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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.

Verwandelt die 13 δ-me13 (Amphoreus)-Rollen-Skillkarten in Sitz-Arbeitsbereiche: Theme und Hintergrund pro Sitz, Skill-Injektion im ersten Turn, Chat-Sticker, Gedächtnisnotizen und Presets pro Sitz, Sitzwechsel per Alt+Ziffer und eine Übersichtsfläche für Zuweisung und Übergabe; die Skill-Suite selbst wird aus einem konfigurierbaren lokalen Verzeichnis gelesen und ist nicht gebündelt.

DSH-Desktop-Plugin für überprüfbare Fakten; Constraints nur bei Bedarf injiziert (Leerlauf: keine Tokens), geschichtet (stabil im Prompt, Flüchtiges im Tail); Prompt-Cache bleibt gültig. Turn-Klassen: Frage/Recherche/Diskussion/Diagnose/Ausführung; keine Edits in Frage-Turns, keine ungefragten Fixes in Diagnose-Turns. Benannt: Zitate ungeöffneter Codezeilen, „nicht geprüft“ als „warte auf Entscheidung“; Antworten für Menschen. Memory: 75 %/90 %-Warnungen, Recap-Export, Projektwissen je Arbeitsverzeichnis (per ID löschbar). Artefakte: Task-Vertrag, Änderungsprotokoll, Hypothesenprotokoll, Design-Entscheidungen. Dashboard: Routing, Trigger-Treffer, Block-Aufbau in lume-metrics.jsonl. Personas aus Chat-Logs, Romanen, Charakterbögen: Langzeit-/Temporärgedächtnis, Sternenkarte, Export/Import.

Lernt, was Sie in Ihren Prompts unausgesprochen lassen, aus chaotischen Turns und Ihren eigenen Korrekturen, und fügt die gelernten Direktiven in den System-Prompt jeder neuen Konversation ein; die Direktiven sind in den Einstellungen bearbeitbar und eine Composer-Schaltfläche schreibt den aktuellen Entwurf damit um.

FormatForge für DeepSeek Harness: schmieden Sie jedes Dateiformat (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in KI-lesbare strukturierte Daten. Schlankes Bundle, das das lokale Python-CLI (python -m formatforge) startet und protocol-JSON zurückgibt; Erweiterungen werden an cur[rent] delegiert...

Konversationsverlaufsleiste am linken Rand des Chats: jeder Tick ist eine echte Benutzeranfrage, Hover zur Textvorschau, Klick zum Sprung zu diesem Turn.

Zu vor einer Ihrer Fragen zurückrollen oder die letzte bearbeiten und erneut einreichen, wobei die Workspace-Dateien der verworfenen Turns wiederhergestellt werden.

Lazy-Loading-Router für MCP-Server: erkennt kompatible MCPs automatisch und hält nur einen gemeinsamen Router im Tool-Katalog, der die Schemata eines Servers offenlegt, wenn ein Durchlauf sie braucht, und sie am Ende wieder verbirgt – so kosten viele installierte MCPs nicht mehr bei jeder Anfrage Kontext. Bei Unsicherheit fällt er auf normale Sichtbarkeit zurück, und das ursprüngliche MCP behält Ausführung, Berechtigungen und Prozesslebenszyklus. Unterstützt zudem explizite Lazy-Verbindungen mit Warm-Reuse, begrenzter Wiederverbindung, stdio und Streamable HTTP.

Aufziehspiel im Digimon-Stil: Lass ein Ei schlüpfen, das sich von echter Arbeit ernährt (Züge, Tool-Aufrufe, Fehler) und sich entlang vier verzweigender Linien entwickelt, je nachdem wie du arbeitest; null Tokens, für das Modell unsichtbar.

Full-Duplex-Sprachmodus für die Web-UI: Tippen zum Umschalten oder Halten zum Sprechen zum Diktieren (Senden-Taste oder `Ctrl`) mit Live-Untertiteln, hostseitige SenseVoice-ASR über sherpa-onnx, satzweise gesprochene Antworten und Sprechen unterbricht die Wiedergabe und den laufenden Zug (echtes Hineinreden). Kein API-Schlüssel erforderlich.

Menschlich lesbare Markdown-Speicher für DeepSeek Harness: Speicher auf Benutzerebene (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + Workspace-Ebene-Speicher, der in jedem Turn injiziert wird, automatische tägliche Log-Erstellung mit Destillation, Brücke zu bestehenden WorkBuddy/CodeBuddy-Speicherverzeichnissen, memory_note / memory_note_user / memory_read-Tools mit eingebautem Deduplizieren und eine zweisprachige Einstellungsseite. Klartextspeicherung, keine Datenbank.

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.

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.

Abzeichen im Sitzungs-Header, das den DeepSeek-Spitzen-/Nebenzeitstatus anzeigt, Token-Preise pro Modell beim Hover und tatsächliche Sitzungs-/Turn-Kosten aus der tatsächlichen Nutzung.

Rückruf-(撤回)-Plugin für die DSH Web UI: ein Undo-Button an jeder Nutzernachricht, der die Runde und alles Nachfolgende dauerhaft entfernt, ohne Codeänderungen rückgängig zu machen.

Stellt dem Modell ein sleep-Tool bereit, das die Ausführung für eine angegebene Zahl an Millisekunden pausiert und dann zurückkehrt, mit Unterstützung für Abbruch/Clamping.

Verbindet Sitzungsbilder mit konfigurierbaren Vision-Anbietern und gibt rein textbasierte Analysen an berechtigte DeepSeek Harness-Modellrouten zurück.

Schreibt lokale JSONL-Zusammenfassungen von Tool-Aufrufzahlen je Runde und groben Verifizierungssignalen, ohne Prompts, Tool-Argumente oder Ergebnistext zu speichern.

Fail-closed-Brücke für den Feishu(Lark)-Kanal: mit einem Bot chatten und Antworten des dsh-Agenten erhalten — mit optionaler Human-in-the-Loop-Werkzeugfreigabe (Allow/Deny-Karten vor jedem Bash-Aufruf, Fail-closed-Timeout). Integration ausschließlich mit dem offiziellen Python-SDK (fest gepinnt); standardmäßig ablehnende Whitelist, Webhook-Signatur-/Zeitstempel-/Replay-Prüfung, chatweise klebrige Sitzungen; tägliche Kompatibilitätsprüfung mit dem neuesten SDK; zweisprachige Dokumentation.

Bearbeiten Sie jeden Benutzer-Turn in DeepSeek Harness und führen Sie ihn erneut aus: Ein Inline-Editor an der Nachrichtenzeile spult die Konversation über den offiziellen surface-replace-Vertrag bis kurz vor diesen Turn zurück und fragt den Agenten dann mit dem überarbeiteten Text erneut ab. Das nur anhängende Sitzungsprotokoll wird nie umgeschrieben.

TypeSafe Jev (System-One-Entscheidungsmodell) als Tool jev_decide für DeepSeek Harness: noul-, Choice- und Score-Fragen liefern kalibrierte Wahrscheinlichkeiten; Credentials nutzen dieselbe Schnittstelle wie in DSH; 429/529-Backoff-Retry eingebaut.

Nutzt das Entscheidungsmodell-Paradigma Jev (System One) mit jedem OpenAI-kompatiblen LLM – kein TypeSafe-Schlüssel nötig. Registriert ein jev_decide-Tool, das in einem Aufruf wahrscheinlichkeitsverteilte Antworten auf typisierte Fragen (choice/score/boolean) liefert.

Fügt /review, /review-status und /review-cancel hinzu, um einen unabhängigen nativen Subagenten zu starten, der einen gewählten Git-Bereich prüft (Basisbranch, nicht committete Änderungen, einen Commit oder eigene Anweisungen) und einen Befundbericht im aktuellen Gespräch zurückgibt, mit englischer oder chinesischer Ausgabe je nach Host-Locale.

DeepSeek Harness-Plugin, das die grünen Behauptungen des Agenten ehrlich hält: Verifikationsläufe werden zu Belegen, Änderungen werden nachverfolgt und ein veraltetes, fehlgeschlagenes oder verschleiertes „alle Tests bestehen“ wird in einen erneuten Lauf statt in einen Abschluss verwandelt.