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Git-ähnliche Gesprächsverzweigung, die echte Zusammenarbeit von Programmierern nachbildet: Ein Root-Zweig des Sekretärs verteilt Aufgaben an Kindzweige mit eigenen Kontexten und führt sie nur als komprimierte Zusammenfassungen via Squash oder Rebase zusammen; enthält /branch-Befehle, einen Branch-Tab, Branch-zu-Branch-Nachrichten und eine Governance-Baseline, die jeden Sitzungszweig mit einem Git-Worktree koppelt.

Technische Vorschau des lokalen Graph-Speichers für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug globale und aktuelle Projektevidenz des Eigentümers ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt die Provenienz von Projekt, Sitzung, Akteur und Quelle für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Ein Marquee-Stimmungslicht-Ring um den Rand der DSH-Web-UI, der auf den Sitzungszustand reagiert: grün, während der Agent arbeitet, pink bei Abschluss und gelb, wenn Aufmerksamkeit nötig ist; Farben, Ringbreite, Rotationsgeschwindigkeit und Blinkfrequenz sind im Einstellungs-Panel konfigurierbar.

Codex-artige Marker-Leiste im linken Bund für jeden Nutzer-Turn, mit Hover-Vorschau und Klick-zum-Scrollen.

Strukturelle Code-Intelligenz für DeepSeek Harness — gibt dem Agenten die Tools codegraph und codegraph_index, um herauszufinden, wo ein Symbol deklariert ist, was es aufruft, was eine Änderung erreicht und wie ein Symbol ein anderes erreicht, basierend auf einem selbst erstellten Tree-Sitter-Index.

Lokaler Graph-Speicher in technischer Vorschau für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug besitzerweite und projektbezogene Belege ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt Projekt-, Sitzungs-, Akteurs- und Quellenherkunft für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Verschiebt eine Sitzung per Drag & Drop oder Menüauswahl aus der Web-UI in einen anderen Ordner, löscht eine Sitzung dauerhaft mit Risiko-Zustimmungsdialog und benennt eine Sitzung per KI um, indem die gesamte Konversation zusammengefasst wird (typobewusst). Jede Aktion wird auch als Agenten-Tool ausgeliefert.

Fügt der Web UI ein Auto-Approve-Berechtigungspreset hinzu, das mit einem frischen, eingeschränkten Reviewer-Agenten jede Freigabeanfrage erlaubt oder ablehnt.

Intelligente Sitzungstitel für DSH: nach jedem Gesprächs-Turn fasst ein unabhängiger Hilfs-LLM-Aufruf das vollständige Nutzer+Assistent-Transkript zu einem Titel zusammen, der dem echten Thema der Sitzung folgt statt die erste Nachricht zu wiederholen; die erste Nachricht wird sofort betitelt, fehlgeschlagene integrierte Titel werden in späteren Turns erneut versucht, manuelle Umbenennungen nie überschrieben und Subagenten-/Fork-Sitzungen übersprungen.

🐋 DeepSeek-Mädchen-Desktop-Haustier: eine blauhaarige Wal-Maid, die in der DeepSeek-Harness-Weboberfläche lebt. Arbeitsablauf (Arbeitsbeginn/Karussell/Feier zum Abschluss), Statistikblasen für abgeschlossene Aufgaben (Dauer/Verbrauch/Kosten), Sitzungs- und Runden-Kosten-Pills (drei Kategorien für Cache-Treffer/-Fehler/Ausgabe + Spitzen-/Nebenzeiten), Schlafsystem, Zeitwahrnehmung, Guthaben-/Wetter-/Fütterungsbuttons und vollständiges Einstellungsfenster. Ein Wal-Mädchen-Desktop-Haustier für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche.

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.

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.

Spielt verschiedene konfigurierbare Sounds für fünf Konversationsereignisse in der DeepSeek Harness Web-GUI ab: normale Fertigstellung, Unterbrechung, Fehler, Genehmigungswartezeit und automatischer Wiederholungsversuch erfolgreich; jedes Ereignis hat eine eigene Audioeinstellung und mitgelieferte Standardeinstellung, mit automatischem Wiederholungsversuch nach Fehlern unter Verwendung einer konfigurierbaren Wartezeit (10-300 s), plus eine Community-Soundbibliothek. Kompatibel mit DSH 0.1.5-rc.2.

Überschreibt die chinesische Kopie eines marktinstallierten Plugins mithilfe eines bereits im Harness konfigurierten Modells ins Englische – automatisch bei der Plugin-Installation, danach per Live-Reload. Jede Datei wird in einem kompletten Durchlauf übersetzt, durch einen echten Parser validiert, falls vorhanden (node --check für JavaScript, sonst JSON- und YAML-Parser), und mit dem Fehler bis zu drei Reparaturversuchen ans Modell zurückgegeben; Dateien über 48 KB oder die nie parsen, greifen auf einen Zeilenbereich-Durchlauf zurück, der jede zurückgegebene Zeile strukturell mit dem Original vergleicht. Trigger-Phrasen und Locale-Tabellen können optional erhalten bleiben statt übersetzt zu werden, und das unberührte Original wird neben der Datei als .zh.bak aufbewahrt.

Tiefenrecherche als Agentenmodus: eine einzige geprüfte Schleife, die plant, in adaptiven parallelen Runden forscht — gesteuert von den Lücken, die die Forscher selbst benennen —, einen zitierten Bericht synthetisiert und ihn dann adversarial überprüft, anstelle eines Skripts, das das Modell pro Aufruf neu schreibt. Fragen, die das Rundbudget nie erreichte, werden im Bericht benannt, statt verworfen zu werden.

Progressive Tool-Offenlegung: Eine verzögerte Tool-Gruppe kostet eine Katalogzeile statt ihrer vollständigen Schemata, bis das Modell sie mit tool_search lädt, mit einem Schalter pro Gruppe in Settings und jede Gruppe gegen die Live-registry gemessen.

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.

Nach jedem abgeschlossenen Agenten-Turn schreibt ein begrenzter Hilfs-LLM-Call einen vorgeschlagenen nächsten Prompt ins Session-Log; der Web-Composer rendert ihn als Ghost-Placeholder-Text, übernommen per Tab.

Ordnet lokal analysiertes System-Audio musikreaktiven Konversationseffekten, Rhythmusspiel-Bewertungen, Punkte- und Combo-Feedback sowie optionalen RGB-Spektrumbalken in DSH Web zu.

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.

Versionsverwaltung für dsh: prüft die installierte Version gegen jeden npm-Kanal oder jede Versionslinie, installiert oder downgradiert per Klick, streamt das Installationsprotokoll live (Rollback-Snapshot-Kopie, npm-Entpacken, verstrichene Zeit), rollt aus lokalen Snapshots zurück und automatisiert den Ablauf per Policy (stille Auto-Updates, Zeitfenster, tägliche Checks). Stoppt npm nie mitten in der Installation; ein Hänger wird erst nach einer Stunde beendet, und ein halb übernommener globaler Baum wird aus dem Pre-Install-Snapshot repariert. Bestätigt vor der Installation, startet den Host danach neu und nutzt ein Mirror, wenn die Hauptregistry nicht erreichbar ist.

Kostentracking mit Preisen aus einem Online-Katalog (models.dev + OpenRouter, über 8000 Modelle, jeder Aufruf zum jeweiligen Echtzeitpreis abgerechnet): Kostenzeile pro Runde, Tab „Kosten“ mit Zuordnung der Ausgaben auf Werkzeugausgabe / Modellausgabe / System-Prompt / Befehle, Budget, Monatsprognose, ~166 Live-Wechselkurswährungen und ein bill_stats-Agententool.

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.

Business-Knowledge-Network-Kontext für DeepSeek Harness: binde eine Session an ein OpenBKN-Wissensnetz, frage seine Objekte und Metriken über verwaltete MCP-Tools ab und öffne für jede Antwort eine trace-gestützte Provenienz (Ausführungsfakten und einen Business-Graphen). Wird mit der OpenBKN Runtime ausgeliefert; die Provenienzansichten benötigen eine OpenBKN-Enterprise-Lizenz.