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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.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

Klappt abgeschlossene Turns zu ihren endgültigen Schlussfolgerungen zusammen, trennt Denken und Prosa mit einem Trennstrich und ermöglicht die Navigation zwischen Turns über eine links oder rechts andockbare Leiste mit Linien- oder Punktmarkierungen, optionalem Ring und Hover-Zusammenfassungen; kann den TurnNavigator am rechten Rand des Hosts ausblenden, frühere Verläufe laden und ein vorausgefülltes Diagnose-Issue öffnen.

Verknüpft den DSH-Sitzungsstatus mit der Sprechblase des cc-pet-Desktop-Pets und zeigt thinking, tool calls und Abschluss in Echtzeit an. Wird auf npm als `dsh-pet-bridge` veröffentlicht.

Fügt fertigen Assistenten-Antworten in DeepSeek Harness eine Bearbeiten-Aktion hinzu, mit der du den Antworttext oder die Reasoning-Kette umschreiben kannst; die Änderung wird als Surface-Replacement gespeichert.

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.

Migriert Codex-Desktop-Haustier-Skins automatisch nach DSH: ein animiertes Eckenhaustier, das den Agentenstatus (Nachdenken, Werkzeugnutzung, Warten auf Freigabe, Fehlgeschlagen, Fertig) widerspiegelt, mit Milchglas-Dialogen pro Sitzung und einem vollständigen Einstellungspanel.

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

Verwandelt den DeepSeek Harness-Agent in jede beliebige Figur: globaler Cosplay-Schalter, SillyTavern-v2-Rollenkarten mit JSON-Import/-Export, Neutral/Rolle-Denkstil-Toggle und natürlichsprachliche Karten-Autorenschaft über eine eingebaute Skill.

Überträgt den dsh-Sitzungsstatus per Bridge an die cc-pet-Desktop-Haustier-Sprechblase: Denken, Tool-Aufrufe und Abschluss in Echtzeit.

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.

Desktop-Pet Cristiano Ronaldo für DeepSeek Harness (Portugals Nr. 7). Animationen folgen dem Agentenstatus; am Turn-Ende gibt es „SIU“ mit Host-Sound. Das rahmenlose native Windows-Fenster im Vordergrund bleibt nach Browserschluss aktiv. Proportionale Skalierung (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 wandelt Videos (grüner oder normaler Hintergrund) per Chroma-Key und Bewegungssegmentierung in Animationen um; extrahierte PNGs brauchen keinen Videodecoder, Audio lässt sich je Aktion schneiden. DPSL-1.0-Galerie: veröffentlichen und mit einem Klick installieren. v2.3 unterstützt DSH 0.2 desktop clients; fehlt der Host-Shell-Dienst, spielt PowerShell den Endton. Einzelklick: konfigurierbare Animation (`interactions.clickAnim`).

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.

Ein „Loop engine"-Schalter in den Web-Einstellungen, der die Agent-Schleife jeder dsh-Sitzung zwischen fünf Engines umschaltet — der eingebauten In-Process-Schleife sowie gehostetem Claude Code, Codex, Pi und Kimi Code — ganz ohne Änderungen an der Harness; jede gehostete Engine behält ihr Denken und ihre Tool-Aufrufe im dauerhaften Sitzungs-Transkript, übernimmt Befehle, Skills und die Agent-Voreinstellung und läuft sandboxed über die dsh-Subprozess-Grenze.

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.

Feishu/Lark-IM-Kanal für DeepSeek Harness-Agenten mit nativen Thinking-Process-Nachrichten, Freigabekarten, Live-Ziel- und Todo-Karten, Workflow-Fan-out-Linien, Textsuche in Sitzungen sowie Benachrichtigungen zu Hintergrundaufgaben und Subagent-Abschlüssen. Der Zugriff ist designbedingt auf den Sichtbarkeitsbereich der Feishu-App begrenzt — jeder, den die App zulässt, kann den Agenten steuern und seine Freigaben beantworten, sofern die optionalen Sender-, Gruppen- und Genehmiger-Allowlists nicht gefüllt sind.

Füllt fehlendes Kontextfenster, max tokens, Thinking-Stufen und Bildeingabe bei benutzerdefinierten DSH-Modellen aus models.dev und listet nicht zugeordnete Modelle für manuelle Bearbeitung auf.

Prompt-Verbesserung für den Composer: Die Schaltfläche „✨ Enhance“ schreibt den Entwurf anhand von First-Principles-Denken in eine klarere, strukturiertere Version um, basierend auf Sitzungskontext, Gedächtnis und dem letzten Gespräch. Bei fehlenden Schlüsselinformationen werden in einer Karte Rückfragen gestellt; anschließend lässt sich das Ergebnis vor der Übernahme in das Eingabefeld in der Vorschau ansehen.

OpenCode-Go-Abonnement-Chat für DSH mit modellweiser Auswahl von Completions-, Responses- oder Anthropic-Protokoll, Modellerkennung, Kontext-, Vision- und Thinking-Metadaten, Effort-Standardwerten und Nutzungsmessern.

Wechselt die Sprache des Denk-/Schlussfolgerungsprozesses (CoT) des Agent: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 und mehr, oder folgt automatisch der System-Locale. Fügt eine Zeile in Settings → General, eine System-Prompt-Anweisung (pro Prompt zusammengestellt, gilt für neue Sitzungen) und den Befehl /thinking-language hinzu.

Sessionübergreifendes Archiv: Workbench, gefaltete Timeline, subagent-Abstammung, Volltextsuche, rule+LLM-Zusammenfassungen, ZIP-Export und Live-Tracking. Die Session-Seite enthält turn rail, angedocktes rechtes Panel (Live-Modus, beim Wechsel an die Original-Session gepinnt), offizielles Umbenennen, Abschlusszusammenfassung und persistenten Status-Chip (idle / active / tool-wait / stalled). Ab dsh v0.1.2+ verschmilzt es mit TurnNavigatorRail: Vektor-Infochips für Dauer, tool calls, Fehler und thinking sowie verzögerte tool-Verteilung in der Vorschaukarte. Rechtsklick öffnet den workbench; der piano-key-Streifen ist standardmäßig aktiv, delegiert Sprünge zu nicht geladenen turns an das offizielle auto-load und die rail kann ganz verborgen werden. Dialog mit 10 Verhaltenseinstellungen.

Einstellungen für Drittanbieter-Modelle in DeepSeek Harness: Anbieter und Modell lassen sich im Composer-Menü wählen, die Denktiefe eines Modells über einen Schalter auf der Karte der offiziellen Models-Seite begrenzen und Request-Header je Route konfigurieren.

Ollama-Cloud-Provider für DeepSeek Harness: richtet die Route bei der Installation ein, stellt die Thinking-Stufen jedes Modells für die Reasoning-Steuerung im Composer bereit und zeigt Kontonutzung samt API-Key-Feld auf Models-Seite und Seitenleiste.