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DSH-Plugin: Wandelt Word-, PPT-, Excel-, PDF-, EPUB-, CSV- und weitere Dokumente mit @firecrawl/anydoc in GitHub-Flavored Markdown um

Nach jeder Modellrunde generiert ein LLM 3 kritische Folgevorschläge, die als anklickbare Chips zum direkten Senden angezeigt werden

Gedächtnis-Backend aus Vektor + Graph: Tools observe/remember/search/recall gegen einen lokalen memoria-Server, das per RRF-Ranking semantischen HNSW-Abruf, FTS5-Schlüsselwortsuche und Wissensgraph-Signale kombiniert, mit automatischer Persistierung am Rundenende und Namensraum-Isolation pro Agent.

Löschen pro Nachricht für DSH: eine Nutzernachricht, einen Antwort-Schritt oder eine ganze Assistenten-Antwort über den offiziellen Surface-Replace-Vertrag aus dem abgeleiteten Modellkontext entfernen und aus dem sichtbaren Transkript ausblenden, ohne das Append-only-Log neu zu schreiben.

Proaktive Weckrufe auf Host-Ebene für DeepSeek Harness: Das Modell plant seine eigenen Alarme (einmalig, Intervall oder Cron, optional mit Jitter), kalte Sitzungen werden per session resume pünktlich geweckt, Nachfassaktionen des Modells werden durch Ruhezeiten und ein Tagesbudget begrenzt, und stille Weck-Turns enden mit proactive_reclaim und fallen als Grabsteine aus dem Kontext. Deklarierte Zeitplandateien synchronisieren ihre JSON per Glob idempotent in Host-Alarme; min_idle_seconds verschiebt Weckrufe, bis die Ziel-Sitzung zur Ruhe kommt, und ein Web-Panel verwaltet Alarme und Verlauf — die Herzschlag-Engine für KI-Begleiter und Rollenspiel-Charaktere mit eigenen Tagesabläufen.

Macht die Caps-Lock-Leuchte der MacBook-Tastatur zur Agenten-Statusanzeige: an, während der Agent arbeitet; blinkend, wenn er auf deine Freigabe oder Antwort wartet; aus im Leerlauf.

Speist jeden dsh-Prompt in die lokale Feedback-Memory-Pipeline von agent-feedback-loop ein – erfasst Unzufriedenheit, verarbeitet sie offline zu Reflexionen und hängt den kompilierten Kontext der Wiederholungsregeln an die Runde zurück, ohne je einen Prompt zu blockieren. Erfordert die agent-feedback-loop-Laufzeit; ein anschließendes `agent-feedback-loop install` bindet bestehende dsh-Profile automatisch ein.

Zeigt eine DSH-Session als Konversations-Leinwand — jeder Turn ist ein Knoten, jeder Turn gabelt eine echte Kind-Session ab, und ein komprimierter Kontext faltet sich zu einem grünen Knoten, aus dem Sie weiterreden können; die linke Schiene gruppiert Leinwände nach DSH-Workspace und benennt sie im Gleichschritt mit den Session-Titeln um.

Verwandelt eine DSH-Session im reinen Browser in den WhaleHarbor-Lite-Client: ein eigenständiges `--app`-Browserfenster mit client-artiger oberer Leiste und Aufgabenbenachrichtigungen, während der vollständige Desktop-Installer im Hintergrund heruntergeladen wird (mehrere Quellen, SHA-256-verifiziert) und bei Bereitschaft eine Installationsaufforderung erscheint.

Abrechnungsuhr für Peak-/Off-Peak mit anbieterneutraler Kontoanzeige (DeepSeek-Guthaben, Abo-Planfenster, Relay-Guthaben), pro Turn gemessenen Ausgaben aus dem eigenen Zähler des Anbieters und einer nach Anbieter aufgeteilten /hist-Token-Historie-Szene für dsh-tui

Paart den laufenden Executor mit einem stärkeren Reviewer-Modell über parameterlose advisor()-Aufrufe und schrittbasierte Patrol-Checks und liefert Plan-, Korrektur- oder Stopp-Hinweise zurück.

Entfernt die in der Warteschlange stehenden Prompts, die ein DSH-Fork-Kind von seinem Elternteil erbt, damit der erste Turn in einem neuen Zweig den dort eingegebenen Prompt ausführt statt den nächsten des Elternteils.

L-clone-Gedächtnis-Hook: DSH erfasst am Ende jedes Turns (turn/end) automatisch in ein externes Gehirn; die Schaltfläche „Gehirn-Dashboard“ in der Seitenleiste der Web GUI öffnet die Gedächtnis-Werkbank mit einem Klick.

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.

Einstellungsbereich für archivierte Sessions: Durchsuchen nach Workspace, Suche, Batch-Dearchivierung mit live aktualisierter Seitenleiste und optionale Auto-Archiv-Regeln (Leerlauftage, letzte N pro Workspace behalten) mit Dry-Run-Vorschau — plus eine Turn-Schiene am linken Rand zum Springen zwischen Turns langer Konversationen und ↑/↓-Eingabehistorie im Composer.

Setzt einen Agenten-Turn fort, der endete, nachdem er seine nächste Aktion geschildert, aber kein Tool aufgerufen hatte: der Wächter spielt das Turn-Log bei agent/turn-stopping erneut ab, stellt einem Richter-Modell eine Wahr/Falsch-Frage und steuert denselben Turn zu einem weiteren Schritt.

Karte für Dateiänderungen pro Turn für DSH Desktop: +N −M-Badges, ausgerichtete Diffs und Dateiöffnen unter Mac/Windows (System-App, Finder/Explorer, VS Code).

Prüft jeden abgeschlossenen Assistenten-Turn mit einem unabhängigen Reviewer-Modell und steuert den Agenten zum Beheben fehlerhafter Ausgaben, mit höchstens 2 Review-Runden pro Turn und SOP-Ordner-Standards als zusätzlicher Prüfdimension.

Beobachtet die Ausführungsspuren des Agenten und löst bei jedem erfolgreichen Zugende eine LLM-Überprüfung aus, wenn Signale auslösen, kristallisiert wiederverwendbare Workflows in registrierte Skills, die sich bei späteren Durchläufen fortschreitend verbessern.

Fügt dem DSH-Webclient einen Reading-Tab hinzu, der Prozessschritte und Live-Argumentation in Quellreihenfolge zeigt, erfolgreiche Züge zur endgültigen Antwort einklappt und die ursprünglichen Tabs, den Composer und das Tooling intakt lässt.

Modellbezogene Fähigkeitsprofilerstellung für DSH: wandelt den lokalen Sitzungsverlauf in modellspezifische Dashboards mit Sitzungsanzahl, Werkzeugnutzung, Fehlerquoten und Top-Fehlersignaturen um, mit Zeitbereichsfiltern und Mehrfachmodell-Vergleich.

Desktop-Benachrichtigungen für DeepSeek Harness-Genehmigungen, -Fragen und -Zugabschluss — damit weder DSH noch Sie warten müssen, während Sie in einem anderen Tab browsen.

Fünf kleine Spiele für zwischendurch (Schiebepuzzle mit Zahlen, Sudoku, Snake, Schulte-Tabelle, Zahlenmemory), die beim Start eines Turns auftauchen, mit automatisch gespeichertem Fortschritt über Sitzungen hinweg.

Spielt im Tab des Browsers einen kurzen synthetischen Ton „Ding“, sobald ein Agent einen Turn beendet, vollständig mit der Web Audio API gebaut; kein Audio im Backend und keine Benachrichtigung des Betriebssystems.