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Offline-first UI/UX-Design-Intelligenzbibliothek für DeepSeek Harness: design_recommend-, design_review- und design_search-Tools mit einer eingebauten Datenbank aus 84 Designstilen, 192 Farbpaletten, 74 Schriftpaarungen, 99 UX-Richtlinien, 25 Diagrammtypen und 22 Tech-Stacks, chinesisch zuerst und ohne Laufzeitabhängigkeiten.

Saubere Desktop-Shell für DSH: Start per Doppelklick auf eine Desktop-Verknüpfung wie bei jeder normalen Desktop-App, Live-Überwachung des Backends mit start/restart/stop per Klick aus dem Tray (Fortschrittsdialoge), Offline-Autowiederverbindung, Einzelinstanz. Verwendet Ihr vorhandenes Web-Profil weiter, kein Restyling der Web-UI. Windows + macOS.

Erkennt, welches Konversationsmodell einem Konto aktuell zugewiesen wird: startet parallele Wegwerf-Probe-Konversationen, bewertet jede streaming Chain-of-Thought danach, wie ihre Absätze beginnen, und bricht Probes, die wie das ältere Modell klingen, innerhalb von Sekunden ab. Inklusive Offline-Self-Check, der 13 handgelabelte Chains-of-Thought durch denselben Klassifizierer repliziert.

Zero-LLM-Autocapture und ein symbolischer \[ENGRAM\]-Index mit progressiver Offenlegung, ein ESR-lite-Aufgaben-/Beweisprotokoll (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) und Nutzungs-Telemetrie pro Workspace mit einem Offline-Recall-Benchmark (npm run eval).

Sitzungsübergreifende Agent-Nachrichten für DeepSeek Harness mit Sitzungserkennung, Offline-Zustellung, Zustellbestätigungen und Absender-Sitzungs-Navigation.

Lokale OCR für DeepSeek Harness: Bild einfügen/anfügen, Text über PP-OCRv5 + ONNX Runtime erhalten, vollständig offline. TUI (cc-tui) und Web.

Installiert Herta als DeepSeek-Harness-Agenten: ein Preset mit ihren Persona- und Gedächtnis-Prompt-Abschnitten, sechs Gedächtnis- und Sprachwerkzeugen, einer narrativen Ebene, die ihr Denken von dem trennt, was sie sagt, 80 mitgelieferten Sprachclips, Offline- und MiniMax-Sprachsynthese sowie zwei Konversationsansichten, die die Sitzung mit ihren eigenen Komponenten rendern.

Grok-kompatible Websuche mit beibehaltener Quellen-Paginierung, Dokumentationssuche über Context7 und Exa, begrenzter Seitenextraktion, Site-Mapping, Offline-Rechercheplanung und schreibgeschützter Diagnose.

TypeSafe Jev als erstklassiger Cordis-Dienst und drei modellsichtbare Tools für DeepSeek Harness — standardmäßig offline, Egress offengelegt, nie standardmäßig aktiv.

Einhändige Eingabe ohne Tastatur für das Eingabefeld: Maustaste im Eingabefeld gedrückt halten, sprechen, loslassen – der Text landet im Entwurf, und Hochschieben bricht ab, ohne einen halben Satz zu hinterlassen. Kein Mikrofonknopf zum Anvisieren und kein Kurzbefehl zum Merken; die Hand muss den Eingabebereich nie verlassen, was gerade dann zählt, wenn die andere Hand beschäftigt ist. Die Erkennung läuft vollständig offline (SenseVoice über sherpa-onnx, kein API-Schlüssel, Audio verlässt nie den Rechner).

Sitzungsbrücke für DeepSeek Harness: Steuern Sie andere echte DSH-Sitzungen direkt aus Ihrem Prompt — legen Sie Top-Level-Sitzungen in jedem Arbeitsbereich an, senden Sie Nachrichten oder greifen Sie in jede Sitzung ein, warten Sie auf Antworten und streamen Sie sie segmentweise (inklusive Gedankenkette), setzen Sie Offline-Sitzungen fort, finden Sie Sitzungen über Arbeitsbereiche hinweg, betreiben Sie einen Hintergrund-Watchdog, der eine Hauptaufgabe überwacht und plant (Anstupsen bei Stillstand, Kurskorrektur bei Abweichung, Abbruch bei Blockade), und archivieren Sie Sitzungen mit einem Befehl.

Sprachassistent für dsh web: Mit dem Weckruf (z. B. „小鲸“) wird freihändiges Diktieren aktiviert – das Gesagte wird transkribiert und automatisch in das Chatfeld getippt. Unterstützt gesprochene Bearbeitungsbefehle (senden, leeren, neue Zeile, Vorlesen beenden) und liest Antworten des Assistenten auf Chinesisch vor. Die Spracherkennung läuft lokal im Browser über sherpa-onnx WASM, funktioniert also offline ohne API-Schlüssel.

Nächtliche Selbstverbesserung für Ihren DeepSeek-Harness-Agenten: Vergangene Sitzungen offline auswerten, wiederkehrende Aufgaben mit eigenem API-Budget wiederholen und validierte Skills hinter einer zurückgehaltenen Prüfschranke zusammenführen. Bringt die SkillOpt-Sleep-Engine von microsoft/SkillOpt als native Tools plus gebündelten Skill zu dsh – kein Weight Training. Erfordert Python 3.10+ und die SkillOpt-Sleep-Engine (pip install skillopt).

Grok-kompatible Websuche mit beibehaltener Quellen-Paginierung, Context7- und Exa-Dokumentationssuche, begrenztem Seitenextrakt, Site-Mapping, Offline-Rechercheplanung und schreibgeschützter Diagnose.

Lokale Logdateien mit chinesischen natürlichsprachlichen Zeitausdrücken abfragen (z. B. „gestern Nachmittag", „vor 3 Stunden") – präziser Zeitbereich, passende Zeilen, ERROR/WARN/INFO-Statistik, vollständig offline.

Spracheingabe für die Web UI: eine Mikrofonschaltfläche, die die lokale Offline-Spracherkennung von VocoType steuert und erkannten Text automatisch in den Editor einfügt (Auto-Deploy, Deduplizierung, kontinuierliche Diktation).

Ein Ein-Klick-✨-Polierknopf für den Composer: schreibt Prompts und Entwürfe nach WorkBuddy-Humanizer-Regeln um (entfernt KI-typische Formulierungen, variiert den Rhythmus und passt sich je nach Modus für Anweisungen, Fragen und Prosa an), über die kostenlose Zhipu GLM-4.5-Flash oder jede OpenAI-kompatible API, mit Fallback auf lokale Offline-Regeln.

Konversationsverlaufs-Recall für DSH: dreischichtige (wörtlich/Fuzzy/semantisch) Suche über den Originaltext jeder vergangenen Sitzung, vollständig lokal und offline – die KI vergisst nie, was Sie ihr gesagt haben. Installation per Ein-Befehl über `dsh.bundle.patch`, semantische Schicht läuft in einem Worker-Thread.

Von QQ 2007 inspirierte DSH-Web-Skin: 72 native Theme-Token, gescopte Chrome-Oberfläche mit drei Fenstern, originale Offline-Grafiken und Pixel-Buddy, optionaler synthetisierter Sende-Glockenton, Responsive-/Barrierefreiheits-Fallbacks und umkehrbare Einstellungs-Schalter.

Offline-Diagnose für DSH: 19 Prüfungen über Umgebung, Profil und Sitzungsstatus, mit einem „Doctor“-Panel in den Einstellungen und einer schreibgeschützten JSON-API.

Speist jeden dsh-Prompt in die lokale Feedback-Memory-Pipeline von agent-feedback-loop ein – erfasst Unzufriedenheit, verarbeitet sie offline zu Reflexionen und hängt den kompilierten Kontext der Wiederholungsregeln an die Runde zurück, ohne je einen Prompt zu blockieren. Erfordert die agent-feedback-loop-Laufzeit; ein anschließendes `agent-feedback-loop install` bindet bestehende dsh-Profile automatisch ein.

Team-Wissensdatenbank für Offline-Wissensaustausch (FDE-Box-Szenario): Einstiegspunkte zum Durchsuchen, Volltextsuchen und Verfeinern; Rohmaterial wird automatisch in die Warteschlange gestellt und von einer seriellen Bot-Session zu Wiki-Seiten destilliert (Karpathy-LLM-Wiki-Muster: unveränderliches Rohmaterial, zweistufige Verfeinerung, Log-Stream, monatlicher Lint).

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.

PWA-Plugin für DSH — fügt Offline-Unterstützung, Service-Worker-Caching und Installations-als-App-Fähigkeit hinzu.