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Stellt QQ-Chats als DeepSeek-Harness-Sitzungen bereit: ein QQ-Gespräch entspricht einer DSH-Sitzung, die Neustarts übersteht. Enthält sprecherbezogene Tool-Berechtigungen, dreischichtigen Speicher mit nächtlicher Konsolidierung, Personas in vier Abschnitten, Kontextkomprimierung, ein neunteiliges Seitenpanel und einen Assistenten zur Installation von Roost-Kernel und ai-chat-Plugin. Standardmäßig kann jeder in einer gekoppelten QQ-Gruppe mit dem Bot chatten; alle lokalen Tools stehen nur dem Besitzer offen.

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

Kapselt Arbeit in benannte Aufgaben und faltet beim Schließen einer Aufgabe den gesamten Nachrichtenbereich an der nächsten Schrittgrenze zu einer einzigen Zusammenfassung; der ursprüngliche Inhalt kann auf Wunsch wiederhergestellt werden.

DeepSeek-Nutzungsdashboard für DSH Web: Schätzung der verbleibenden Tage aus dem jüngsten Durchschnittsverbrauch, tägliche/monatliche/kumulative Kosten mit Periodenvergleich, Kostenranking pro Modell, Cache-Einsparungen, Auswirkung von Spitzen-/Nebenzeitenpreisen und ein ziehbares schwebendes Guthaben-Widget.

Android-GUI-Agent mit ADB-Screenshots, kompaktem UI-Hierarchie-Grounding, verifizierten iterativen Aktionen, Freigaben und einer Mobile-Web-Ansicht.

Bietet begrenzte Kontextkomprimierung, sitzungsbezogene Wiederverwendung von Zusammenfassungen, explizite Speichersteuerung und eine Werkzeugbereinigung, die Diagnosedaten erhält. Angepasst an dsh 0.2.1-rc.2, einschließlich Web-Presetliste und lokalisierter Plugin-Metadaten.

Erzwingt Kontextkomprimierung beim Ausführen von llama.cpp-Modellen mit niedrigem Kontext wie Qwen3.8-27B, verbessert die Modelleffizienz und die Nutzungsglätte, zusammen mit gut ausgearbeiteten Komprimierungs-Prompts.

Kompakte Turn-Leiste am rechten Rand mit Hover-Zusammenfassungen und Klick-zum-Springen-Navigation. Wird auf npm als `dsh-turn-scrubber` veröffentlicht.

Solarized-Light-Theme, kompaktes Layout, einklappbare Kapseln für Think-/Tool-Ketten sowie Dashboards für Guthaben, Sitzungskosten und Nutzung in der DSH Web UI.

Kompaktes ASCII-/Terminal-Skin für DeepSeek Harness: 19 Paletten zur Auswahl in der Statuszeile, 3 UI-Dichten, Vim-Statuszeile, ascii.rest-Grafik in leeren Sitzungen und Retro-Startintro mit eigenem Logotext.

Drei Agent-Presets mit getrenntem persistentem Memory: 鲸鱼娘Agent预设 (umgangssprachliches vereinfachtes Chinesisch, nennt Nutzer 主人, anhänglich-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (darf widersprechen, ausweichen oder kühl sein; weniger süß) und 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (Originalpersona, Zuneigung nur zum Nutzer, in Gruppen gedrosselt). Alle nutzen die offizielle Minimalkomposition (eine persistente Shell) sowie Datei-Lese-/Schreib-, glob- und grep-Tools. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md und whale-loli-v3-naughty.md werden über whale_memory, whale_memory_v2 und whale_memory_v3 getrennt gelesen; keine Memory-Überschneidung beim Lesen oder Schreiben. billion-context komprimiert Gespräche; dieses Plugin behandelt Zusammenfassungen als Belege und ermöglicht Details bei Bedarf.

Automatische Kontextverwaltung im Codex-Stil für DeepSeek Harness: verlustloser Rollover ohne Zusammenfassungsmodell-Aufrufe, aufgabenbezogene Übergabeanker, nach der Kompaktierung erhaltene Arbeitsnotizen und wortgetreuer Abruf archivierter Fenster. Veraltete Notizen lösen eine deutliche Warnung aus, statt Aktualität zu behaupten. Mit Ein-Klick-Schaltfläche und /smart-compact-Befehl, automatischem Rollover in drei Stufen und obligatorischer Ankerbereinigung; funktioniert ohne Einrichtung.

Kombiniert Headrooms Code-Skeleton-Verfahren (Apache-2.0) mit dem Estimator von TokenPilot (arXiv:2606.17016). Veröffentlichte Werte: Headroom meldet 20 % weniger Tokens für Coding-Agenten und 60–95 % für JSON bei gleichen Antworten; TokenPilot bis zu 60 % geringere Kosten bei langen Sitzungen. Das sind Angaben der Projekte, keine Messungen oder Benchmarks dieses Plugins. In DSH lassen sich Profil, Auto-Compact-Schwelle und Skeleton-Komprimierung einstellen. Exakte Messung mit DeepSeek-V4-Tokenizer und Abgleich derselben Revision; bei nicht unterstützten Modellen bewahrt fail-open die ursprünglichen Tool-Ergebnisse. Skeleton-Komprimierung im Turn und abschließende Intent-Zusammenfassung innerhalb der offiziellen JSONL-Komprimierung.

Tool-Aufrufdisziplin für DeepSeek Harness: Verhaltensprompts, fehlerabhängige Verringerung der Parallelität und Wiederholungshinweise, Prüfungen nach dem Schreiben mit Backup-Rollback, Schranken für Hochrisikobefehle, Änderungsübersichten und Verifizierungserinnerungen, beratende Projektgedächtnisprüfungen, konfigurierbare Disziplinhinweise nach Komprimierung oder Intervallen sowie Compliance-Statistik.

Automatische Fortsetzung unterbrochener Agent-Sessions: eine geordnete Regeltabelle routet nach Fehlertyp (Rate Limit, Quota, Auth, Kontextüberlauf, abgestürztes Orphan) zu automatischem Backoff-Retry, Modellwechsel, Fortsetzen nach Kontextkompaktierung oder einer Stop-Loss-Benachrichtigung, mit visuellem Regel-Editor und vollständigem Aktivitätsprotokoll.

Lokale Code-Intelligenz für DSH: Impact X-Ray visualisiert mögliche Änderungsfolgen mit prüfbaren Quellbelegen und ausgewiesener Unsicherheit. Dazu Symbolnavigation, begrenzte Context Packs und ArkTS-Unterstützung.

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness. mind_map prüft den Agentenkontext (stabile seq IDs, Rollen, Tokengewicht, Löschgrenzen und clear-mind-Anleitung); clear_mind ersetzt einen ausgewählten Gesprächsverlauf per nativer Komprimierungstransaktion durch einen vom Modell verfassten Checkpoint. Tool-Aufruf und Ergebnis werden zu einem einzeiligen Tombstone; ein Hinweis warnt bei langem Kontext oder zu vielen Schritten im Zug.

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.

Vision für das reine Text-DeepSeek standardmäßig über Doubao Web (kostenlos, kein API-Schlüssel nötig – steuert Ihr angemeldetes Chrome über eine Windows-CDP-Brücke), mit Antigravity-IDE-Kontingent (flash/pro) oder Gemini als Fallback; automatische Detail-Eskalation, Vision-Beleg-Speicher mit Rehydrierung nach Kompaktierung, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Globaler Chinesisch-Modus: ein kompakter Pillenschalter neben dem Composer, der jeder Preset-Systemaufforderung eine Sprachanforderung hinzufügt (vollständige Personas ausgenommen); Antwort, Denkprozess und Tool-Ausgabe lassen sich jeweils zwischen Chinesisch und Englisch umschalten, verankerte Presets werden unterstützt.

Importiert Chat-Verläufe aus claude-code / codex / reasonix / zcode in dsh-Sitzungen: Workspace-Bindung, erhaltene Tool-Aufrufe, Schutz vor übergroßen Sitzungen, Wiederherstellung der zcode-Kompaktierung.

Verlustfreies Falten des Kontexts für DeepSeek Harness: der älteste Abschnitt wird durch eine Kurzfassung ersetzt, die Originale bleiben im Sitzungsprotokoll erhalten.

DeepSeek-Harness-Plugin, das aggressiv Tokens spart, ohne die Aufgabenqualität zu beeinträchtigen: verlustfreie Kopf-/Endkürzung von Tool-Ergebnissen (Standard), Falten von grep-Ergebnissen, druckausgelöste Delegation an dsh-compaction-basic und eine CompactionEngine-Unterklasse mit LLM-Zusammenfassung für den aggressiven Modus. Spart 97,6 % der Eingabe-Tokens in einer synthetischen Suite mit 8 Szenarien, alle Kürzungen laufen über den dsh-Ereignisfluss, damit modellsichtig = protokolliert erhalten bleibt.

Kompakter Codex-Coding-Modus für DSH: leichte Prompt-Leitplanken gegen zu ausführliche GPT-Erklärungen, mit editierbarem Prompt und nativen Codex-ähnlichen Tools.