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Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

MCP-Gateway mit progressiver Offenlegung: durchsucht große Remote-Kataloge über `mcp_search` und ruft dann exakte Schemas über `mcp_call` auf – mit verzögerten Verbindungen und begrenzten Caches.

Verwalten Sie MCP-Server, Skills und Tools Ihres Agenten — echter In-Context-Zustand (geladen/gekürzt/verdrängt) und Umschalter pro Sitzung.

Eigenständige Literaturbibliothek für DSH mit optionalem Zotero-Export: Volltext-PDF-Abruf (Unpaywall/arXiv/benutzerdefinierte URL-Vorlagen), lockere Crossref-gestützte Suche, APA/GB-T 7714/MLA/Chicago-Zitationsgenerierung, PDF-Lesegerät im Seitenbereich mit Hervorhebungen und Notizen sowie KI-gestützte Q&A/Übersetzung, die in die aktuelle Konversation gelenkt wird.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

Schreibtools, die KI-klingende Muster entfernen und deinen persönlichen Stil treffen. 8 deterministische Tools scannen Text, bauen aus deinen Samples einen Stil-Fingerprint und liefern Rewrite-Briefings.

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

Ruft eine beliebige http/https-Seite ab und gibt Titel, Beschreibung, Haupttext, Überschriften-Gliederung und Links zurück, mit Statistiken (Zeichen-/Wortanzahl, Lesezeit, Sprache) und Top-Keywords; kann Inhaltsbilder in den Sitzungsarbeitsbereich für die Bildanalyse herunterladen und sie über den scrape.imageAnalyzer-Dienst an registrierte Analyser verteilen.

China-A-Aktien-Finanzdaten-MCP-Server für das Harness: 11 fin_data__*-Tools (Quotes/Kerzen/Finanzen/Kalender/Spezialdaten/Ankündigungen/EDB/Abgleich/Fonds/Indizes) über THS kostenlose offizielle REST (primär) + AKShare (Fallback) + Wind (exklusive Domänen), mit beobachtbarer Degradation, Kontext-Budget-Komprimierung (resultatseitig -72,2 % gemessen) und einem Offline-Marktdaten-See für 10 Jahre; BYOK.

MCP- und Skill-Manager: MCP-Server und Skills über ein Einstellungs-Panel aktivieren/deaktivieren, um in Echtzeit Kontext freizugeben; optionale KI-Zwischenschicht (mcp_search/mcp_call) ruft deaktivierte Server bei Bedarf auf, mit zustandsbasierter Sichtbarkeitsfilterung, die vom Benutzer aktivierte Server sichtbar hält.

Spracheingabe für DeepSeek Harness: Sprechen Sie ins Mikrofon und der erkannte Text wird als normale Chat-Nachricht übermittelt, über lokale oder Browser-Spracherkennung.

Kostenlose Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bildverständnis, OCR, UI- und Debug-Analyse über kostenlose Anbieter (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) mit einer Einstellungs-GUI.

DeepSeek-Harness-Plugin, das sich über HTTP mit einem PowerContext-Server verbindet — für Recall, Gedächtnis, Handoff, Erfahrung und Skills.

Sendet lokale Bilder oder HTTP(S)-Bild-URLs an einen konfigurierten OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt mit dem inspect_image-Tool und gibt dessen Textantwort an die Unterhaltung zurück.

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.

NeatMem-Langzeitgedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness – schlanker REST-Client gegen einen neatmem-Server

Inoffizielle DeepSeek Harness-Integration für Unreal Engine 5.8 Unreal MCP

Verlustfreies Falten des Kontexts für DeepSeek Harness: der älteste Abschnitt wird durch eine Kurzfassung ersetzt, die Originale bleiben im Sitzungsprotokoll erhalten.

Kapselt Arbeit in benannte Aufgaben und faltet beim Schließen einer Aufgabe den gesamten Nachrichtenbereich an der nächsten Schrittgrenze zu einer einzigen Zusammenfassung; der ursprüngliche Inhalt kann auf Wunsch wiederhergestellt werden.

Modulare Frontier-Ausführungsdisziplin für DSH: beweiserstes Routing über 26 Skills, Dateiplanung im Manus-Stil, Verifikationsgates, Erholung nach Fehlerserien und ein interaktives Web-Dashboard.

Codex-artige Fensterfassung für DSH Desktop unter macOS und Windows: Drücken Sie beide Command-Tasten (macOS) oder beide Ctrl-Tasten (Windows) oder die Kamera-Schaltfläche, um das vorderste Fenster aufzunehmen, es an den aktuellen Chat anzuhängen und einen Accessibility-Baum im VoiceOver-Stil als versteckten Kontext einzufügen.

Cache-stabile progressive Werkzeugentdeckung: eine feste tool_search- und tool_dispatch-Oberfläche bei jeder Anfrage, Katalogsuche im Speicher, verschachtelter Dispatch durch die Harness-Pipeline und eine byte-stabile native Werkzeugliste über die Entdeckung hinweg.

Modellseitiges display_file-Tool, das 36 Dateiendungen in der Weboberfläche inline darstellt: Bilder mit Klick-Zoom-Lightbox, spulbares Video, Audio, PDF, per LibreOffice auf dem Host in PDF konvertierte Office- und OpenDocument-Dateien sowie lokales HTML in einem isolierten Frame; Bytes werden über eine signierte HTTP-Route mit Range-Unterstützung gestreamt, und PNG/JPEG/WebP/GIF gelangen auf bildfähigen Routen auch in den Modellkontext.

Struktureller Code-Index für DSH: Tree-sitter-Symbolsuche über 8 Sprachen (inkl. C/C++), eine begrenzte Repository-Karte, gerankt per PageRank des Import-Graphen und in den System-Prompt injiziert, ein Call-Graph auf Funktionsebene über code_refs, optionale Prüfungen auf Zyklen und verwaiste Module über code_health sowie Änderungskontext des Arbeitsbaums und aufgabenbewusster Code-Kontext.