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LLM-Agent-gestütztes Directed Fuzzing. Aus Zielrepository und Fehler (CVE-Beschreibung, Patch, Crash-Trace oder file:line) durchläuft es PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; das Modell schreibt Python-Eingabegeneratoren, bis der stderr-Musterorakel der Kampagne auslöst oder sie endet.

Einstellungsseite für pro-Modell-Fähigkeiten: Reasoning-Effort-Stufen mit ihren Wire-Spellings, Eingabemodalitäten und Token-Kapazitäten, geschrieben als Deklarationen oder sparse Katalog-Overrides.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Ein schnelleres, effizienteres und genaueres Coding-Agent-Preset. Bei 100 schweren SWE-bench-Pro-Aufgaben, ausgewählt nach mehrdimensionalen Schwierigkeitskriterien, sank die durchschnittliche Laufzeit um 36 %, die durchschnittlichen Input-Tokens pro Aufgabe um 17 %, und die Genauigkeit stieg um 5 Prozentpunkte.

IDE-artiges Git-Panel in der DSH-Web-GUI: ein residenter Tab mit einer dreispaltigen Übersicht (Branch/Tag-Liste, durchsuchbarer Commit-Historie-Graph, Commit-Details mit geändertem Dateibaum und Nachricht) und eine Änderungsseite (Statistikleiste, nicht eingecheckte Liste mit pro-Datei stage/unstage/discard, Commit-Box mit amend); Side-by-Side-Diffs mit verzögertem highlight.js-Syntax-Highlighting, bedarfsweiser Between-Hunk-Kontexterweiterung und wortweiser Intra-Line-Hervorhebung, mit Bilddateien als Vorher/Nachher-Ansichten; plus ein zsh-artiger Branch-Marker in der Eingabeleiste. Jeder git-Befehl wird als argv-Array über den Host-Subprozess-Service ausgeführt, cwd auf das Repo-Root beschränkt.

Eine Upload-Schaltfläche plus Drag-and-Drop von Dateien in die Konversation als lokale Pfade: Speicherung in uploads/ des Projekts, Einfügen des Pfadtexts in das Eingabefeld, funktioniert mit jedem Vision-Tool.

Bindet Modelle der WorkBuddy-Desktop-App in DeepSeek Harness ein. China- und internationale Builds erscheinen als getrennte Gruppen im Modellauswahlfeld, mit vom Upstream festgelegten Reasoning-Stufen, Kosten und Restguthaben je Antwort, kontobezogener Modellsichtbarkeit sowie Bildeingabe, sofern unterstützt.

Bringt Experten der WorkBuddy-Desktop-App in DSH: Ein Markt auf der Einstellungsseite durchsucht das lokale WorkBuddy-Expertenverzeichnis (dort landen Experten, nachdem du sie in WorkBuddy beschworen hast) schreibgeschützt zum Stöbern, Suchen und Filtern nach Kategorie, mit Ein-Klick-Installation (exportiert nach ~/.dsh/experts/ als Role Prompt + Skills + Avatar), Aktualisieren und Deinstallieren; eine Auswahlkapsel neben dem Eingabefeld wechselt den Experten der aktuellen Sitzung – dabei werden Role Prompt, Skills und eine optionale Tool-Whitelist komplett ausgetauscht, während der gesamte Sitzungsverlauf erhalten bleibt, angewendet an der nächsten Modellanfrage-Grenze.

Kopfleisten-Quotenabzeichen plus Tab zur Nutzungsüberwachung: Live-Guthaben/verbleibende Quote und Countdown bis zur Zurücksetzung je Anbieter, mit Anfragen, Tokens (Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen/Cache-Schreiben), Cache-Trefferrate, geschätzten Kosten und durchschnittlicher Latenz pro Sitzung, Anbieter, Modell und Client, lokal in SQLite gespeichert mit geräteübergreifendem Import/Export.

Spracheingabe für die Web-UI: nach Pausen segmentiertes Diktat und Sprachnachrichten, jeweils mit eigener Anbieter-Fallback-Kette (Deepgram, Groq, HuggingFace, lokales whisper.cpp oder ein OpenAI-kompatibler Endpunkt).

Composer-Eingabetoolkit: per Pfeiltasten steuerbarer Sitzungsverlauf (mit First-/Last-Line-Gating, sicher für IME und Befehlsmenü), ein Instruktions-Viewer/-Editor für globale und Projekt-AGENTS.md/CLAUDE.md sowie eine Prompt-Bibliothek mit 780 chinesischen Prompts (Cherry Studio agents-zh-Korpus, AGPL-3.0), die per Klick in den Composer eingefügt werden. Auf npm als `dsh-composer-tools` erhältlich.

Nutzungs- und Kostenansicht für DeepSeek Harness: aggregiert echten Token-Verbrauch aus vorhandenen Session-Logs, fixiert jeden Preis zum Preis seines Ereigniszeitpunkts und zeigt Monats- und Tagesausgaben im Verhältnis zu einem Budget – als Sidebar-Karte oder Pill in der Eingabeleiste.

Geschichtete Token-Optimierungspipeline für DeepSeek Harness: Ausgabe-Leiter, MCP Lazy Loading, Kompaktierungs-Treiber, Cache-Treffer-Bericht. Auf echten DSH-Plugin-APIs aufgebaut; in langen Sitzungen werden etwa 40–60 % der Eingaben gespart.

Verbessert die Datenvisualisierung in DeepSeek Harness, indem Diagrammtypen automatisch aus der Benutzereingabe ausgewählt und Bilder für Trends, Vergleiche, Anteile, Beziehungen und Abläufe erzeugt werden.

Spracheingabe für DeepSeek Harness: Sprechen Sie ins Mikrofon und der erkannte Text wird als normale Chat-Nachricht übermittelt, über lokale oder Browser-Spracherkennung.

Erweiterte Datei-Eingabe für die DSH WebUI: Einfügen per Strg+V (mit Hinweis-Popup beim ersten Mal), Drag-and-Drop und Dateiauswahl; beim Senden werden Dateien in ein temporäres Verzeichnis im Sitzungs-Workspace kopiert.

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.

Modellfähigkeits-Manager für DSH Web: Thinking-Stufen, Kontextfenster, Ausgabelimits, Eingabemodalitäten, Gateway-Kompatibilitäts-Presets, EN/中文-UI.

Perlica- (Arknights: Endfield) thematisierte abgestufte Klangbenachrichtigungen: planbereit, Aufgabe erledigt, Eingabe erforderlich und Fehlertöne; stumm bei normalem Chat, Wiedergabe auf Systemebene (funktioniert im Hintergrund), plattformübergreifend (Windows/macOS/Linux), benutzerdefinierte TTS-Klänge.

OpenCodeGo-Kontingentmonitor für die DSH-Web-GUI: eine pulsierende Anzeige unten rechts im Eingabefeld (grün/gelb/rot je nach verbleibendem Anteil), ein Liquid-Glass-Panel mit gleitenden/wöchentlichen/monatlichen Nutzungsfenstern und Reset-Zeiten, automatische Aktualisierung alle 30 s; der API-Schlüssel wird aus den DSH-Zugangsdaten gelesen.

Multi-Tab-Terminalpanel am unteren Rand (node-pty + xterm.js), am Viewport-Boden fixiert, immer unterhalb des Eingabefelds.

Fügt ChatGPT-artiges Stoppen, Bearbeiten-und-Erneut-Senden, native Zitat-Anmerkungen und einen unabhängigen Seitenleisten-Folgechat mit Modell- und Bildeingabe für DeepSeek Harness Desktop hinzu.

Zeigt Coding-Plan-Nutzung und Saldo für 5 AI-Provider (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) neben dem Composer-Input, wechselt mit dem gewählten Modell und verwendet in DSH-Modelleinstellungen konfigurierte API-Schlüssel wieder.

Terminalartige Eingabe für den DSH-Web-Composer: Prompt-Verlauf mit Auf/Ab (Präfixsuche + Ctrl+R), Auswahl-Symbolleiste (kopieren/zitieren), Einfügen per Rechtsklick und umschaltbares Chat-Inhaltsverzeichnis.