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Serveur MCP de données de marché sans clé (bundle dsh) : 5 outils MCP pour les cotations A-share/HK/US, les classements sectoriels, les futures, les flux de capitaux et les actualités 7j/7 24h/24, avec un repli upstream à trois niveaux.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

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.

Empêche l’encombrement du contexte de requête dans DeepSeek Harness : catalogue les outils MCP et les skills sous ctx.capability, les expose dans des niveaux exposed/progressive/blocked, et invoque à la demande les éléments peu fréquents via meta_search/meta_invoke, avec un onglet visuel de paramètres.

Mémoire associative proactive pour DSH : injecte un rappel sans prompt à une frontière fixe, avec auto-consolidation à trois couches, cristallisation des skills et gestion du contexte à la manière d’Astra. Comprend des registres de passation et un tableau blanc PLAN qui survivent aux changements de fenêtre de contexte, ainsi qu’une détection du niveau d’eau avec une fenêtre de modèle auto-détectée. Stockage Markdown local, agnostique au modèle, zéro dépendance ; plancher lexical de 0 Go avec couches sémantiques optionnelles.

Gestionnaire de serveurs MCP (stdio / streamable-http) : niveaux de configuration par répertoire de travail, projet et global ; les MCP au niveau projet sont condensés par défaut en 4 outils atomiques via une couche middleware (`middleware: all` intègre aussi les serveurs globaux, commutable à chaud depuis la page des paramètres) ; l'isolement de l'espace de travail empêche les interférences entre projets ; les configurations ne conservent que des références `${ENV}`, aucun secret en clair sur disque ; API d'enregistrement à l'exécution permettant à d'autres plugins d'injecter des serveurs MCP.

Détecte les motifs d'injection de prompt, de jailbreak et de fuite de secrets au niveau des points de jonction agent/pre-step, tools/pre-execute et tools/post-execute, avec des niveaux allow/ask/block, des événements d'audit defend/detection assainis, un outil defend_report et une protection contre les commandes de suppression destructive.

Niveaux d'utilisation et cartes de statistiques partageables : 🐟→🐳 classements par consommation mensuelle de tokens avec percentile estimé calculé localement, tarification précise pour 46 modèles chez 6 fournisseurs (y compris tarification chinoise par niveau de taille), remplissage rétroactif des sessions pré-installation, et comparaison ancien/nouveau suite au changement de tarifs du 2026-08-17. Local uniquement, sans télémétrie.

Sept modes préréglés d'agent pour DeepSeek Harness, chacun avec une limite d'outils fixe, un routage de modèle par mode et des niveaux de délégation rapide/profond omd_task, plus une boucle plan-à-exécution (/mode, /start-work, /ulw adossé à un objectif) et une page de paramètres qui remappe les modèles par mode et par niveau.

Approbation automatique assistée par LLM avec repli sur compte à rebours pour le préréglage de permission Auto : règles statiques, niveaux de risque, disjoncteur et audit de fichiers.

Mémoire inter-session avec rappel déterministe à zéro jeton (bigram-Jaccard fusionné avec FTS5 BM25 via RRF, tokenisation adaptée au chinois), renforcement qui consolide les observations répétées, et procédures cristallisées en fichiers SKILL.md affinés sur place via un cycle active-stale-archived avec archivage et restauration réversibles. L’ingestion et la purge exposent chacune un niveau d’autonomie choisi par l’utilisateur ; les conflits et les écritures à forte importance vont toujours en revue humaine, et rien n’est jamais supprimé automatiquement. Nécessite Node 22.5+.

Pont de vision gratuit pour les modèles texte uniquement : compréhension d'images, OCR, analyse d'interface et de débogage via des fournisseurs de niveau gratuit (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) avec une interface graphique de paramètres.

Discipline d'exécution modulaire à la pointe pour DSH : routage fondé sur les preuves à travers 26 compétences, planification de fichiers de style Manus, portes de vérification, récupération après séries d'échecs et tableau de bord web interactif.

Notifications sonores à plusieurs niveaux sur le thème Perlica (Arknights: Endfield) : tonalités plan-ready, task-done, needs-your-input et erreur ; silencieux pour le chat simple, lecture au niveau système (fonctionne en arrière-plan), multiplateforme (Windows/macOS/Linux), sons TTS personnalisés.

Routage de modèle à deux niveaux : un niveau fort planifie, conseille et révise tandis qu'un niveau économique implémente, avec routage automatique conscient du mode plan, garde d'escalade à fort impact, auto-escalade des échecs et hiérarchisation des sous-agents.

Connectez DeepSeek Harness à un pipeline Hermes : modèle de spécification de répartition, routage par niveau de modèle, portes de qualité pilotées par l'orchestrateur, règle d'écrivain unique pour git, le tout sous forme de pack SKILL.md (installable en bundle).

Tableau Kanban de tâches pour les sessions DeepSeek Harness : l'agent principal répartit des tâches de codage vers des sous-agents worker/verifier à usage unique, avec ordonnancement des dépendances, niveaux de pipeline, gestion des escalades et injection de contexte de fichiers/notes.

Mémoire à long terme gouvernée pour DeepSeek Harness : registre de preuves en ajout uniquement avec protections d’écriture, affirmations à 7 niveaux d’autorité, chaînes de remplacement et injection avant chaque étape, budgétée avec des quotas par domaine.

Gère les modèles OpenCode Zen niveau gratuit et Go dans settings.yaml — récupère les listes de modèles en direct depuis opencode.ai, signale les écarts configuré/en direct par route, et ajoute ou supprime des entrées via quatre outils d'agent et une section de paramètres OpenCode Models.

Harnais de mémoire d’agent à trois niveaux : CLAUDE.md L1 toujours actif, index L2, squelette détaillé L3 avec modèles, une passerelle qui bloque les écritures dans les fichiers protégés sans jeton d’approbation à usage unique, journalisation d’événements sans jugement, distillation hebdomadaire et une compétence de boucle d’exécution TDD.

Compteur d’usage et de coût local-first pour l’interface web DSH : bouton composer avec coût de session et solde en direct ; panneau avec un graphique empilé quotidien/sur 7 jours par modèle, facturé selon les intervalles de prix catalogue effectifs (la page tarifaire officielle est synchronisée chaque jour), paliers d’usage mensuels avec une carte de partage canvas, alertes de pression de contexte à 30/50/85 % avec /compact en un clic, alertes de budget, et vérification de mise à jour npm dans le panneau avec mise à jour en un clic.

Widget de solde et de coût pour la GUI Web DSH : une carte en pied de barre latérale affiche le solde du compte, une barre de ratio restant et les coûts du jour ; un clic ouvre une ventilation des coûts à quatre niveaux (dernier prompt / cette session / aujourd'hui-ce projet / aujourd'hui-tous) avec explications des termes et un lien de recharge en un clic. Zéro dépendance externe, fonctionne sur Node 24.

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.

Compteur en temps réel d'utilisation, de coût et de solde pour DeepSeek Harness : solde de l'API officielle, précision des coûts à ±¥0.02, journal des coûts par tour/session/modèle, vitesse des tokens en direct par niveaux de couleur et popup ancré en un clic.