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Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. Enthält ein CodeBuddy-Gateway mit zur Laufzeit synchronisiertem Modellkatalog, reasoning-effort je Modell, Websuche/-abruf, Bildgenerierung und Streaming-Zugangsdatenbridge sowie TraeWork-CN- und Qoder-CN-Abokanäle über lokale Übersetzungs-Gateways und ein OpenAI-kompatibles Anbieterregister nach Schlüsseltyp. Verwaltung über eine ausklappbare Einstellkarte.

Reasoning_effort-Optimierer pro Runde für dsh — senkt automatisch die Reasoning-Stufe bei einfachen Werkzeugaufrufen und hebt sie bei schweren Aufgaben wieder an, wodurch die Denkzeit zwischen Werkzeugaufrufen verkürzt wird.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

Verbindet DSH Web und qq-bridge mit OFM, standardmäßig über den öffentlichen DeepSeek-Pool, wobei Reasoning-Aufwand und manuelle Modellauswahl erhalten bleiben. Lädt bei Bedarf die offizielle OFM-Abhängigkeit und meldet Belege zum Konto-Wechsel.

Wiederverwendbare Agent-Team-Vorlagen für DeepSeek Harness. Settings speichert benannte Teams: einen Captain mit eigenem Prompt und Tool-Freigabeliste sowie Mitglieder mit eigener Provider-/Model-Route, Reasoning-Effort, Prompt und Tools. Eine Composer-Steuerung wendet ein Team auf die aktuelle Session an, installiert den Captain-Prompt und registriert spawn_team_member, get_team_preset und update_team_preset.

Konfiguriert die Zuordnung des Reasoning-Aufwands für Anbieter und Modelle in DeepSeek Harness, mit gruppierter Auswahl der Modelle und Schieberegler im Eingabefeld.

Animierter Claude-artiger Denkaufwand-Schieberegler und Modellauswahl, die die native DSH-Modellauswahl ersetzen.

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.

Ergänzt sitzungsbezogene Ausführungsmodi im DSH-Composer. OVERDRIVE aktiviert Turbo nur für die aktuelle Sitzung. Fast und Max ändern Planungs- und Prüfregeln des Agenten und können den reasoning effort der Anfrage senken. Host protokolliert den maßgeblichen Modus, Latenz je Turn, Schrittzahl und Tool-Aufrufe sowie, ob ein Prüfkommando ausgeführt wurde.

Überwacht einen lokalen workbuddy2api-Gateway-Prozess und stellt dessen Modelle als LLM-Provider bereit, wobei Kontextfenster und Reasoning-Effort-Stufen aus dem eigenen Modell-Endpoint des Gateways gelesen werden.

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.

Models+-Einstellungsseite für die DSH-Web-UI: Reasoning-Effort-Tabellen je Modell, Eingabemodalitäten und Kompatibilitäts-Flags, gespeichert über die offizielle Settings-Pipeline, mit Vorbelegung durch models.dev-Metadaten und API-Key-Verwaltung.

Ersetzt den Modell-Button durch einen Modell- und Reasoning-Effort-Umschalter im Stil von Claude Desktop, mit Effort-Speicher pro Modell, theme-abhängiger Gestaltung, flüssigem Slider-Gefühl, abgerundeter Spur, Hover-Highlight und Pixel-Punkt-Animation.

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.

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.

Modellwechsel und Steuerung des Reasoning-Aufwands für DeepSeek Harness: Die Agenten-Tools set_model und list_models lassen den Agenten mitten in der Aufgabe autonom Anbieter, Modell oder Denktiefe ändern, mit Pflichtbegründung, Anbieter-Whitelist und Token-Druckwächter des Kontextfensters; das aktive Modell wird in den Laufzeitkontext injiziert, und der automatische Plan-Mode-Übergang wechselt beim Eintritt in den Planmodus zu einem konfigurierten Planungsmodell und stellt beim Verlassen das vorherige Ausführungsmodell wieder her.

Prompt-Verbesserer für die DSH-Weboberfläche mit basic/standard/expert-Modi: standard und expert schreiben Entwürfe mit Projektkontext und jüngster Sitzungshistorie um, versuchen es elegant erneut, wenn Gateways reasoning-effort-Einstellungen ablehnen, und zeigen eine Vorher/Nachher-Prüfung mit Undo.

Eine pro Provider und Modell gespeicherte Denkstufe, sodass Reasoning-Effort die Sitzung, in der es gesetzt wurde, überlebt und auch Subagenten erreicht, die dsh nie fragt. Der In-Session-Picker gewinnt weiterhin, und ein Modell ohne Zeile behält seinen Provider-Default.

Fügt eine separate Einstellungsseite hinzu, um npm-stable dshmarket über den DSH-Pluginmanager zu aktualisieren, Versionen zu prüfen und bei Installationsfehlern bestmöglich wiederherzustellen.

Dispatcht Subagenten mit benannten Profilen (Modell, Reasoning-Aufwand und Tool-Umfang pro Aufgabe), Sicherheitsprüfungen, Kostenschätzung mit Sparvergleich und einem vollständigen Protokoll der Dispatch-Entscheidungen.

Leitet Agent-Anfragen an konfigurierbare Default-, Planner- und Sub-Agent-Modelle weiter, verwendet im Plan-Modus automatisch die Planner-Rolle, mit Reasoning-Aufwand pro Rolle und Web-UI-Konfiguration.

Ergänzt DeepSeek Harness um den Ollama-Cloud-Anbieter. Fügt bei der Installation die Chatroute hinzu und stellt die Thinking-Stufen jedes Modells in der Effort-Steuerung des Composers bereit. Aktualisiert die Modellliste über /api/tags und /api/show und hält sie für Offline-Starts im Cache; Kontingent und API-Key-Feld erscheinen in Models und Seitenleiste. Ollamas Websuche und Abruf sind ebenfalls als DSH-Webanbieter auswählbar.

Codex-ähnliches Erscheinungsbild für DSH Web: Fensterrandlinien und Schatten, Seitenleistenfarben und Zeilenausrichtung, Modellauswahl mit Reasoning-Stärke-Regler, Geometrie von Eingabe und rechtem Panel, komplette Überarbeitung des Einstellungsdialogs, Schließen der Trajectory-Ansicht sowie Karte für Design, Akzent, Hintergrund, Vordergrund, Schriftarten, Seitenleistentransparenz und Kontrast.