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Gibt dem dsh-Agent einen echten Browser: jede Konversation bekommt ihren eigenen Chrome- oder Edge-Prozess mit eigenem Profil und CDP-Port, gesteuert über sechs Tools und live in der rechten Seitenleiste gespiegelt, wo du die Arbeit beobachten und per Klick oder Tippen auf dem Bild übernehmen kannst. Sonst nichts zu installieren — es nutzt das Chrome oder Edge, das schon auf der Maschine ist, lädt keinen Browser herunter, braucht keine Begleit-App oder Erweiterung und behält Tabs und Anmeldungen zwischen Tool-Aufrufen.

Text in der DSH-Web-UI markieren, um Übersetzung und kontextbezogene Erklärung anhand des ursprünglichen Gesprächs als Stream zu erhalten. Das Panel speichert einen wiederabspielbaren Verlauf und kann einen Eintrag zu einer vollständigen Sitzung machen.

Universelle Model-Context-Protocol-(MCP)-Bridge für DeepSeek Harness: verbindet Agenten mit stdio/sse/websocket-MCP-Servern, mit einer Scale-Engine für 10k inaktive Verbindungen, Sub-Millisekunden-BM25-Toolsuche, dynamischem Token-Budgeting und einem Echtzeit-Dashboard in der Web-UI.

Berichte über Verhaltensdrift in DSH-Sessions: vergleicht zwei Session-Logs und meldet Übereinstimmung der Tool-Sequenz, Tool-Mix, Reasoning-Umfang, Timing, Wiederholungen und Dateiziele, mit optionalem CI-Schwellenwert-Gate. Keine Abhängigkeiten.

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.

Grok-kompatible Websuche mit beibehaltener Quellen-Paginierung, Dokumentationssuche über Context7 und Exa, begrenzter Seitenextraktion, Site-Mapping, Offline-Rechercheplanung und schreibgeschützter Diagnose.

Urteilskern für DeepSeek Harness: Ein Erkenntniszyklus ordnet jeder Entscheidung Quelle und Zuschreibung zu und führt die Planung zum Abschluss; hippocampus-Speicher verdichtet Erfahrungen zu Wissen (Journal, Episodenarchiv, Abwertung geringer Sicherheit); die Architektur verankert Verantwortung und einheitliche Kriterien; ein A2A-Team verwaltet den Speicher mit dsh-linghun-assembler. Erfordert DSH ^0.1.0-rc.7 (rc.2 unterstützt).

Visueller Ziel-Lebenszyklus für die DSH-Weboberfläche: ein Composer-Dock zum Erstellen, mehrzeiligen Bearbeiten, Pausieren, Fortsetzen, Abschließen und Löschen von Session-Zielen mit Live-Rundenfortschritt, plus ein Phasenpunkt-Eintrag im Composer und eine Zielübersicht auf der Einstellungsseite.

TypeSafe Jev als erstklassiger Cordis-Dienst und drei modellsichtbare Tools für DeepSeek Harness — standardmäßig offline, Egress offengelegt, nie standardmäßig aktiv.

Humanisierter Fork von @xmanrui/dsh-im (Basis 4.21.2): Sendeverzögerung und zweiphasige Tippanzeige, Zusammenspiel von message_break und Streaming, Statusreaktionen, Antwortzitate, Humanize-Overrides je Bot und no_reply-Rückholtool. Für WeChat, Feishu, DingTalk, WeCom, QQ, Telegram, Slack und WhatsApp.

Modellwechsel und Steuerung des Reasoning-Aufwands für DeepSeek Harness: Die Agenten-Tools set_model und list_models lassen den Agenten mitten in der Aufgabe autonom Anbieter, Modell oder Denktiefe ändern, mit Pflichtbegründung, Anbieter-Whitelist und Token-Druckwächter des Kontextfensters; das aktive Modell wird in den Laufzeitkontext injiziert, und der automatische Plan-Mode-Übergang wechselt beim Eintritt in den Planmodus zu einem konfigurierten Planungsmodell und stellt beim Verlassen das vorherige Ausführungsmodell wieder her.

Persistente Endeavour- und Challenger-Peer-Sessions für DeepSeek Harness, die planen, sequenzielle Aufgaben ausführen und gemeldete Ergebnisse verifizieren.

Ersetzt unter Windows das Terminal-Tool durch Git Bash.

Stellt das nur an loopback gebundene dsh web über einen LAN-Port bereit. Ein optionales Passwort wird im Browser eingegeben; der gebündelte Android-Client entsperrt per Biometrie. Ergänzt LAN-Einstellungen mit QR-Codes, bindet dsh-web-mobile (MIT, Namensnennung bleibt) für das mobile Layout ein; die Android-App bietet außerdem Abschluss-/Freigabemeldungen, Spracheingabe und Startbildschirm-Widget.

dsh-ecolink DSH-Anpassungsschicht: direkter Lesezugriff auf den lokalen Gedächtnispool, Injektion vor dem Schritt (Bewertung + Budget + Deduplizierung je Sitzung), Filterung nach #Gedächtnisname, Anbindung an das Gedächtnis-Ökosystem der Weboberfläche

Steuert vom Benutzer autorisierte Chrome-Tabs aus DeepSeek Harness über einen lokalen Native-Messaging-Broker, mit semantischen Seitenauslesungen, Aktionen, Screenshots und expliziter Übergabe.

Mehrere DeepSeek-Harness-Sitzungen nebeneinander ausführen, Arbeit zwischen ihnen übergeben und die gesamte Zusammenarbeit auf einer schreibgeschützten Leinwand verfolgen.

Tripo-3D-Skills für DeepSeek Harness – engine-fertige 3D-Assets aus einer Textaufforderung oder einem Referenzbild über tripo-cli erzeugen, mit Texturierung, Rigging, Retopologie und Formatkonvertierung in einem Durchgang.

Mit verzweigten DSH-Sitzungen als Live-Fenster auf einer Leinwand im Loom-Stil interagieren

Desktop-Computersteuerung für DSH: erfasst den Windows-Bildschirm für den Vision-Kanal des Agenten und steuert Maus/Tastatur über ein Codex-Overlay mit Abbruch per Esc. Erkennt Windows-nativen Host oder WSL automatisch.

Konfigurierbare Sende- und Zeilenumbruchtasten, ein Composer-Kontextmenü mit drei Quellen (DSH und anderen Plugins überlassen / Browser-Menü / plugin-gestyltes eigenes Menü), ein Schnellbefehlspanel mit kategorisierten Prompt-Listen, bei denen jeder Prompt bei jedem Senden oder nur bei der ersten Nachricht einer Session angehängt werden kann, eine Zeile zum Erstellen und Verschieben am Ende jeder Kategorie, ein Prompt-Optimierer, der den Entwurf mit einem separaten Modellaufruf umschreibt, Größenspeicherung des Einstellungspanels und automatische Injektion des x-opencode-session-Headers für OpenCode-Routen. Prompt-Listen liegen in einer globalen ~/.dsh/quick-prompts.json, die unabhängig von Session und Projekt ist.

Mayfly-Terminal-UI-Bundle für DeepSeek Harness

Windows-native Tools für DSH-Agenten: Zwischenablage lesen und schreiben, Systembenachrichtigungen, Hosts-Datei-Inspektion und Netzwerkdiagnose, jeweils mit strukturierten Daten und UI-Karten aus injektionssicherem PowerShell.

Fügt Modellzeilen in den Einstellungen einen Reasoning-Level-Editor mit Presets für OpenAI- und Anthropic-Protokoll (llm-pi-ai), Schalter für Eingabe-Modalitäten sowie ein 1M/128K-Kontext- und Max-Output-Preset hinzu.