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Modellbasierte Freigabe von Berechtigungen: ein Freigabe-Beantworter, gestützt auf ein separates Reviewer-Modell.

Nutze deine angemeldete Web-KI (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) als Modellanbieter in DeepSeek Harness. Web-Modelle senden Tool-Aufrufe aus, DSH führt sie unter seinem nativen Berechtigungssystem aus, und die Ergebnisse kehren in dieselbe Websitzung zurück. Keine API-Schlüssel.

Eine Roman-Schreibwerkbank für DeepSeek Harness: du gibst Kandidatenpassagen Daumen hoch oder runter, und das Modell destilliert daraus ein kurzes Präferenzprofil, das in spätere Drafting-Aufrufe mitgeht, während das Manuskript aus dem Drafting-Kontext bleibt. Dazu ein Kapitelboard, Schreibpakete pro Kapitel, annotationsbezogene Überarbeitung, die nur den annotierten Absatz neu schreibt und den Rest byteweise verifiziert, ein Projektjournal und lokale Pacing-Prüfungen.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

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.

Liest die Dateien, auf die AGENTS.md über @path-Importe verweist, und spielt ihren Inhalt beim Start einer Sitzung in den Modellkontext ein, mit Byte-Budgets, erneuter Einspeisung nach der Kompaktierung und einer Einstellungskarte in sechs Sprachen.

Pro-Konversation-Injection des x-opencode-session-Headers für OpenCode Go in DeepSeek Harness (DSH). Behebt 400 MissingSessionID, hält das Prompt-Cache-Routing optimal, strikt auf opencode.ai beschränkt, zur Laufzeit ohne Neustart umschaltbar.

Portable Agenten-Wissensbasis in einfachem OKF v0.2 Markdown: 13 wiki_*-Lese-/Schreibtools, progressive Offenlegung, Backlinks, per AGENTS.md-Regeln beschränkte Schreibzugriffe, automatische Index-/Log-Pflege, Linting und benanntes Umschalten zwischen mehreren Bundles (sitzungsweit oder global).

Claude Code CLI als LLM-Anbieter für dsh: Live-Liste der Modelle, Fortsetzen je Sitzung, Weiterleitung von Freigaben, Bilder, ein Panel für Gedächtnis/Zurückspulen/Änderungen und Arbeitsbereiche auf entfernten SSH-Rechnern.

Injiziert einen System-Prompt-Abschnitt, damit Gedankenkette, Planung und Tool-Aufruf-Begründungen des Agenten auf vereinfachtem Chinesisch bleiben. Keine externen Abhängigkeiten – aus jedem lokalen Verzeichnis klonen und per Link installieren, kein npm-Build oder Publish nötig.

Terminal-Coding-Agent für DeepSeek Harness mit Vollbild-Alternate-Screen-UI, turn-bewusster Session-Navigation und einem abgesicherten /ship-Workflow, der einzeilige Anforderungen durch Spezifikation, TDD und erneut ausgeführte Akzeptanzprüfungen führt.

model router pro Schritt: benannte Voreinstellungen mit geordneten Bild-/Stichwortgruppen-Regeln leiten jeden Agent-Schritt über jeden eingebundenen Anbieter und jedes Modell und ergänzen Kollaborationsabläufe für Bildtranskription, einen Bildschutz, ein Multi-Plan-Kontingentfeld und Pro-Schritt-Entscheidungs-Beobachtbarkeit.

Erkennt, welches Konversationsmodell einem Konto aktuell zugewiesen wird: startet parallele Wegwerf-Probe-Konversationen, bewertet jede streaming Chain-of-Thought danach, wie ihre Absätze beginnen, und bricht Probes, die wie das ältere Modell klingen, innerhalb von Sekunden ab. Inklusive Offline-Self-Check, der 13 handgelabelte Chains-of-Thought durch denselben Klassifizierer repliziert.

Lifecycle-Verwaltungs-UI für den Modellanbieter llm-pi-ai: Anbieter mit benutzerdefinierten Headern und AES-GCM-verschlüsselten API-Schlüsseln erstellen, bearbeiten, löschen, aktivieren und deaktivieren; deinstallationssichere Wiederherstellung geparkter Anbieter, Remote-Modellerkennung mit Stapelschreiben, intelligentes Routing mit fünf Strategien, Union-/Schnitt-Komposite, Konnektivitätstests pro Modell und Anforderungsobservabilität.

Rotiert konfigurierte LLM-API-Schlüssel nach Kontingent-, Rate-Limit- oder Authentifizierungsfehlern.

Feishu/Lark-IM-Kanal für DeepSeek Harness-Agenten mit nativen Thinking-Process-Nachrichten, Freigabekarten, Live-Ziel- und Todo-Karten, Workflow-Fan-out-Linien, Textsuche in Sitzungen sowie Benachrichtigungen zu Hintergrundaufgaben und Subagent-Abschlüssen. Der Zugriff ist designbedingt auf den Sichtbarkeitsbereich der Feishu-App begrenzt — jeder, den die App zulässt, kann den Agenten steuern und seine Freigaben beantworten, sofern die optionalen Sender-, Gruppen- und Genehmiger-Allowlists nicht gefüllt sind.

Zero-LLM-Autocapture und ein symbolischer \[ENGRAM\]-Index mit progressiver Offenlegung, ein ESR-lite-Aufgaben-/Beweisprotokoll (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) und Nutzungs-Telemetrie pro Workspace mit einem Offline-Recall-Benchmark (npm run eval).

Session-übergreifendes Speicher-Plugin für DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): automatische Extraktion, SQLite-FTS5-Indizierung, RRF-semantisches Abrufen, das in jedem Zug in den System-Prompt injiziert wird, geplante Wartung, LLM-Konsolidierung via ctx.llm, Verhinderung von Kontext-Explosion, globale Soul-Identität via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: temporaler Kontextgraph, Vertrauensmodell, Zusammenfassung am Zugende. v0.6.0: lokale semantische Embeddings (BAAI/bge-small-zh-v1.5), keine Cloud-Aufrufe. v0.6.1: ~-Expansion in der Pfadkonfiguration behoben. Installation ohne Konfiguration.

Strukturelle Code-Intelligenz für DeepSeek Harness — gibt dem Agenten die Tools codegraph und codegraph_index, um herauszufinden, wo ein Symbol deklariert ist, was es aufruft, was eine Änderung erreicht und wie ein Symbol ein anderes erreicht, basierend auf einem selbst erstellten Tree-Sitter-Index.

Leistungsprofiling und LLM-Cache-Diagnose für DeepSeek Harness — Kontext-Engineering, Latenzprofiling und Berichte zum Cache-Verhalten.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

NewAPI-LLM-Anbieter (OpenAI-kompatibles Gateway): registriert eine `newapi`-Route mit reiner Chat-Modellerkennung, füllt Modellparameter (Kontextfenster, Reasoning-Aufwand) automatisch aus models.dev aus und fügt einen Web-Einstellungsbereich für Basis-URL und API-Schlüssel hinzu.

Nutzen Sie Drittanbieter-Abonnementkonten in DeepSeek Harness: Chat, Bildverständnis, Bilderzeugung und Bildbearbeitung mit den Modellen, die Ihr Abonnement abdeckt, wobei verfügbare Modelle und Reasoning-Level von Ihrem Konto synchronisiert werden; unterstützt derzeit OpenAI/ChatGPT-Abonnements, weitere Anbieter sind geplant.

LLM-Anbieter, der die lokal installierte Claude Code CLI als Modell-Backend ausführt, sodass Anfragen über ein bestehendes Claude-Abonnement statt über einen verbrauchsbasierten API-Schlüssel laufen; native Tool-Aufrufe werden über MCP gebridgt.