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Ein persistentes Agententeam für langfristige Zusammenarbeit in DeepSeek Harness: dauerhafte Agentenidentitäten, projektbezogene Workspaces, verantwortungstragende Channels und Task Threads, die Sitzungsagenten verketten.

Portiert alle 38 opencode-Themes (33 TUI + 4 Desktop 2.0 + system) in DeepSeek Harness: datengetriebene Pipeline (JSON → color resolve → DSH override), Persistenz pro Browser, Wahl zwischen Monospace und proportional, fünf Code-Schriftarten sowie einen system-Fallback, der nur die Typografie behält.

Listet in der DSH-Seitenleiste alle Markdown-Dokumente, Bilder und Videos des Session-Workspace auf, nach Relevanz für die aktuelle Konversation geordnet: aktuelle Nachrichten werden lokal mit IDF-Gewichtung gegen Titel, Zusammenfassung und Text der Dokumente abgeglichen — ohne Modellaufrufe und Netzwerk. Da sie aus dem Workspace gescannt statt erinnert wird, bleibt die Liste nach DSH-Neustart oder neuer Session erhalten. Bilder und Videos werden an Ort und Stelle angezeigt, relative Bildpfade aufgelöst, Videos per HTTP Range gestreamt. Eine Referenzleiste unter dem Vorschaukopf zeigt zitierende und zitierte Dokumente, mit Klick zum Wechseln. Dieselbe Rangfolge steht dem Agenten als Tool knit_docs bereit, das relevanteste Dokumente samt passender Passage zurückgibt, sofern gefunden.

Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

Feishu/Lark-Brücke für DeepSeek Harness: PersonalAgent-Bindung per Scan-to-Connect, Streaming-Karten, Projekt-Workspaces via git-worktree, parallele Aufgaben pro Scope, Multi-Rollen-Agenten, sitzungsübergreifende Benachrichtigungen, Modell-/Schlüsselverwaltung im Chat sowie ein Sicherheitsnetz-Wächter, der auch nach einem Absturz von dsh weiterhin in Feishu antwortet.

Datei-Upload mit farbcodierten Anhang-Karten (sitzungsisolierte Speicherung, sha256-Deduplizierung, TTL-Bereinigung) plus einem inhaltserkennenden read_document-Tool für PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Verbindet lokal angemeldete Trae-CN-Modelle mit DSH und unterstützt von DSH ausgeführte Tool-Aufrufe, Kontowechsel sowie die Anzeige von Work-/allgemeinen Credits.

Lokale A-Share-Research-Workbench für DeepSeek Harness: Markt-Dashboards, Watchlists, Bewertung, vier Investor-Agents, versionierte Berichte und kontinuierlicher Post-Report-Chat.

Lokaler Obsidian-Tresor als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Präferenz, Korrektur, Speicher, Projekt, Suche und Vorschlag an die passende Seite weiterleiten.

MCP Connector für DeepSeek Harness: ein MCP-Manager mit einem Panel zum Verbinden von Servern, Konfigurieren der Autorisierung, Suchen von Tools über Verbindungen hinweg und Beheben von Fehlern. Durchsuchen Sie einen laufend aktualisierten Katalog mit über hundert Konnektoren; filtern Sie nach Verbindung/Server/Status, prüfen Sie lesbare Parameter und die letzte erfolgreiche Cache-Zeit und entdecken Sie Tools neu. Unterstützt OAuth 2.0 PKCE, API-Schlüssel, stdio/HTTP und mcpServers-JSON-Import. Gepflegt von Qichacha/QCC.

Multi-Agenten-Teamkollaboration für DeepSeek Harness mit assistentenspezifischen Modellen, Skills, MCP-Servern, unabhängigen Kontexten, gemeinsamen Workspaces, Aufgabenkoordination und Gesprächsverwaltung.

Plattformübergreifendes Computer Use für DeepSeek Harness: menschenähnliche Bedienung per virtueller Maus (screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 11 Tools), AX-Tree-Modus ohne Vision-Kosten mit kostenlosem GLM-4V-Flash-Vision-Fallback, Sicherheitsvorkehrungen (Snapshot-TTL/App-Whitelist/Genehmigung gefährlicher Aktionen/Passwortfeldschutz).

Maid-Wal-Theme für DSH-Desktop und Web-UI mit hellen und dunklen Paletten, Meeresillustrationen, handgezeichneten Rahmen und einem nativen Windows-Begleiter.

Führt alle lokal angemeldeten WorkBuddy-Konten in DeepSeek Harness zu einem einzigen Modell-Pool mit automatischem Failover zusammen (Multi-Konto-Rotation, Live-Guthaben und ein Modellkatalog mit Guthaben-Multiplikatoren pro Modell und Tags für kostenlos/nachts rabattiert).

DeepSeek Harness (dsh)-Bundle, das den Skill-Router von SkillRoute in Ihre Agenten einbindet.

DeepSeek-Harness-(dsh)-Bundle, das den Skill-Router von SkillRoute in deine Agenten einbindet.

Erscheinungsbild-Toolkit für DeepSeek Harness. Deckkraft und Milchglas-Unschärfe getrennt für 8 Oberflächen (Haupt-Hintergrund, Seitenleiste, Karten/Panels, Eingaben, Einstellungen, Unterhaltungsrahmen, Trajektorie, erzeugte Inhalte/Hervorhebungen – 9 mit dsh-better-sidebar). Bild oder Video als Hintergrundbild, mit Positionseditor (Ziehen verschiebt, Scrollen zoomt) und 5 Layoutmodi (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); Videos laufen stumm in Schleife, überstehen Neuladen, liefern ein Live-Einzelbild für Vorschau, Farbextraktion und Bildausschnitt. Bildvorräte rotierbar (Zufall/Reihenfolge, jedes Neuladen/täglich/wöchentlich). Dazu: Farbrad im Photoshop-Stil, Farbextraktion per Klick, 6 Voreinstellungen + gespeicherte Profile, automatischer Tag-/Nacht-Wechsel, voller Theme-Export/-Import.

ACP-Profil-Plugin und eigenständiger stdio-Server, um den vollständigen DSH-Agenten aus Zed und anderen ACP-Clients zu nutzen, mit gemeinsamen DSH-Zugangsdaten und -Sitzungen.

Ein Terminal-Client in Rust/ratatui, der das JSON-RPC-Protokoll des DSH SDK direkt spricht und eigenständig oder als Profil-Bundle läuft.

Pro-Runde-Cache-Billing im Composer-Context-Meter-Popover: was der aktuelle Aufruf für Cache-Treffer, -Misses und Output in CNY ausgibt, mit automatischer offizieller Peak/Off-Peak- und pro-Modell-Preisgestaltung; auf nicht-offiziellen DeepSeek-Routen versteckt.

KI-gestützter Recruiting-Workflow für HR und Headhunter: Klärung der Stellenstandards, Sourcing und Vorauswahl über zwei Kanäle (Boss Zhipin und Liepin), Marktübersicht über Talente, Lebenslaufbewertung, Terminplanung für Interviews, Kandidatenverzeichnis und Tagesberichte. Installierbar als Claude-Code-Plugin oder als DeepSeek-Harness-(dsh)-Plugin — Letzteres bringt ein sofort einsatzbereites „Recruiting-Browser“-Panel mit. Funktioniert auch mit jedem KI-Coding-Assistenten, der AGENTS.md lesen kann.

Bild-„Lesen“ für reine Textmodelle: Herunterskalieren + Reduzierung der Farbtiefe + Struktur-/Farb-Fingerabdrücke werden in Textraster umgewandelt und in das Gespräch zurückgespeist, sodass das Modell wie ein multimodales Modell autonom zoomen, sampeln und OCR durchführen kann; vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Modellen, enthält einen Skill zur Bild-Lese-Methodik sowie optional PaddleOCR.

LAN-/Remote-Zugriff für die Web-UI: fügt bei reinen HTTP-Origins ein crypto.randomUUID-Polyfill ein, damit das Frontend bei direkten LAN- oder Tailscale-IP-Links funktioniert.