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WorkBuddy-Konsole für DeepSeek Harness in einem Plugin: Konto-/Modellpool (aus dsh-workbuddy-xdpool zusammengeführt), Skill-Markt mit Composer-Auswahl, Sammel-Check-in, offene Aufgaben, Sitzungsstatus, Verlauf und Kreditverbrauch. Zweisprachig.

DeepSeek Harness mit einem Klick neu starten – über eine Schaltfläche in der Seitenleiste, ein Modellwerkzeug und einen abgekoppelten Watchdog.

Gepflegter Fork von `dsh-prompt-enhance`, angepasst an DSH 0.1.7. Behebt Ladefehler auf aktuellen Hosts: `InputState.imageIds` wurde zu `attachmentIds` und der Composer-Button ließ das Eingabefeld abstürzen; `settings.get()` wurde entfernt; `/enhance` las eine Session-ID, die der Agent nicht mehr bereitstellt. Beim Umschreiben ist `reasoningEffort` standardmäßig aus. Gemessen wurden 252 Ausgabetokens für einen Entwurf gegenüber 2897 mit dem Modellstandard. Eine Settings-Seite für alle 17 Felder ist enthalten. Auf echtem Host 0.1.7-rc.2 geprüft: Aktivierung, Live-HTTP-Erweiterungsanfrage, `/enhance` in der GUI sowie Lesen und Speichern der Einstellungen. 204 Tests.

Panel für Gedankengänge in der rechten Seitenleiste von DSH Web: Gruppiert den Live-Reasoning-Stream jeder Sitzung nach Turn und Schritt, samt Text und Tool-Aufrufen pro Schritt. Standardmäßig ist nur der neueste Turn ausgeklappt; ältere sind auf eine Zeile reduziert. Eine lokale Regel gruppiert Schritte nach Aktivitätsphasen, markiert wartende Tool-Schritte und zeigt Fehlergründe. Vollständiges Reasoning je Schritt wird bei Bedarf geladen; ein lokales Turn-Verzeichnis durchsucht Titel, Nutzereingaben und Turnnummern. Ein ganzer Turn lässt sich mit einem Modellaufruf zu einem chinesischen Titel zusammenfassen.

Modellseitiges `library_search`-Werkzeug: kostenlose Ökosystemsuche („Gibt es das schon?“) über npm, crates.io, Maven, Go, PyPI, RubyGems und GitHub. Exakte Namen werden höher eingestuft; Sterne und Downloads dienen als Eignungssignale. Kein API-Schlüssel nötig.

Modellseitige codebase-memory-CLI-Werkzeuge: `codebase_list_projects`, `index_repository`, `index_status`, `search_graph`, `query_graph`, `trace_path`, `get_code_snippet`, `get_graph_schema`, `get_architecture`, `search_code`, `detect_changes`, `manage_adr`, `ingest_traces` und `delete_project`.

Fasst die aktuelle DeepSeek-Harness-Sitzung mit /recap oder nach Inaktivität zusammen. Modelle sind konfigurierbar, die Ausgabe ist auf Chinesisch oder Englisch möglich und Zusammenfassungen lassen sich im Gespräch aufklappen.

Infix-Neustart für DeepSeek Harness: Führt einen beliebigen früheren Turn an derselben Stelle erneut aus, erzeugt die Antwort aus demselben Prompt neu und erhält alle späteren Turns. Beispiel: A B C1 D E F G. Implementiert mit dem offiziellen surface-replace-Vertrag.

LLM-Kostenanzeige pro Sitzung für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche: Teilt Provider-Nutzung je Modell in nicht zwischengespeicherte Eingabe, Cache-Lesezugriffe, Cache-Schreibzugriffe und Ausgabe auf und schätzt Kosten anhand der nutzungsbasierten Tarife von DeepSeek und Xiaomi MiMo, einschließlich der Spitzen- und Leerlaufpreise von DeepSeek.

OpenCode-Go-Modellprovider und Einstellungsoberfläche für DeepSeek Harness.

Planungsboard in einem dritten Tab neben Chat und Verlauf: Monatskalender mit Wochenstart Montag sowie Tageskarten mit Titel, Notiz, Zeiten, drei Wichtigkeitsstufen und Erledigt-Kontrollkästchen. Wiederholungen täglich, wöchentlich oder an Werktagen sowie optionales Enddatum. Beim Bearbeiten oder Löschen wird gefragt, ob nur dieser Termin oder die gesamte Serie gemeint ist; Erledigungen werden pro Tag erfasst. Ein Button leert einen Tag; wiederkehrende Termine werden dabei nur für diesen Tag übersprungen, die Serie bleibt bestehen. Fünf Modell-Tools lassen den Agenten Pläne im Gespräch lesen, schreiben, löschen, leeren und rückgängig machen.

Native fal.ai-Bildgenerierung für DSH: eine FAL_KEY-Einstellungskarte in der DSH-Sprache (zh/en, Englisch als Standard) sowie Agent-Tools (fal_generate_image asynchron, fal_edit_image, fal_get_image_task, fal_list_image_models), die queue.fal.run direkt aufrufen.

Browser-OAuth für LMM und kontobezogener Modell-Provider für DeepSeek Harness.

Ersetzt die Modellauswahl im DSH-Composer durch eine gruppierte, durchsuchbare Auswahl.

Nutzungsübersicht für Modelle in DeepSeek Harness: automatische Abrechnung je Aufruf aus Sitzungsprotokollen mit echten Zeitstempeln, vollständigem Verlauf und Live-Zuwächsen. Zeigt Tokens, Kosten, Anfragen, Trend und Modellmix mit Ansichten nach Modell, Projekt und Sitzung sowie bearbeitbaren Tarifstufen.

Modell-Relay für DeepSeek Harness: Stellt jeden registrierten DSH-LLM-Provider (z. B. @tnnevol/dsh-codebuddy) über eine OpenAI-kompatible /v1-API bereit, damit andere Projekte ihn mit einem Standard-OpenAI-Client aufrufen können.

Drittanbieter-Plugin für DeepSeek Harness: Konfiguriert per Slash-Befehl einen benutzerdefinierten Prompt pro Workspace und fügt ihn beim Sitzungsstart in den Modellkontext ein.

Wandelt Mermaid-Flussdiagramme über ein einzelnes modellseitiges Tool in SVG gemäß GB/T 1526-1989 (ISO 5807) um, optional mit A4/A3-Seitenaufteilung.

DSH-Modellorganisierung: Gruppiert das Composer-Menü nach Provider mit einklappbaren Modell-Untermenüs inklusive Reasoning-Stufen. Ergänzt in Models ein verschiebbares Fenster zum Sortieren von Providern und Modellen.

Universeller MCP-Apps-Host und UI-Plugin für DeepSeek Harness (DSH).

Strukturierte Entscheidungsebene für den DSH-Agent-Loop: Gate für gefährliche Aufrufe, Selbstprüfung der Ausgabe, Tool-Eingrenzung und Loop-Guard mit austauschbarem Entscheidungsmodell.

Zeitungsartige Startseite für eine weiterlaufende Sitzung. Ergänzt Conversation View neben Chat und Trajectory: Dauer, Schritte, Tools, Tokens und Ergebnis je Turn, Änderungen pro Datei, Zeit für Modell gegenüber Tools, teuerster Turn, Befehle fehlgeschlagener und nicht erneut versuchter Läufe sowie Kontextdruck im Verhältnis zur erklärten Kapazität des gerouteten Modells. Deterministisch aus dem dauerhaften Sitzungsprotokoll erstellt, ohne Modell, Tokenkosten oder Halluzinationen; gleiches Protokoll und gleiche Uhrzeit liefern identische Bytes. Schreibt nichts in die Sitzung und ruft kein Modell auf; meldet ausstehende Freigaben, beantwortet sie aber nie. Zeigt nur Seiten mit Inhalt und aktualisiert sich nach Turn-Abschluss sowie per zweistufiger Abfrage mit Metadaten-only-Endprüfung.

Paper-Bibliothek und Leseplatz: arXiv-Suche, lokale Sammlung einfacher Dateien mit Metadaten, PDF und extrahiertem Volltext sowie dreistufige Markdown-Lesenotizen (Überblick, Verständnis, Kritik) neben den PDFs. Dazu sieben Modellwerkzeuge und ein Webpanel.

Ein Modell in den Favoriten anheften, damit es nicht jedes Mal im Menü ausgewählt werden muss.