Markdown modifiables à la main, un graphe d'entités, un panneau de mémoire interactif, ainsi qu'une API externe et une CLI.

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.

Exécutions de code planifiées dans des sessions d'agent neuves, avec un historique auditable.

Ajoute une page de sessions archivées dans Paramètres pour rechercher, restaurer et supprimer les sessions DeepSeek Harness archivées par espace de travail.

Labyrinthe d'exécution pour les sessions DSH : le vrai trajet de l'agent — progression principale, détours échoués ou en cul-de-sac, retours en arrière, nouvelles tentatives de requête et branches de sous-agent — tracé sur une seule chronologie horodatée, avec trois pistes sous chaque couloir partageant cet axe (densité des tool-calls, impulsion de tokens, pression du contexte) et un panneau d'analyse déterministe en dessous (matrice des résultats d'outils, chaînes échec-récupération, distribution des durées) ; observez-le grandir en direct dans un onglet de session, ou téléversez jusqu'à 5 journaux de session pour une comparaison sur le même axe.

TUI d'agent Rust/ratatui privilégiant DSH, avec appels d'outils en streaming, sous-agents, sessions durables et une UI client extensible via Cordis.

Gestionnaire de sessions DSH : suppression avec corbeille/restauration/purge, restauration des sessions archivées, statistiques d'activité récente, continuer/pause, ouvrir le dossier de journaux, marqueurs de non-lu, forker vers un nouveau chat, regroupement et tri par espace de travail, seuil de compactage du contexte.

Passerelle mobile authentifiée pour DeepSeek Harness : connexion du client iOS natif compagnon via WebSocket pour les sessions, événements en direct, tâches, objectifs, validations, commandes et transferts de fichiers, avec appairage par QR et révocation d’appareil.

Tableau de tâches pour DSH : créez des tâches avec affectation de projet et de modèle, exécutez-les manuellement ou selon des planifications cron ; les nouvelles sessions d'un projet récupèrent automatiquement ses tâches à faire et les déplacent vers en-révision une fois terminées.

Canal de bot Lark/Feishu pour DeepSeek Harness : chaque discussion pilote son propre agent, et les approbations d'outils, questions du modèle et revues de plan reviennent sous forme de cartes auxquelles on répond par un bouton ou une réponse. Changez d'espace de travail et de modèle depuis la discussion (`/cd`, `/model`, `/new`), et exécutez plusieurs bots qui conservent des sessions séparées et peuvent se céder la parole dans un même groupe.

Session Workbench : recherche en texte intégral dans les sessions passées, rappel de jusqu'à 3 d'entre elles en tant que @references, et gestion des onglets de vue de conversation (afficher/masquer + réordonner par glisser-déposer).

Remplace le démarrage web de dsh pour permettre la liaison à 0.0.0.0, protégée par une connexion utilisateur/mot de passe : cookies de session signés, protection des routes /api, onglet d'authentification dans le panneau des paramètres et un CLI de réinitialisation qui fait tourner la clé de signature pour invalider toutes les sessions.