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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.

Bettet Copree (früher AIsChat) in die DSH-Weboberfläche ein: das Open-Source-Framework für KI-Gruppenchats und programmierbare Welten. Die KIs sind Bewohner, keine Werkzeuge, mit eigenem Gedächtnis, Zustand, Charakter; sie reden von selbst, Zuschauen/Mitmachen möglich. Group World: Jeder Gruppenchat bindet eine lebendige Welt (Webseite + Welt-KI + Code + Uhr), die die Welt-KI über DSH-Werkzeuge baut und bearbeitet. Enthalten: das native Board (Kontakte, angeheftete DMs, Gruppen), Echtzeit-Chat über einen HTTP/WS-Proxy gleicher Herkunft, Markdown/LaTeX, Gruppeneinladungen, Bildnachrichten, Ganzseiten, Ein-Klick-Spiegelung der Welten in DSH-Arbeitsbereiche (Ordner + DSH-Sitzung + world_*-Werkzeuge). Nur Frontend: Proxy auf ein selbst gehostetes Copree-Backend (127.0.0.1:5228, selbes Repo).

Bilibili-artiges Danmaku-Overlay für den DSH-Web-Chatbereich: Scroll-, Top- und Bottom-Spuren, gesteuert durch Agent-Ereignisse, drei Preset-Pakete, optionale LLM-generierte Kommentare, ein verschiebbarer Steuerball, sitzungsbasierte Pools mit Wiedergabe sowie eine Einstellungskarte.

Agentischer Antwortprüfer für DeepSeek Harness: Ein separates LLM bewertet jede finale Antwort erneut mit 1–100 Punkten; unter dem Grenzwert erhält der Agent konkretes Feedback zur Überarbeitung. Der Wert erscheint als Chip in der Aktionszeile (grün: bestanden, rot: Überarbeitung nötig); Zahl und Grund der Wiederholungen stehen beim Überfahren. Live-Konfiguration über den Tab Reviewer 配置, einen HTTP-Server unter 127.0.0.1 oder einen optionalen rechten Tab von dsh-better-sidebar.

/私 vervollständigt 私家大厨; chinesische Skill-Namen bleiben unverändert. Patcht DSH-Skill-Erkennung, /-Geste und Skill-Tool, damit beliebige Unicode-SKILL.md-Namen (私家大厨, 卡路里, 作息管家…) mit Slash-Vervollständigung, direktem Aufruf /私家大厨 und model skill({name}) funktionieren. Keine Konfiguration. Laufzeitänderungen werden beim Deinstallieren zurückgenommen; der auf drei DSH-Pakete geschriebene Regex-Patch bleibt jedoch, bis ein DSH-Upgrade diese Dateien ersetzt.

Terminalartiger Composer für die DSH-Web-GUI: Shell-Prompt-Verlauf (↑/↓, Präfixsuche, Ctrl+R), Codex-ähnliche Vervollständigung und Vorhersage des nächsten Prompts (mit Tab oder → übernehmen), Auswahlleiste (kopieren/zitieren/im Seitenchat fragen), Einfügen per Rechtsklick, verschiebbares Chat-Inhaltsverzeichnis und paralleler Seitenchat rechts.

Chrome-Seitenleiste, die die dsh-Web-UI einbettet und es dem Agenten ermöglicht, die aktuelle Seite zu lesen, HTTP-Datenverkehr zu erfassen und den Browser zu steuern.

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.

Benachrichtigt Sie, wenn eine Unterhaltung abgeschlossen ist: spielt einen Ton ab und zeigt eine Windows-Benachrichtigung, sobald der Agent inaktiv wird (konfigurierbare Sounddatei, Lautstärke, Entprellung/Drosselung).

VRM-3D-Desktop-Haustier mit aufgabenstatusabhängigen Animationen, schwebendem Desktopfenster, Interaktionen mit Körperteilen und optionalem KI-Gespräch.

`deepseek-web` nutzt deine `chat.deepseek.com`-Sitzung als DSH-Modell und bettet DeepSeek Web ein (Sidebar-Tab plus verschiebbares, skalierbares Wal-Fenster mit gespeicherter Position/Größe). Einmal-Login synchronisiert Panel und Einstellungen; kein Open Platform API key. Web-Chats, Fork to Workspace (separate Harness-Sitzung ohne Schreiben ins Original), native Suche für `default`, `/clean` (nur menschlicher Text). Fork von y-wi/dsh-deepseek-web für DSH 0.2.x: peer ranges, `ctx.settings.configure()`, `.volatile()`, client-Icons, SSE-Fehler. Nicht mit Upstream `dsh-deepseek-web` (gleicher Provider). Nur privat: Drittclient-Weblogin kann Bedingungen verletzen und Rate-Limit, Sperre oder Bann verursachen; Autoren haften nicht.

Erstellt PowerPoint-Folien aus einem Briefing: Freigaben für Planung und Storyboard, seitenweise Erstellung mit pptwise und ppt-master, Designprofil, Seitenbild-Snapshots mit Renderprüfung und ein Werkzeug, das die Seiten zur Prüfung an ein bildfähiges Modell übergibt.

Multiagenten-Orchestrierungs-Preset für DeepSeek Harness. Der chief orchestrator implementiert nie selbst: Er sortiert Anfragen, lässt einen PM-Experten planen und delegiert die Umsetzung über ein zusammengeführtes Experten-Roster (Listen- und Aufruf-Tools). Parallele Arbeit wird über ein Abhängigkeits-DAG-Taskboard koordiniert; die Kommunikation läuft über einen dateibasierten message bus, die Auslieferung erfordert eine unabhängige Prüfung. Enthält 11 Kerneexperten. Weitere Teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) lassen sich in Settings mit einem Klick über GitHub/CDN herunterladen und per sha256 prüfen. npm-Paket dsh-expert-orchestrator; benötigt DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Echte Maus und Tastatur für einen DeepSeek Harness-Agenten: in Worten beschreiben, was angeklickt werden soll, ein Vision-Modell findet es, ein USB-HID-Gerät klickt darauf.

Chrome-Side-Panel-Browser-Agent für DeepSeek Harness mit Werkzeugen zum Untersuchen von Seiten, Navigieren, Klicken, Tippen, Scrollen und Aufnehmen von Screenshots über eine lokale Bridge.

Zweitmeinungen auf Abruf über ask_advisor, mit editierbaren Anfragen, menschlicher Freigabe pro Aufruf und Textratschlägen von einem in DSH konfigurierten Modell.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit deterministischem Recall ohne Tokenverbrauch (Bigram-Jaccard mit FTS5-BM25 via RRF kombiniert, chinesischbewusste Tokenisierung), Verstärkung, die wiederholte Beobachtungen stärkt, und Prozeduren, die zu SKILL.md-Dateien kristallisiert werden und vor Ort durch einen aktiv-veraltet-archivierten Lebenszyklus mit rückgängig machbarer Archivierung und Wiederherstellung verfeinert werden. Ingest und Disposal bieten jeweils eine vom Nutzer gewählte Autonomie-Stufe; Konflikte und Schreibvorgänge mit hoher Wichtigkeit gehen immer zur menschlichen Prüfung, und nichts wird jemals automatisch gelöscht. Erfordert Node 22.5+.

Ein ChatGPT-Konto über Browser-PKCE- oder Device-Code-OAuth mit Codex-Modellen in DeepSeek Harness verbinden, mit automatischem Token-Refresh und Web- oder Headless-Login.

Inhaltsbewusster Tool-Ergebnis-Reducer: 13 Reducer kürzen übermäßige Ausgaben nach Bedeutung in tools/post-execute (fehlgeschlagene Tests bleiben erhalten, Diff-Kontext wird entfernt, JSON und CSV werden gesampelt, Lint-Probleme werden nach Regel gruppiert, Dependency-Stack-Frames werden eingeklappt und überfüllte Verzeichnisse werden gezählt), wobei vollständige Originale über einen Lokator auf die Festplatte ausgelagert werden.

Anhänge oder Pfade im Transkript rechtsklicken und an eigene Aktionen übergeben: an WeChat-Kontakt senden, in Chrome öffnen oder beliebige konfigurierte Aktion, mit einem Klick. Enthält Zitat in Composer einfügen, im OS-Dateimanager anzeigen, Pfad kopieren und Send to…; eigene Einträge für command, open with, shortcut, link oder PowerShell sind möglich. Menüs im App-Stil statt Systemstil.

Automatische Kontextverwaltung im Codex-Stil für DeepSeek Harness: verlustloser Rollover ohne Zusammenfassungsmodell-Aufrufe, aufgabenbezogene Übergabeanker, nach der Kompaktierung erhaltene Arbeitsnotizen und wortgetreuer Abruf archivierter Fenster. Veraltete Notizen lösen eine deutliche Warnung aus, statt Aktualität zu behaupten. Mit Ein-Klick-Schaltfläche und /smart-compact-Befehl, automatischem Rollover in drei Stufen und obligatorischer Ankerbereinigung; funktioniert ohne Einrichtung.

Macht aus einem einzeiligen DSH-Entwurf ein vollständiges Aufgabenbriefing (Rolle, Ziel, Einschränkungen, Ausgabeformat). Byte-verifizierter Port von linshenkx/prompt-optimizer mit drei Modi und zehn identischen Vorlagen. Verlauf nur nach Zustimmung, mit Versionsketten und Strukturvergleich; jeder Lauf weist den Tokenverbrauch aus. Ohne Klick wird nichts gespeichert oder gesendet.

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness. mind_map prüft den Agentenkontext (stabile seq IDs, Rollen, Tokengewicht, Löschgrenzen und clear-mind-Anleitung); clear_mind ersetzt einen ausgewählten Gesprächsverlauf per nativer Komprimierungstransaktion durch einen vom Modell verfassten Checkpoint. Tool-Aufruf und Ergebnis werden zu einem einzeiligen Tombstone; ein Hinweis warnt bei langem Kontext oder zu vielen Schritten im Zug.

Fügt einen Web-Composer-Umschalter zwischen dem nativen DSH-Agenten und Grok Build hinzu und leitet Grok-Build-Sitzungen sowie Slash-Befehle über ACP weiter.