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DSH-Websuche und native V2-Kompaktierung von Responses für über Sub2API proxierte oder über NewAPI weitergeleitete GPT-Modelle.

Hybrid-Modell-Router für DeepSeek Harness: deklarative Regeln, benutzerkonfigurierbare Kostenkontrolle (Cost-First / Quality-First / Balanced), optionaler LLM-Aufgabenklassifizierer und Failure-Fallback-Ketten.

Inline-Bildvorschauen im Chat für eingefügte Bilder, die über dsh-tool-vision an textbasierte Modelle überbrückt werden (Klick zum Vergrößern, alte Nachrichten erhalten ebenfalls Vorschauen).

Erkennt automatisch den aktuellen Modell-Anbieter (7 integrierte) und zeigt dessen Guthaben oder Kontingent in der Eingabezeile des Composers an, mit benutzerdefinierten Endpunkten für nicht unterstützte Anbieter.

Nutzungsstatistik-Panel für Web-GUI und Desktop-App: unauffällige Token-Erfassung je Modell, Aktivitäts-Heatmap, Trenddiagramme, Kostenschätzung und tägliche Nutzungssperre.

DeepSeek-Kontoguthaben- und Modellkosten-Verfolgung mit offiziellen Spitzen-/Nebenzeit-Preisen, dreistufiger Token-Abrechnung (Cache-Miss, Cache-Hit, Ausgabe), Aufschlüsselungen pro Modell und pro Sitzung, einer Zusammenfassungsleiste im Composer mit Details beim Daraufzeigen, CSV-Export und einem Einstellungsfenster.

Verbindet ChatGPT-Konten über OAuth, wechselt manuell oder automatisch zwischen ihnen und fügt Codex-Modelle mit Nutzungslimits zu DeepSeek Harness hinzu.

Diagnostiziert und repariert eine DeepSeek-Harness-(dsh)-Installation — duplizierte Profilmodule, unbenutzbare Modellkonfiguration, beschädigte Einstellungen — über die Einstellungsseite, einen Slash-Befehl oder eine eigenständige CLI, die sogar dann funktioniert, wenn dsh nicht starten kann.

Mobile-Viewport-Korrekturen für die dsh-Weboberfläche: Overlay-Sidebar mit Wischgesten, Composer nur mit Symbolen und einer Statuszeile für Modus · Modell · Aufwand, zentrierte Popovers sowie Korrekturen für horizontalen Überlauf und zentrierte Bildlaufleisten.

Rangbasierte Subagenten-Delegation: rollenbasiertes Modell-Routing mit Failover, Reasoning-Effort pro Route, modell-transparente Labels, Fork-Delegation und ein visueller Routen-Editor.

Stufenweises Modell-Routing für DeepSeek Harness: think/build-Modellstufen, Vision-Delegation (das Vision-Modell beschreibt nur Bilder; das Arbeitsmodell handelt), Bildgenerierung und ein High-Impact-Guard.

Rotiert die Modell-Statuszeile durch einen Pool mit 53 englisch/chinesischen Deep-Theme-Phrasen: zufällige Auswahl bei Turnstart, ereignisgesteuerte Umschaltung bei neuen Denksegmenten oder Werkzeugaufrufen (3-Sekunden-Drosselung) und ein Klick auf die Statuszeile wechselt die Sprache.

Überwachung langlebiger Dienste (Dev-Server, Watcher, Mock-APIs) durch einen losgelösten Broker, die Turns, Sitzungen und DSH-Neustarts überstehen – mit einem Service-Tab in der Seitenleiste (registriert über die Erweiterungs-API von better-sidebar) und den Modell-Tools service_start/stop/restart/list/logs.

WeChat iLink ClawBot-Brücke: offizielles Tencent iLink-Protokoll, Web-UI-Einstellungen (QR-Login, Modell, Preset, Berechtigungen, Sitzungsverwaltung mit Löschen), 24-Stunden-Auto-Erneuerung, die vor Ablauf einen neuen QR-Code sendet, ohne Ausfallzeit.

Multimodale Ketten pro Dateityp: voreingestellte Verarbeitungsmodelle je Wildcard wandeln Bild-, Video- und Audiodateien in Prompt-Tokens um, bevor sie das reine Text-Sitzungsmodell erreichen – mit Fallback-Ketten je Preset und einer Multimodal-Einstellungsseite.

Selbstlernende Gewohnheits-Engine für DeepSeek Harness: erkennt Nutzerkorrektur-Signale, bewertet Gewohnheiten bei Schwellenwert mit einem kostengünstigen Modell und bestätigt Kandidaten hinter einem zweistufigen menschlichen Gate.

Modellfähigkeits-Konfiguration der DSH-Web-GUI: im Modellkatalog-Editor unter „Einstellungen → Modelle“ für jedes konfigurierte Modell direkt festlegen, ob es Bilder und Denkstufen (reasoning efforts) unterstützt, und in den Einstellungs-Namespace llm-pi-ai schreiben.

DeepSeek Harness-Plugin: eine `deepseek-vision`-Route, die Bildeingabe deklariert und eingefügte Bilder über die kostenlosen Zhipu GLM-Visionsmodelle transkribiert, bevor sie an den DeepSeek-Adapter delegiert.

Wähle den Reasoning-Aufwand für zusätzliche Modelle in DeepSeek Harness, mit Aus und fünf Standardstufen.

Leitet Modell-API-Anfragen von DeepSeek Harness über einen lokalen HTTP-Proxy, mit Probing lokaler Ports und einem Einstellungsbereich.

Cline-Anbieter für kostenlose Modelle für dsh: den Cline-Modellkatalog dynamisch scannen und die :free-Modelle über die LLM-Naht des Harness bereitstellen.

DeepSeek Harness Out-of-Tree-Plugin: gibt einem Text-only-Coding-Modell Augen, indem es Bilder über ctx.llm an eine Qwen-VL-(DashScope-)Route leitet und Text zurückgibt.

DIT.ai-Provider-Bundle für DeepSeek Harness: installiert 29 OpenAI-Chat-Completions-Modelle und 10 Anthropic-Messages-Modelle aus einem DIT_API_KEY, mit protokollspezifischer Thinking-Konfiguration.

DSH-Web-Plugin: eine Zeile für echte Nutzungskosten neben den offiziellen Token-Stats — Per-Modell-Kostenaufschlüsselung mit verifizierter Preistabelle. / DSH-Kostenstatistikzeile: neben der offiziellen Token-Verbrauchszeile echte Kosten pro Modell anzeigen (pro Modell markiert, Preise stets von der offiziellen Preisseite).