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Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

Übernimmt die edit-/write-Zeilen im Chat-Stream mit der offiziellen nativen Zeilen-Hülle und deren Einklappverhalten; beim Ausklappen erscheinen Code-Karten je Datei mit Dateityp-Symbol, Statistik der Hinzufügungen/Löschungen, Einklappen je Block, Plus/Minus-Umschalter für die Hervorhebung, syntaxhervorgehobener einheitlicher Diff mit echten Dateizeilennummern und konfigurierbarem Kontextrand. Enthalten ist außerdem ein Patch-Werkzeug (Beta, standardmäßig aus), das Patches an mehreren Stellen und in mehreren Dateien atomar über die Hülle *** Begin Patch anwendet.

Wal-Dienstmädchen im Anime-Stil als Desktop-Haustier für die DeepSeek Harness (dsh) Web-UI: LLM-Dialoge in Echtzeit, 8 Stimmungsanimationen, System mit Sättigungsreserve, dauerhafte Sprechblase und mobil angepasste Schrank-Oberfläche.

Inoffizielle DeepSeek Harness-Integration für Unreal Engine 5.8 Unreal MCP

Fragt das chinesische Minecraft-Wiki (MediaWiki-API) ab und wandelt rohen Wiki-Text in saubere, KI-lesbare Ausgabe um — Suche, Seiteneinleitung, Ganzseiten-Markdown und Zufallseintrag; Vorlagen, Referenzen, Bilder und Sprachlinks werden entfernt, bevor sie das Modell erreichen.

Einheitliches Token-Kontingent und Nutzungsstatistiken für dsh: anbieterübergreifendes Rolling-/Pay-as-you-go-Kontingent mit Seitenleisten-Karten und Anbieter-Operationen, plus Token-Aggregation aus Sitzungsprotokollen mit Trends, Heatmap und Aufschlüsselung pro Modell.

Skill-Marktplatz mit einheitlicher Suche über SkillHub und ClawHub, In-App-README-Vorschau, Ein-Klick-Installation und -Deinstallation, einer Liste installierter Skills und einem Skill-Picker im Chat-Eingabefeld.

Agentischer Antwortprüfer für DeepSeek Harness: Ein separates LLM bewertet jede finale Antwort erneut mit 1–100 Punkten; unter dem Grenzwert erhält der Agent konkretes Feedback zur Überarbeitung. Der Wert erscheint als Chip in der Aktionszeile (grün: bestanden, rot: Überarbeitung nötig); Zahl und Grund der Wiederholungen stehen beim Überfahren. Live-Konfiguration über den Tab Reviewer 配置, einen HTTP-Server unter 127.0.0.1 oder einen optionalen rechten Tab von dsh-better-sidebar.

Intelligente Sitzungstitel für DSH: nach jedem Gesprächs-Turn fasst ein unabhängiger Hilfs-LLM-Aufruf das vollständige Nutzer+Assistent-Transkript zu einem Titel zusammen, der dem echten Thema der Sitzung folgt statt die erste Nachricht zu wiederholen; die erste Nachricht wird sofort betitelt, fehlgeschlagene integrierte Titel werden in späteren Turns erneut versucht, manuelle Umbenennungen nie überschrieben und Subagenten-/Fork-Sitzungen übersprungen.

Fixiert jede Anfrage auf die native Maximal-Aufwandsstufe und ergänzt ein Panel für Reasoning-Tiefe pro Modell/Modus mit einem Fähigkeits-Slider von 0-20, isolierten Velocity/Apex-Profilen und Offline-Reasoning-Toolboxen. Wird als obfuskierter Build verteilt; kommerzielle Nutzung erlaubt, Reverse Engineering ausgeschlossen.

Live-Token-Statistiken unter dem DSH-Web-Composer: gestreamte Tokens/s, Output-Token- und First-Byte-Latenz, plus pro-Schritt-Abgleich Schätzung/Ist mit dem offiziellen BPE-Tokenizer, um einen langsamen Stream von einem stehenden zu unterscheiden.

Verschiebbare Haftnotizen mit 9 Skins, Bildnotizen und vom Agent lesbaren To-do-Listen für DeepSeek Harness.

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.

Git-ähnliche Gesprächsverzweigung, die echte Zusammenarbeit von Programmierern nachbildet: Ein Root-Zweig des Sekretärs verteilt Aufgaben an Kindzweige mit eigenen Kontexten und führt sie nur als komprimierte Zusammenfassungen via Squash oder Rebase zusammen; enthält /branch-Befehle, einen Branch-Tab, Branch-zu-Branch-Nachrichten und eine Governance-Baseline, die jeden Sitzungszweig mit einem Git-Worktree koppelt.

CC-artige automatische Genehmigung für DeepSeek Harness: deterministische Regeln zum Ablehnen/Zulassen sowie ein zweistufiger Zulassen/Ablehnen-Klassifikator mit Schutzschalter und Hinweisen bei Ablehnung.

Lifecycle-Verwaltungs-UI für den Modellanbieter llm-pi-ai: Anbieter mit benutzerdefinierten Headern und AES-GCM-verschlüsselten API-Schlüsseln erstellen, bearbeiten, löschen, aktivieren und deaktivieren; deinstallationssichere Wiederherstellung geparkter Anbieter, Remote-Modellerkennung mit Stapelschreiben, intelligentes Routing mit fünf Strategien, Union-/Schnitt-Komposite, Konnektivitätstests pro Modell und Anforderungsobservabilität.

Token-Verbrauchsstatistiken im CC-Switch-Stil für die dsh-Web-GUI: Nutzungsprotokoll pro Anfrage, Realverbrauch-Hero, nach Anfragezeit gruppiertes Trenddiagramm, Peak-/Off-Peak-Listenpreise pro Modell, Projekt- und Modellstatistiken sowie Kontostand.

Scroll-Gemälde-Nachrichtenleiste für DeepSeek Harness: eine schlanke rechte Randleiste mit einem Indikator pro Benutzernachricht, Scroll-Spy folgt der Leseposition, Hover entfaltet ein Canvas mit vollständigen Nachrichtenvorschauen, und Klicken springt zu jeder Verlaufsnachricht; animiert synchron mit better-sidebar-Panels.

Live-Sicherheits-Leuchtfeuer für DSH, das der Werkzeugaktivität folgt. Klicken Sie, um Aufrufstatistiken, Risikoherkunftsketten und blockierte Aktionen anzuzeigen, mit Read-Only-Aufgabenbeschränkungen und Erkennung von Werkzeug-Metadaten-Änderungen.

Lazy-Loading-Router für MCP-Server: erkennt kompatible MCPs automatisch und hält nur einen gemeinsamen Router im Tool-Katalog, der die Schemata eines Servers offenlegt, wenn ein Durchlauf sie braucht, und sie am Ende wieder verbirgt – so kosten viele installierte MCPs nicht mehr bei jeder Anfrage Kontext. Bei Unsicherheit fällt er auf normale Sichtbarkeit zurück, und das ursprüngliche MCP behält Ausführung, Berechtigungen und Prozesslebenszyklus. Unterstützt zudem explizite Lazy-Verbindungen mit Warm-Reuse, begrenzter Wiederverbindung, stdio und Streamable HTTP.

Sitzungsbasiertes Task-Board in der Sidebar: Sitzungen in Todo/Doing/Review/Done-Spalten ziehen, Sitzungen mit Modell- und Reasoning-Effort-Auswahl erstellen, Trash mit Restore, Notizen, Export/Import.

HTTPS- und Login-Gateway für die Weboberfläche von DeepSeek Harness: Greifen Sie sicher von einem anderen Rechner in Ihrem LAN oder über das Internet per Portweiterleitung auf Ihre DSH Web UI zu. Fail-closed-Standardeinstellungen (nur Loopback, keine Konten bis zur Konfiguration); Hinweise zu Einrichtung und Sicherheit im README.

Erkennung von totem Code in KI-generierten Codebasen: graphlint erstellt einen Abhängigkeitsgraphen, findet von keinem Einstiegspunkt aus erreichbaren Code, um die Codebasis zu bereinigen und die funktionale Wirksamkeit zu verstehen, und stellt DSH-Agenten die Tools graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config sowie einen graphlint-Skill bereit.

Erweiterter ACP-Server für DeepSeek Harness: Block- und Reasoning-Streaming, Nutzungs-Telemetrie, Modell-/Effort-Wechsel, Berechtigungs-Presets, Session-Resume/-Archiv, pro Sitzung MCP-Server und Zed-Datei-/Terminal-Weiterleitung.