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Trellis-ähnlicher Workflow für DeepSeek Harness: pro Turn Phasen-Breadcrumbs über agent/pre-step, gebündelter Skill-Provider und DSH-nativer Task-/Phasenstatus mit Schutzvorkehrungen für Git-Sauberkeit.

DSH-native Integrationsschicht für die Minta-Speicher-Engine: setzt die offizielle dsh-mcp-client-Zeile zusammen, registriert die Skill minta-memory-governance sowie ein Speicher-Prewarm zu Sitzungsbeginn und liefert ein Minta-Agent-Preset mit; erfordert die separat bereitgestellte Minta-Engine (Python/Docker), die die 19 MCP-Tools bereitstellt — ohne diese nicht verwendbar.

Agent-Preset-Bundle für Programming Mode: der Standard-Coding-Agent mit einer Persona, die die Superpowers-Disziplin vorschreibt (zuerst Skills, Brainstorming vor dem Bauen, Pläne vor Code, TDD, systematisches Debugging, Verifizierung vor Abschluss) sowie einer stets aktiven Ponytail-Codevolumen-Disziplin (7-stufige Minimalcode-Leiter, standardmäßig vollständig); enthält alle zwanzig Skills gebündelt (14 superpowers + 6 ponytail) und fügt den vollständigen using-superpowers-Skill mechanisch in die erste Anfrage jeder neuen Sitzung ein.

Hält pro Anbieter einen Pool von API-Schlüsseln mit automatisch erstellten Klon-Routen vor, schaltet bei Quota- oder Rate-Limit-Fehlern auf den nächsten Schlüssel um, prüft abgekühlte Schlüssel auf Erholung und zeigt Pools, Cooldown und Wechselcodes im Settings-Bereich an.

Zeigt den Diffusions-(Denoising-)Stream von Inception Mercury live in der Antwortblase der DSH-Web-UI. Bei unterstützten Routen wird die Anfrage mit `diffusing: true` erneut gesendet und die echten Frames vom Rauschen bis zum finalen Text werden abgespielt; nur die konvergierte Antwort landet im Sitzungsprotokoll. Ein Probe je Provider/Modell prüft die Unterstützung und wird vor der Token-Erzeugung abgelehnt. Aktivierung pro Modell; Anhänge, Hilfsaufrufe und nicht unterstützte Routen fallen auf den ursprünglichen Adapter zurück. Aktiv ersetzt es für alle Modelle den Assistant-Message-Renderer.

Eigenständiger Hintergrund für DSH-Weboberfläche und Desktop-App: integrierte Motive, lokale Bild-/Video-Uploads in IndexedDB und eine schreibgeschützte lokale Wallpaper-Engine-Bibliothek, bereitgestellt über den im Repository enthaltenen wallpaper-engine-api-Dienst. Zeigt Bilder, Videos und Workshop-Szenenvorschauen; mit hellem Nebel/dunkler Überlagerung, Unschärfe, Helligkeit und sicherem Zoom. Auch der Desktop-Hintergrund-Folgemodus ist nur lesend.

Nur Windows: Überwacht den Titel des Vordergrundfensters, erkennt Bilibili-Videokurse, ordnet sie Fächern zu, lädt Metadaten/Danmaku/Kommentare und erstellt Markdown+Mermaid-Wissenskarten sowie Word-Lernhandbücher. Word-Ausgabe erfordert lokal installiertes Python.

Ein-Klick-Einrichtung kostenloser Modelle für DSH Web, gedacht für Programmieranfänger: Ein-Klick-Installer für Windows (install.bat) und macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); vier dauerhaft kostenlose Kanäle – Zhipu GLM (Text + Bild), SiliconFlow (Qwen3-8B plus 15+ Modelle unter 9B), iFlytek Spark Lite und der kostenlose OpenRouter-Pool, der über openrouter/auto läuft und aus einem sich mit der Zeit ändernden Pool wählt; der Einrichtungshinweis unten links verschwindet, sobald ein kostenloses Modell verbunden ist; Echtzeit-Erinnerung an DeepSeek-Preise zu Stoß- und Nebenzeiten; mitgeliefertes Hilfezentrum für Anfänger.

Zhihu-Suche, Agenten-Tools, Wissensdatenbanken und Nutzungsverfolgung für DeepSeek Harness.

Entfernt die vom Harness injizierten System-Prompts für Präfix und Suffix, sodass der Agent allein mit dem nativen Prompt des Presets läuft, für eine Soft-Jailbreak-Katzenmädchen-Persona-Simulation: liefert ein gebündeltes Plugin mit, das das 猫娘 Yuike-Preset idempotent nach ~/.dsh/.agent-presets/yuike/ bereitstellt und ein bearbeitetes Preset niemals überschreibt.

Geplante Aufgaben: führt einen Prompt nach Cron-Zeitplänen aus, jeder Lauf öffnet eine neue Agent-Sitzung zur Bearbeitung, mit Workspace-Bindung, manuellem Start, automatischer Sitzungsbenennung und einer Vollbild-Aufgabenverwaltungsseite.

Live-Token-Statistiken unter dem DSH-Web-Composer: gestreamte Tokens/s, Output-Token- und First-Byte-Latenz, plus pro-Schritt-Abgleich Schätzung/Ist mit dem offiziellen BPE-Tokenizer, um einen langsamen Stream von einem stehenden zu unterscheiden.

Wissensdatenbank nach dem Karpathy-LLM-Wiki-Muster für DSH: wiki-write/wiki-search-Fähigkeiten, abhängigkeitsfreie Pipeline (Lint/Index/mnemon-Speichersync/Qualitätsfeedback), minimales Lebenszyklus-Plugin mit Schema- und Wissensvorschau, SiliconFlow-Semantikabruf über einen Ollama-kompatiblen Proxy.

Ton- oder Sprachmeldungen für DSH-Freigaben, Fragen, Abschlüsse, Fehler und Stillstände. Liest vor, was wartet, und wiederholt es bis zur Bearbeitung. Keine Netzwerkanfragen.

SearXNG-gestützter web_search-Anbieter für den Web Seam: kostenlose, selbstgehostete, schlüssellose Metasuche über die JSON-API Ihrer eigenen Instanz, mit einem gebündelten Loopback-only docker-compose-Beispiel.

Eine Web-Roman-Schreib-Engine für DeepSeek Harness: paralleles Entwerfen, Gliederung und Brainstorming mit einem separaten DeepSeek-Schlüssel, Verwaltung von Hintergrundwissen und Vorausdeutungen, semantische Vektorsuche, eine Korpusbibliothek, ein Nutzungsprotokoll, mechanisches Korrekturlesen und ein lokaler Serialisierungsplan.

Protokolliert fehlgeschlagene Tool-Aufrufe automatisch über native Tools, PTC run_code und Inline-Aufrufe hinweg: dedupliziert und zählt Grundursachen in einen Skill, damit sich wiederholende Fehler abnehmen.

Workbench mit KI-Assistent, Pause-/Stoppsteuerung, separaten Einstellungen für Hintergrundmodelle, Aufgaben/Antworten, Linky, gezielter Wissensaufnahme, lokaler und 云之家-Suche, Nachrichtenlektüre und Entwicklertools. Optionale Embeddings laden ein Modell herunter. 云之家 benötigt CLI/Konto; Web-Chats benötigen die Desktop-App.

Windowseat-Brücke für DeepSeek Harness: Ein lokales Host-Plugin stellt einen Loopback-HTTP/SSE-Endpunkt bereit, damit die gebündelte Microsoft-Edge-Seitenpanel-Erweiterung die aktuelle Seite lesen, lokale Dateien durchsuchen und mit DSH sprechen kann. Die Edge-Erweiterung liegt im selben Repository und muss separat geladen werden. Windows 10/11 und Desktop-Edge erforderlich.

Lokales DSH-Bibliothekspanel: Indiziert Dateien und Artefakte als durchsuchbaren Kartenbaum mit PDF-/Office-/Bildvorschau; Papersuche über arXiv/OpenAlex/Crossref und andere, Web-Archivierung als Markdown-Schnappschüsse, Plugin-Marktplatz-Tab und Ein-Klick-Wechsel zu Ressourcen installierter Plugins (Personas, Meme-Pakete, Whale-Widget-Assets). Enthält 18 Tools und 22 Host-Routen.

Nach der Installation kann DSH Zotero bedienen: Bibliothek durchsuchen, PDF-Volltexte lesen, Markierungen und Notizen zusammenfassen, Sammlungen thematisch ordnen, heruntergeladene Arbeiten importieren und eine Übersetzung an einen Eintrag anhängen. Das rechte Seitenpanel fügt Eintrag, Auszug oder Sammlung mit einem Klick zum Gespräch hinzu. Modellaktionen benötigen die lokale Zotero-API und das Zotero-MCP-Plugin mit aktivierten Schreibzugriffen; das Seitenpanel benötigt nur die lokale API.

Fügt dem DSH-Webclient ein Mehrbenutzer-Einstellungsfeld hinzu: Auswahl des Nutzungsmodus, Mitgliederverwaltung mit Online-Status und Gerätebindung sowie Wechsel oder gemeinsame Nutzung der Speicher- und Wissensbasen pro Mitglied.

Team-Wissensdatenbank für Offline-Wissensaustausch (FDE-Box-Szenario): Einstiegspunkte zum Durchsuchen, Volltextsuchen und Verfeinern; Rohmaterial wird automatisch in die Warteschlange gestellt und von einer seriellen Bot-Session zu Wiki-Seiten destilliert (Karpathy-LLM-Wiki-Muster: unveränderliches Rohmaterial, zweistufige Verfeinerung, Log-Stream, monatlicher Lint).

Skill-Marktplatz mit einheitlicher Suche über SkillHub und ClawHub, In-App-README-Vorschau, Ein-Klick-Installation und -Deinstallation, einer Liste installierter Skills und einem Skill-Picker im Chat-Eingabefeld.