dassi

dassi s'installe comme panneau latéral dans Chrome, Edge ou Brave : il utilise donc les onglets où vous êtes déjà connecté, sans nouveau navigateur ni intégration d'API. L'apprentissage est volontairement manuel la première fois : vous décrivez la tâche en langage naturel ou la démontrez pendant que dassi observe et lit les pages lui-même. Vous fixez ensuite les limites : sites autorisés, ce qui varie à chaque exécution, moment de déclenchement, destination du résultat et étapes qui exigent votre confirmation. Les exécutions ont lieu sur votre machine, le navigateur doit donc être ouvert quand une tâche planifiée arrive à échéance.

Le vrai argument du produit est la maîtrise des coûts sur le travail répétitif. dassi maintient le contexte de la tâche stable au byte pendant une exécution, de sorte que les étapes suivantes sont lues depuis le cache de prompts de votre fournisseur de modèles, ce qui réduit nettement la dépense en tokens d'entrée sur les modèles compatibles. En travaillant un site, il s'écrit aussi une petite bibliothèque JavaScript dédiée et appelle ensuite une fonction au lieu de redériver les sélecteurs depuis les captures et le HTML. Vos corrections rejoignent une mémoire modifiable qui se transmet à l'exécution suivante au lieu de disparaître avec le chat.

Vous choisissez le moteur : Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi ou un autre modèle via OpenRouter, avec votre clé ou les crédits inclus, permutables à tout moment. Les usages typiques sont le rapprochement (versements face aux commandes), la présélection (noter des candidats dans l'ATS) et le reporting (assembler le rapport hebdomadaire dans votre modèle). En cas d'ambiguïté, dassi s'arrête et demande — dans le panneau latéral ou par Telegram si vous êtes absent.