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Automatisierte Tests für WeChat Mini Program in DeepSeek Harness (dsh): selektorbasierte Aktionen, Build-Aktualitätsprüfungen, geometrieorientierte Assertions für reine Textmodelle und Screenshot-Bildblöcke auf Vision-Routen.

Aufzeichnung und Wiedergabe für die dsh-Weboberfläche: (1) gibt automatisch aufgezeichnete Sitzungen als lesbare Zeitachse wieder, importiert und exportiert teilbare Replay-Pakete und führt Gespräche erneut aus; (2) erzeugt Skills aus Codex-artigen Bildschirmaufnahmen.

Codex-artige Code-/Dateiauswahl für DeepSeek Harness Web: Ausgewählter Code oder ganze Dateien aus Arbeitsbereichsbaum und Vorschau werden automatisch als Kontext zur Nachricht hinzugefügt.

Von Codex inspirierte verwaltete Freigabe für DeepSeek Harness: risikobasierte MCP-Prüfung, einmalige Genehmigungen, ausdrückliche Ablehnungen und menschliche Ausweichlösung bei Prüferfehlern.

DeepSeek-Harness-Bundle, das MCP-Server (stdio, streamable HTTP, Legacy-SSE) als native Harness-Tools bereitstellt, mit Einstellungs-UI, Live-Status, automatischer Wiederverbindung sowie Sicherung/Wiederherstellung über lokale Dateien oder WebDAV.

Browser-Automatisierung für DeepSeek Harness: Chromium über playwright-core mit einer sicherheitsorientierten Navigationsrichtlinie, die bei jeder Aktion erneut geprüft wird.

Ausgabenlimit für DeepSeek Harness: Verweigert überbudgetierte Modellaufrufe im llm/stream-Ablauf vor der Abrechnung. Bei Überschreiten eines weichen Limits wird automatisch herabgestuft.

Plugin für automatischen Modellwechsel bei DeepSeek-Spitzenzeiten: vor dem Peak zum festgelegten Ersatzmodell, danach zurück zum offiziellen Modell. Vollständig von KI entwickelt; der Autor hat keine Programmiererfahrung. Sicherheit selbst prüfen; Installationshinweise können KI-Halluzinationen enthalten.

Erstellt KI-erzählte DSH-Sitzungsberichte (täglich, wöchentlich, monatlich oder beliebiger Zeitraum) und synchronisiert sie mit flomo (浮墨笔记), mit einem konfigurierbaren Tag (Standard #write/dsh) und automatischer Entfernung von #. Mit Web-Einstellungen und täglicher Erinnerung.

Perseus-Vault-Memory-Plugin für DeepSeek Harness: automatische Erinnerungseinspeisung vor jedem Schritt aus einem kontrollierten Memory-Tresor.

dsh-Plugin, das den iterate-Skill in einen autonomen geschlossenen Ablauf verwandelt: planen → parallele Reviews xN → atomare Korrekturen → validieren → wiederholen → automatisch stoppen. Dry-Run-Modus nur für Reviews mit Konvergenz über mehrere Runden.

Generischer LLM-Gateway-Modellanbieter für DeepSeek Harness: bindet newapi, LiteLLM, Higress oder beliebige OpenAI-kompatible Gateways als Provider-Routen ein, erkennt Modelllisten automatisch und ergänzt jedes Modell um models.dev-Parameter.

Minimal verankertes Agent-Preset: Anfrage #1 behält das echte bash- und str_replace_editor-Paar und entfernt automatisch eingefügten Kontext. Nach der Hochstufung wird der gesamte Standard-Katalog freigeschaltet und einmalig auf Hintergrundjobs statt sleep-Polling hingewiesen.

Evidenzgestützte Skill-Selbstentwicklung für DeepSeek Harness: Lernen aus maskierten Abläufen, isolierte Vorschläge, Arena-Validierung, Canary-Überwachung und automatischer Rollback.

Bidirektionaler Feishu-(Lark-)Chat-Bridge für DeepSeek Harness über die offizielle dauerhafte WebSocket-Verbindung: Nachrichten gehen an die neueste Sitzung des gebundenen Workspace, Antworten kommen automatisch zurück. Bot-Zugangsdaten und Workspace-Routing sind in den Einstellungen konfigurierbar.

Ein-Klick-Starter für die Web-UI: eine Start-DSH-Web.cmd auf dem Windows-Desktop, die dsh web startet und den Browser automatisch öffnet (pollt bis bereit), plus ein web_launcher-Modelltool (install / open / status).

Workflow-Tools für das lokale aflare-Binary: Erstellen, validieren und starten lokalorientierte deterministische YAML-Workflow-DAGs (WAL-Absturzwiederherstellung, Saga-Kompensation) über das lokale Binary. Über 300 Vorlagen enthalten.

Spracheingabe für die Web-UI: Eine Mikrofontaste im Eingabefeld transkribiert Sprache per Web Speech API in den Entwurf; automatisches Senden lässt sich optional umschalten.

Ergänzt reine Textmodelle um Bildverständnis: Chat-Bildanhänge werden mit einem Standard-Prompt automatisch durch ein Vision-Modell beschrieben und bei fehlenden Details mit modellgenerierten Prompts erneut analysiert. Mit system/custom-Modi, GUI-Konfiguration, sicherer Schlüsselverwaltung und kleinem Host-Patch für DSH 0.1.0-rc.6.

Tools zur Prüfung mit einem Headless-Browser: Der Agent öffnet die gerade erstellte Seite, liest das gerenderte DOM und berechnete Styles, prüft die Konsole und erstellt einen Screenshot. Enthält die Skill frontend-verify.

Browsersteuerung über Barrierefreiheits-Referenzen: navigieren, Seite als Referenzbaum erfassen, Elemente bedienen und auf Bedingungen warten. Die Origin-Richtlinie folgt der Freigabepraxis der Sitzung und wird durch Abfangen von Anfragen durchgesetzt.

Echtbrowser-Automatisierung für DSH über einen MCP-Server (Playwright-Kern): navigieren, klicken, Felder ausfüllen, tippen, Screenshots erstellen und mit nummerierten Referenzen auf Barrierefreiheits-Snapshots handeln. Stellt alle 22 web_*-Tools dem Harness über stdio erneut bereit.

Notizen und To-dos als normale Markdown-Dateien im Arbeitsbereich: /ml plus Satz fügt etwas ins heutige Journal ein. Drei To-do-Arten: mit Frist, bis zu einem Datum schlafend (wacht dann automatisch auf) und jederzeit. /ml view öffnet Dateien mit unscharfer Suche in wenigen Tastenanschlägen. Immer null Tokens: nichts läuft durch das Modell; Notizen bleiben gewöhnliche lokale Dateien, die Git und jeder Editor lesen können.

Synchronisiert das installierte DeepSeek-Harness-Plugin-Manifest mit einem GitHub Gist (OAuth-Login, Ein-Klick-Export/Import und automatische Abhängigkeitsinstallation).