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Branch-Chip in der Tool-Zeile des Eingabefelds, der Workspace-Branches wechselt, erstellt und aktualisiert, eine ausgewählte Teilmenge geänderter Dateien mit einer Nachricht committet, die das Modell der Session selbst aus dem Diff schreibt, und den aktuellen Branch pusht.

Entdeckt kostenlose OpenRouter-Modelle, misst reale Geschwindigkeit und Kontextgröße und trägt sie schnellste zuerst in die DeepSeek-Harness-Modellliste ein, samt Geschwindigkeit/Kontext im Anzeigenamen. Settings-Bereich zum Konfigurieren und Starten.

Agentenstrukturierter Prompt-Optimierer für DeepSeek Harness: schreibt Composer-Entwürfe in role/task/context/constraint/format um, mit den Modi normal, slim und expand, einem Bestätigungsmodal mit Bewertung, continue-optimize sowie lokalen, hybriden, DSH- oder Cloud-API-Engines.

Advisor-Reviews, die über Runden konvergieren, ein Engineering-Modus, dessen Schreibvorgänge ein Design-Token erfordern, die Eskalation einer Aufgabe an ein stärkeres Modell und parallele Multi-Modell-Beratung; eine Einstellungsseite bearbeitet Modellrouten, Timeouts und Budgets.

Go-Analysecoach: Liest SGF-Partien ein, ergänzt Gewinnraten- und Punkteanalysen mit der enthaltenen KataGo-Engine, erklärt kostspielige Züge im Chat und schreibt Kommentare in eine SGF-Kopie. Ein Webpanel zeigt Brett, Problemzüge, KI-Auswahl und Varianten.

RTK-Erweiterung (Rust Token Killer) für dsh-router: schreibt jeden bash-Tool-Aufruf über `rtk rewrite` um, sodass der Agent eine komprimierte Befehlsausgabe liest, und fällt auf den ursprünglichen Befehl zurück, wenn rtk fehlt oder kein Äquivalent hat.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.

Bindet externe KI-Chatseiten über einen Same-Origin-Reverse-Proxy mit Website-spezifischen DOM-Adaptern in ein DSH-Seitenpanel ein. Eine Composer-Schaltfläche kann den Entwurf mit dem Hostmodell umformulieren oder einen Zwei-Runden-Ablauf starten: Gespräch komprimieren und optimieren, an die eingebettete Seite senden, Antwort erfassen und in den Composer übernehmen.

Selbstpflegender Speicher in einer lokalen SQLite-Datei: Ein nächtlicher Lauf entfernt Duplikate, führt Einträge zusammen, schwächt sie ab und verknüpft sie. Mit sieben Signalquellen für RRF-Hybridsuche (FTS5 + chinesisch-orientiertes jieba, optionales Vektor-KNN, Graph-PPR), typisiertem Wissensgraph, Konflikterkennung statt Überschreiben und Web-Telemetrie-Panels.

Lese-Archiv für dsh: nach dem Lesen von Open-Source-Code schnelle Notizen erfassen oder ausführliche Tiefennotizen schreiben, die sich zu einer Karte pro Repo / Datei / Symbol gruppieren und als nur anhängbares Log von Markdown-Notizen gespeichert werden, die du in Obsidian öffnen kannst; Verlauf abfragen, letzte Lektüren durchsuchen oder im eigenen Obsidian-Vault suchen und verwandte Notizen mit einem Lese-Eintrag verknüpfen. Neun Tools, ein /codevault-Befehl und ein Code-Lese-Skill.

Adobe Lightroom Classic als native dsh-Tools über den lightroom-py MCP-Server: Katalog lesen, Entwicklungseinstellungen und Presets anwenden, JPEG/TIFF/PSD/DNG exportieren und Bewertungen, Labels, Stichwörter sowie IPTC schreiben – 15 Tools, die das lokal installierte Lightroom Classic steuern, ohne Cloud-Roundtrip; das Python-Paket liegt auf PyPI und das Lightroom-Plugin wird mit einem Befehl installiert.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness mit Governance, Selbstevolution und genehmigungspflichtigem Schreibpfad. Nach Hitze geordneter Abruf, Umgebungskonventionen, Vergessens-Lebenszyklus, Ablösungsketten, Poisoning-Abwehr, Auto-Destillation und eine offene Messung.

Wächter für irreversible Secret-Bereinigung: schreibt Zugriffsschlüssel, Bearer-Tokens und private Schlüsselblöcke in `[REDACTED:<category>]`-Platzhalter um, bevor sie das Sitzungslog und das Modell erreichen.

Faltet Think- und Tool-Aufruf-Zeilen in eine schwebende Zusammenfassungs-Pille mit roten Fehlerzählern, für eine sauberere, schreiberfreundliche Chat-Ansicht.

Prompt-Optimierer in der Eingabeleiste: schreibt Entwürfe mit 6 Strategien × 3 Sprachen plus eigene Anweisungen um, mit optionalem Ziel/Todo/Kompaktionszusammenfassung/Werkzeugergebnis und Chat-Kontext, einem Bestätigungsdialog, Verlauf der letzten 5 und dreistufiger Einstellungspersistenz.

Täglicher TickTick-Aufgabenverteiler: Ruft fällige Aufgaben einer Liste regelmäßig ab, schreibt sie in eine Markdown-Datei und benachrichtigt nur bei Änderungen (WeChat über ClawBot, flomo oder macOS). Kann jede Aufgabe in einer eigenen headless-DSH-Sitzung mit Zeitlimit ausführen; optional nur zu DeepSeek-Nebenzeiten starten und während Spitzenzeiten bis dahin warten. Enthält eine Einstellungsseite für die aufgeschobene Rückschreibewarteschlange und dispatcher_status / dispatcher_config / dispatcher_run / dispatcher_report-Tools.

Lernt, was Sie in Ihren Prompts unausgesprochen lassen, aus chaotischen Turns und Ihren eigenen Korrekturen, und fügt die gelernten Direktiven in den System-Prompt jeder neuen Konversation ein; die Direktiven sind in den Einstellungen bearbeitbar und eine Composer-Schaltfläche schreibt den aktuellen Entwurf damit um.

Führt AItelier-Pipelines von DSH über MCP aus: 39 Werkzeuge (22 Lese-, 17 Schreibwerkzeuge) zum Erzeugen, Ausführen, Inspizieren, Bearbeiten, Exportieren und Importieren mehrstufiger SkillFlow-Pipelines. Die Schritte werden in AItelier statt in der DSH-Sitzung ausgeführt und über run_id gepollt, pausieren an engine-erzwungenen Checkpoints, die mit answer_checkpoint beantwortet werden, und hinterlassen pro-Schritt-Traces und Schrittausgaben zum späteren Lesen; add_provider / map_model / edit_role richten eine einzelne Rolle auf einen lokalen oder günstigeren Endpunkt aus. Bündelt einen aitelier-pipelines-Skill.

Dreistufiges Agenten-Gedächtnis-Harness: immer aktives L1 CLAUDE.md, L2-Index, L3-Detail-Skelett mit Vorlagen, ein Gate, das Schreibzugriffe auf geschützte Dateien ohne einmaliges Freigabe-Token blockiert, urteilsfreies Event-Logging, wöchentliche Destillation und eine TDD-Execution-Loop-Skill.

Code-Editor im VS-Code-Stil: Seitenleisten-Dateibaum über dem Arbeitsbereich, Monaco-Bearbeitung, Datei lesen/schreiben, Git-Status und -Diff, Suche und Markdown-Vorschau.

Fügt dem DSH-Composer einen Prompt-Enhancement-Button hinzu, der Entwürfe zu agentenfertigen Prompts umschreibt.

Durchsucht die kuratierte GitHub-AI-Projektbibliothek von AIGC Radar (500-Sterne-Aufnahme, zweisprachige zh/en-Tags, Sternwachstums-Snapshots) über dessen MCP-Endpunkt mit nativen Ergebniskarten; ein Agent-/Pre-Step-Listener schlägt proaktiv eine Wiederverwendungsprüfung vor, bevor der Agent Code schreibt.

Leitet Bilder an ein Vision-Modell deiner Wahl weiter – automatisches Umschreiben, explizite Tools oder hybrid –, damit ein reines Text-Chatmodell nicht an einer Runde mit Bild scheitert.

Eine Leiste oberhalb des Composers, die die in der aktuellen Sitzung geänderten Dateien auflistet (standardmäßig eingeklappt), mit einer Review-Schaltfläche, die ein sitzungsbezogenes Änderungsfenster öffnet und Vorher/Nachher-Hunks aus den eigenen edit/write-Tool-Ergebnissen der Sitzung zeigt, ohne git.