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Modellgesteuerter /init-Befehl: Der Agent analysiert das aktuelle Repository und erzeugt/aktualisiert eine hochsignalhaltige AGENTS.md mit dauerhafter System-Prompt-Erinnerung zur Pflege.

Speech-to-Text-Spracheingabe für die Web-UI: ein Mikrofon-Button im Composer transkribiert Sprache per Browser Web Speech API (null Konfiguration) oder eine OpenAI-kompatible Whisper-API (OpenAI / Groq) in den Entwurf, mit auswählbarem Modell und Sprache in den Settings.

Agentenaufrufbares Vision-Tool, das lokale Bilder über einen von dir konfigurierten, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt beschreibt, mit optionalem Multi-Modell-Gegencheck und ohne integrierte Schlüssel.

Bewirbt das Einfügen von Bildern auf reinen Text-Routen von DeepSeek, beschreibt Anhänge mit einem Vision-Sidecar und lässt native Vision-Modelle unangetastet.

Text-, Vision- und Bildgenerierungs-APIs in einem Mix-Modell mit automatischem Routing kombinieren: textonly-Anfragen gehen zum Chat-Modell, Benutzerbilder und Agent-Screenshots zum Vision-Modell, Folgeanfragen nutzen weiterhin dasselbe Sitzungsbild, und Agenten können Bilder mit sitzungsbezogener Aufrufhistorie generieren oder bearbeiten.

MuApi Medienerzeugungs-Tool: ein muapi_generate-Tool, das Jobs an eines der über 100 Bild-, Video-, Audio- und 3D-Modelle von MuApi über einen einzigen x-api-key einreicht und abfragt.

Verwaltet mehrere Jenkins-Server und löst Jobs von einer Einstellungsseite, Modell-Tools oder einem „Run Jenkins Job"-Eintrag pro Workspace aus, mit zweisprachiger Host- und Browser-UI.

Null-Abhängigkeits-MCP-Client-Brücke, die stdio- und HTTP-MCP-Server verbindet und deren Tools als mcp_<server>_<tool> für den Agenten registriert.

Verbesserte Auto-Compaction-Standards für DeepSeek-Harness-Agent-Presets: wendet mit einem einzigen Befehl fein abgestimmte Schwellen-/Aufbewahrungsbudgets und modellbezogene Richtlinien an, idempotent mit Backups und Rollback.

Sitzungs-Hotkeys für die DSH-Web-GUI: Sitzungen wie Browser-Tabs wechseln (positionales Alt+1–9, angeheftete Slots, vorherige/nächste, neu/archivieren/umbenennen), Modellwechsel per Tastatur mit Alt+M, alternativer Sendevorgang, Fokus-Übergabe mit Esc sowie Alt+W zum Schließen oder Wiederherstellen eines dsh-split-screen-Workspaces — alles neu zuordbar mit Windows/macOS-Presets. Verifiziert auf DSH 0.1.1 und 0.1.5.

Ein Subagenten-Matrix-Schwarm, der heterogene Aufgaben an das geeignetste Modell über ein OpenRouter-ähnliches Gateway plus cfgpu.com/llm/square weiterleitet, jede Aufgabe per in-Prozess-Subagenten oder direkten LLM-Aufrufen ausführt und den Tokenverbrauch pro Modell mit einem feedbackgesteuerten Ranking nachverfolgt.

Schwaches-Netzwerk-Adapter: transparente Long-Backoff-Modell-Stream-Wiederholungen (10-Min-Cap), lokaler Antwort-Replay-Cache, Heartbeat-Auto-Reconnect und Token-Ökonomie im Degraded-Modus, mit einer zweisprachigen (zh/en) Einstellungsseite.

Schreibt Live-Modelllisten der Anbieter in die DSH-Einstellungen und zeigt 5h/7d-Planfenster oder gemessenes Guthaben für das aktuelle Sitzungsmodell.

Ein sub2api-Gateway mit DeepSeek Harness verbinden: OpenAI-kompatible Multi-Provider-Routen (OpenAI / Claude / Grok / Gemini) hinter einer Basis-URL, mit Modellerkennung pro Schlüssel, Nutzungsabfrage und globalen Vision-/Bild-Tools.

Fügt models.dev-Reasoning-Stufen zu nicht konfigurierten DeepSeek-Harness-Modellen von Drittanbietern hinzu.

Persistente lokale Token-Nutzungsabrechnung für DSH Web mit automatischer Historien-Erkennung und kompakten Anbieter-/Modelldetails.

Einstellungs-Nutzungsdashboard: Tokens, Anfragen, Ausgabe-Tokens und Cache-Trefferquote aus Sitzungsprotokollen, mit gestapeltem Diagramm und Aufschlüsselungstabelle nach Anbieter, Modell oder Workspace.

**Anhänge im gleichen Stil wie DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: Büroklammer-Upload-Button, 240×64 DS-Style-Dateikarten mit offiziellen farbigen Dokument-Icons (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG, aus dem DS-Frontend-Bundle extrahiert), Drag-and-Drop, Textextraktion (PDF/DOCX/XLSX/TXT) in die Nachricht eingefügt sowie echte Anhangskarten im Transkript gerendert (benutzerdefinierter User-Renderer), wobei das Modell den vollständigen Inhalt liest.

Installiert ein Bild-Eingabe-Kontrollkästchen in den Models-Katalog, damit ein benutzerdefiniertes Modell Bildeingabe deklarieren und Bilder direkt empfangen kann; enthält ein optionales BYO-Vision-Relay.

Berührungslose Laufzeit-Telemetrie für DSH: jede Sitzung schreibt Aufgabe, Modellstufe, Tools, Fehler, Dauer und Status automatisch in ein menschenlesbares Journal mit Statistikbereich (reiner Beobachter — keine Tools, keine LLM-Aufrufe, keine Injektion).

Nach jeder Modellrunde generiert ein LLM 3 kritische Folgevorschläge, die als anklickbare Chips zum direkten Senden angezeigt werden

Ergänzt Drittanbieter-APIs für DeepSeek Harness um Reasoning-Stufen wie Niedrig/Mittel/Hoch und ermöglicht die Modellauswahl für jeden Subagenten-Aufruf.

DSH-Port von TaskPlane: Abhängigkeitsgeordnete Wellen laufen in parallelen git-worktree-Spuren, mit Aufgabenpaketen, modellübergreifender Prüfung und Wiederherstellung nach Abstürzen.