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Ein „Loop engine"-Schalter in den Web-Einstellungen, der die Agent-Schleife jeder dsh-Sitzung zwischen fünf Engines umschaltet — der eingebauten In-Process-Schleife sowie gehostetem Claude Code, Codex, Pi und Kimi Code — ganz ohne Änderungen an der Harness; jede gehostete Engine behält ihr Denken und ihre Tool-Aufrufe im dauerhaften Sitzungs-Transkript, übernimmt Befehle, Skills und die Agent-Voreinstellung und läuft sandboxed über die dsh-Subprozess-Grenze.

Rendert Wallpaper Engine-Szenenhintergründe in Echtzeit im Browser (three.js-Player plus Rust/WASM-CPU-Partikelsimulation) und spielt Video- und Web-Hintergründe ab, mit Rückfall auf das Vorschaubild, ohne dass eine Wallpaper-Engine-Laufzeit nötig ist. Durchsucht die lokale Steam-Workshop-Bibliothek (431960) per Autoerkennung oder manuellem Pfad und bietet ein Einstellungspanel für Hintergrundauswahl, Bibliotheks- und Engine-Verzeichnisse, Leuchten, Pause und Qualität.

AI Company Framework: aus einem Satz eine Multi-Agent-Firma machen — 15 flache Skills (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 Workflow-Vorlagen, AgentTeams-Runtime + Aktivitätspanel, Mitarbeiter-Sidebar mit Isolation pro Session, Feishu-Bot-Bridge (Boss- und pro-Mitarbeiter-Bots, Group-Routing, autonomer Push, Human-Decision-Gate, External-Contact-Guide), SQLite-Memory pro Kunde mit Drei-Schichten-Memory (gruppenübergreifender Merge), /company-Modusumschaltung; kein RAG.

Windows-Desktop-Launcher für DSH mit einem Wal-Mädchen-Symbol, Server-Start im Hintergrund und einem Chromium-App-Modus-Fenster ohne Browser-Benutzeroberfläche.

Zwei-Wege-WeChat-Brücke: Liest eingehende Nachrichten aus der lokalen WeChat-Datenbank und sendet Antworten per Windows-UI-Automatisierung, damit du von deinem WeChat aus mit einer lokalen DSH-Sitzung sprechen kannst. Standardmäßig können Außenstehende, die diesem WeChat-Konto schreiben dürfen, mit der Sitzung chatten (keine Befehle ausführen oder Dateien anfassen). Eine eingehende Allowlist schränkt die Gesprächspartner ein.

Native Fast-Mode von DeepSeek Harness: gleiches Modell/reasoning effort, weniger Ausgabetokens per Prompt. Nur Ausgabedisziplin ist standardmäßig aktiv (late mode ab step 4); übrige Schalter aus und einzeln. Bei langen Toolausgaben trim aktivieren. Einzelrechner-Messung, keine Rangliste: 30 Paare mit langen Ausgaben und trim: 0.756x Zeit, 21 % weniger Tokens; 24 Paare aus 6 echten pallets/click-PRs: 0.805x, 23 % weniger. Offizielles SWE-bench Lite mit eigenem Harness: kein Gewinn (8 Instanzen, 3 unabhängige Läufe/72 Paare: 0.933x Zeit, 0.903x Tokens; Zeitintervall schneidet 1, gleiche Konfiguration variiert zwischen Einzelläufen um 30 %). Weitere Schalter plus trim sind schlechter als trim allein. Zahlen/Repro im Repo.

Ermöglicht sitzungsübergreifende Aufgabenverteilung in DeepSeek Harness: dauerhafte Sitzungen auf oberster Ebene starten und beauftragen, über ein base62-Sitzungsalias lesen oder steuern sowie Sandbox-Hochstufungsanfragen über eine Freigabebrücke genehmigen, die destruktive Löschungen ablehnt.

Verbindet eine vorhandene DSH-Session über OneBot/NapCat mit QQ, ohne eine neue Session zu starten. Eine fail-closed-Allowlist sowie Weckregeln für @Erwähnung, Spitzname und konfigurierbare Wahrscheinlichkeit entscheiden, welche Nachrichten das Modell erreichen.

Begleiter für DSH Notch, der Sitzungsnavigation und Gelesen-Status mit DSH Desktop und Web synchronisiert.

Löschen pro Nachricht für DSH: eine Nutzernachricht, einen Antwort-Schritt oder eine ganze Assistenten-Antwort über den offiziellen Surface-Replace-Vertrag aus dem abgeleiteten Modellkontext entfernen und aus dem sichtbaren Transkript ausblenden, ohne das Append-only-Log neu zu schreiben.

Leitet Modell-Anfragen, Web-Abfragen/Suchen und gestartete Tools durch den Windows-System-Proxy oder eine benutzerdefinierte Adresse — idempotenter Kernel (Lesezugriffe bauen den Dispatcher nie neu), Ein-Kopfzeilen-Umschalter, URL-spezifische Routendiagnose und NTLM-bewusste 407-Hinweise.

Terminal-Coding-Agent für DeepSeek Harness mit Vollbild-Alternate-Screen-UI, turn-bewusster Session-Navigation und einem abgesicherten /ship-Workflow, der einzeilige Anforderungen durch Spezifikation, TDD und erneut ausgeführte Akzeptanzprüfungen führt.

Für das native Vision-Modell deepseek-v4-flash-vision-exp von DeepSeek Harness erhöht er die Bildzulassungsgrenzen auf 32 MiB / 8192 px / 600 Bilder und fügt ein highres_read-Werkzeug hinzu, das große Bilder in Kacheln zerlegt und dann das Gesamtbild plus 800x800-Kacheln über das Host-Werkzeug read_image zurückgibt.

Steuert ein echtes Chrome über einen lokalen MCP-Server, sodass der Agent bei Google/Bing/Sogou suchen, beliebige Seiten inklusive JS-gerenderter und login-geschützter Inhalte lesen, Klick/Scroll/Eingabe/Tastendruck/Auswahl in einem Hintergrundfenster automatisieren sowie Plattform-Suche/Detail/Kommentar/Download für Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X und Reddit ausführen kann; fortsetzbare Kommentare, SHA-256-verifizierte Downloads, Cookies werden nie zurückgegeben, nur localhost.

Aggregierter Web-Suchanbieter, der eine Abfrage gleichzeitig an 11 Engines (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) verteilt, per URL dedupliziert und die Ergebnisse zusammenführt. Enthält eine Einstellungskarte zum Umschalten der Backends, Speichern von API-Schlüsseln im Credential-Store und Anpassen von Parallelität und Timeouts.

Peer-to-Peer-Kollegen-Agent-Konsultation für DSH: einen oder mehrere konfigurierte Peers befragen, asynchrone Fragen einreihen, Peers über signierte Freundschaftskarten entdecken und eingehende Anfragen in der Web-UI prüfen.

Sechser-No-Limit-Texas-Hold'em für die dsh-Web-GUI. Ein Mensch spielt gegen fünf LLM-Agenten, die jeweils nur ihre eigenen Hole Cards sehen. Fügt einen eigenen Tab sowie ein ziehbares Mini-Fenster über dem Konversationsbereich hinzu, Sitzungen pro Browser mit CSRF-Schutz, pottrelative Raise-Größen, drei Rebuys vor dem Ausscheiden und Showdown-Aufdeckungen mit Animationen beim Austeilen der Board-Karten.

Pro-Modell-Proxy-Routing für LLM-Anfragen: ausgewählte Modelle gehen durch einen Proxy (Clash usw.), der Rest bleibt direkt, mit automatischem Retry bei Transportfehlern, 429 und 5xx, live konfiguriert von der Einstellungsseite.

Vision für das reine Text-DeepSeek standardmäßig über Doubao Web (kostenlos, kein API-Schlüssel nötig – steuert Ihr angemeldetes Chrome über eine Windows-CDP-Brücke), mit Antigravity-IDE-Kontingent (flash/pro) oder Gemini als Fallback; automatische Detail-Eskalation, Vision-Beleg-Speicher mit Rehydrierung nach Kompaktierung, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Playwright-MCP-Browsersteuerung für KI-Agenten: steuert einen echten, sichtbaren Chrome (Navigieren/Klicken/Eingeben/Snapshot + ~80 browser_*-Tools), mit einem in der GUI eingebetteten Live-Screenshot-Panel, das sich nach jeder Aktion aktualisiert.

Ein animierter Avatar im GrokBot-Stil mit synchronisierter Schreibmaschinen-Statuszeile — direkt vor dem "Deep diving…"-Indikator.

OAuth-2.1-MCP-Client für Streamable-HTTP-Server: Fügen Sie eine Verbindung in den Einstellungen hinzu, melden Sie sich über den Browser an (PKCE mit dynamischer Client-Registrierung), und lassen Sie dessen Tools in DSH registrieren, wobei Tokens im Anmeldeinformationsdienst gespeichert und die Verbindung im Profil festgehalten wird.

Nutzt dein ChatGPT-Abo in DeepSeek Harness über den Codex-Anmeldefluss von OpenAI.

Eine Gedächtnisschicht für jedes KI-Tool und jeden Agenten: Context-Bundle-Injektion, Recall zur Prompt-Zeit, MCP-Tools und Erfassung des DSH-Threads am Rundenende.