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Gepflegter Fork von feibi-mochi/deepseek-harness-control-center, seit 2026-09-09 nicht aktualisiert. Preise stammen aus dem offiziellen Modellpool statt aus einem fest codierten Präfix; so wird DeepSeek V4.1 Flash (`deepseek-flash`) berechnet und erhält seine Haupt-/Nebenzeituhr. Die offizielle Preisseite wird strukturell geparst, sodass Umbenennung oder Stilllegung eines Modells die Synchronisierung nicht stoppt. Ergänzt eine englische Oberfläche neben Chinesisch. Sonst wie zuvor: Guthaben, Sitzungs-/Tokenkosten, 24-h-Haupt-/Nebenzeituhr, Z.ai-Kontingent und lokales Nutzungsledger; folgt dem hellen/dunklen Host-Theme.

Hält DeepSeek-Modellaufrufe für den Rest jedes konfigurierten Spitzenzeitfensters zurück, statt sie zu senden, damit sie zum Nebenzeittarif abgerechnet werden. Pausiert dabei aktive Goals und zeigt Kontostand plus 8-Stunden-Ausgabendiagramm.

Erfasst API-Tokenverbrauch und geschätzte Kosten anhand der Modellpreise je Route, mit optionalen Abrechnungsgruppen, synchroner CNY-/USD-Anzeige, Sitzungsberichten, Composer-Summen und anklickbarer Tagessumme in der Seitenleiste.

Zeigt Nutzung und Restguthaben des aktiven Modells im Sitzungsheader: rollierende/wöchentliche/monatliche OpenCode-Go-Nutzung plus Monatslimit des gewählten Modells; 5-Stunden- und Wochenfenster von Command Code mit Restguthaben; sowie DeepSeek-Kontostand.

Erfasst den kumulativen Tokenverbrauch in DeepSeek Harness mit Aufschlüsselung nach Modell und Tag, Einstellungs-Dashboard und online änderbarem Datenverzeichnis.

KI-native Ausdrucksformen für den zweiseitigen Chat: Menschen sehen Bilder, reine Textmodelle lesen feste Bedeutungen. Mit Auswahl, eigenen Ausdrücken, Import/Export und zwei visuellen Stilen.

Sitzungslokale geplante Aufgaben: Fügt nach Verzögerung, zu einer festen Uhrzeit oder regelmäßig einen Prompt in die aktuelle Sitzung ein, damit das Modell ihn ausführt. Verwaltung über Panel über dem Composer, /schedule oder sieben Modell-Tools. Bei geschlossenem DSH frieren Timer ein und starten nie automatisch neu; Pause erhält die Restzeit.

Ereignisgesteuerter Hypatia-Speicher für DSH: Protokolliert Gespräche über Sitzungsereignisse automatisch, bündelt Abschnittszusammenfassungen und Arbeitseinheiten im Hintergrund über eine eigene Modellroute und fügt Erinnerungen beim Abruf ein. Keine Modellarbeit pro Aufruf in der Hauptsitzung.

LLM-Inspektor auf Wire-Ebene: Erfasst rohe HTTP-Anfrage- und Antwortkörper von Provider-Aufrufen und ordnet sie über den llm/stream-Wasserfall der auslösenden Sitzung zu. Anfragen erscheinen als einklappbarer Baum mit Knotengrößen (ein Messfall: 98,6 % in einem Array mit 973 Einträgen); Antworten werden aus OpenAI-SSE-Chunks in reasoning/content/tool calls/usage rekonstruiert. Conversation-View-Tab und Loopback-Viewer.

Schnellwiederauffüllungs-Schutzschalter für DeepSeek-Harness-Autokomprimierung. Verweigert eine nutzlose Komprimierung, wenn der Kontext in weniger als N Tool-Turns M-mal hintereinander wieder voll wurde – ein Fall, den der unbegrenzte step-pressure-Trigger nicht erkennt. Statt pro Schritt einen Zusammenfassungsaufruf zu verbrauchen, meldet er den Sachverhalt mit Hinweis, meist auf einen zu großen einzelnen Read oder Tool-Output. Status und erneutes Scharfschalten per /compaction-breaker; injiziert einen Prompt-Abschnitt, den das Modell dem Nutzer weitergibt. Host-plane-Sitzungen per Profil-Bundle; normale Sitzungen benötigen den Austausch einer Zeile im Agent-Preset.

Mit einem ChatGPT-Konto anmelden und die Codex-Abonutzung direkt in den DSH-Web-Modelleinstellungen einsehen, per Browser- oder Gerätecode-OAuth.

Fügt links neben der Modellauswahl im Composer einen Glitzer-Button hinzu: Formuliert den Entwurf als klareren, vollständigeren Aufgabenbrief um, ersetzt ihn direkt und bietet Ein-Klick-Rückgängig. Fünf Stile; deaktiviert bei Datei-/Befehls-Chips im Entwurf.

Native Windows-Computersteuerung für DeepSeek Harness: Zwei Tools bedienen und lesen beliebige Desktop-Apps. Ein Batch-Aufruf führt find/click/type/key/read/wait/screenshot in einem Engine-Durchlauf aus; bei vorab bekannten Schritten genügt ein Modell-Roundtrip. read liefert FenstertText statt Bild. Eingabe und Aufnahme bevorzugen UI Automation, Win32-Nachrichten und Offscreen-PrintWindow, ohne Fokus oder Mauszeiger des Nutzers zu verändern.

Nutzt DSH-Modelle in [Libre WebUI](https://github.com/libre-webui/libre-webui) für Chat, sandboxed Work und Nutzungsverfolgung; Provider-Zugangsdaten bleiben in DSH. Erfordert Libre WebUI 0.37.0 oder neuer.

Manueller Modelltest für DeepSeek Harness: In Session View Provider, API-Typ, Modell und Route wählen und genau eine echte rohe HTTP-Anfrage über openai-completions, openai-responses oder anthropic-messages senden, mit oder ohne Streaming. Zeigt Latenz, TTFT, HTTP-Status, Tokenverbrauch und dreistufige Diagnose (API request/model response/strict check) auf einer Seite; Fehler werden verständlich erklärt.

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness: Der Agent entscheidet, wann und was komprimiert wird, und protokolliert dauerhafte Ersetzungen im Sitzungslog. Tool-Ergebnisse lassen sich reversibel komprimieren und per Hash bytegenau wiederherstellen.

Zeigt den DeepSeek-Kontostand mit Aktualisieren-Schaltfläche in der Seitenleistenfußzeile. Das Popover enthält Kontostand, tägliche Token- und geschätzte Kostendiagramme für 7/30 Tage, Tabelle je Modell und Link zur offiziellen Nutzungsseite. Der Kontostand stammt aus `/user/balance`; die Nutzung wird aus lokalen DSH-Sitzungsprotokollen aggregiert und nach veröffentlichten CNY-Haupt-/Nebenzeitpreisen berechnet, daher als Schätzung mit ausgewiesenem Umfang gekennzeichnet.

Ersetzt die Modellauswahl im Chat durch eine einklappbare, nach Provider gruppierte Liste. vision-bridge-Spiegelprovider werden ihrem Upstream zugeordnet; die in den Einstellungen je Modell festgelegten reasoning-effort-Optionen bleiben erhalten. Nur auf DSH Desktop getestet; DSH Web ist ungetestet.

Vollbild-Konsole aus der Seitenleiste mit 8 Tabs: Übersicht; Sitzungsliste aus dem sessions-Service (Titel, Verzeichnis, Laufstatus, Aktualisierung, Filter); installierte Bundles und Loader-Einträge aus pluginInventory/pluginManager mit Schalter je Bundle; Markt öffentlicher `topic:dsh-plugin`-Repos über die GitHub Search API; Modell-/Provider-Editor, der per `remote.settings.mutate` in den llm-pi-ai-Einstellungsbereich schreibt, Sitzungsmodelle wechselt, Provider/Modelllisten ergänzt oder bearbeitet, API-Schlüssel über `remote.credentials` speichert und nicht angezeigte Profilfelder erhält; MCP; Skills; Nutzung aus dem Host-Loopback `/api/dsh-usage/overview`. Dienste laufen über `ctx.inject`; fehlt einer, wird die Konsole nicht eingebunden, statt abzustürzen.

Stellt alle bereits in DeepSeek Harness konfigurierten lokalen Modelle über OpenAI- und Anthropic-kompatible Endpunkte im LAN bereit. Mit API-Schlüsseln, Ratenlimits je Schlüssel, Circuit Breaker, Modellfiltern und Nutzungsberichten.

AlphaRSI: Selbstverbesserungsschleife mit drei Rollen zur Weiterentwicklung des Trainingsrezepts für Alpha-Sequenzmodelle. Operator führt Walk-forward aus, Evaluator bewertet mit OOS RankIC, Refiner schlägt per TPE-Bayessuche Hyperparameter vor; behalten werden nur strikt bessere Rezepte. Offline-Ausführung mit einem Befehl, Datenpaket mit sha1-Abgleich, automatische GPU-Erkennung. Eine Skill enthalten.

Übernimmt gespeicherte cc-switch-Anbieter und -Modelle sofort in DeepSeek Harness und zeigt im Composer sowie in der Einstellungskarte Tarifzeiträume, Kontostand oder ein benutzerdefiniertes Nutzungsskript je Anbieter.

Fortsetzung von simon300000/dsh-auto: Das Berechtigungsprofil Auto Approve für die DSH-Weboberfläche prüft jede Freigabe mit genau einem Modellaufruf statt einem Prüf-Subagenten. Nur bestandene Aktionen werden automatisch freigegeben, alle anderen brauchen menschliche Zustimmung. Bestätigte Entscheidungen werden in projektweiten und globalen Erlauben-/Ablehnen-Listen gespeichert; die rechte Seitenleiste zeigt einen Freigabeverlauf.

Verhindert Fehlschläge durch redundante Sandbox-Erhöhungsargumente. pwsh, bash, write und edit nennen das gesamte `sandbox_permissions`-Enum, DSH akzeptiert aber nur eine strikt höhere Stufe; dieselbe wird vor Ausführung abgelehnt und kann einen Retry-Turn kosten. Ein tools/execute-Waterfall-Listener wiederholt nur bei dieser dokumentierten Ablehnung und vorhandenem Erhöhungsfeld denselben Aufruf einmal ohne das Feld. Da die Ablehnung vor Ausführung erfolgt („nichts lief“) und der korrigierte Aufruf nicht erneut passt, entsteht keine Schleife. Verifiziert: vorher isError=true, kein Lauf; danach echte Ausgabe, isError=false, je ein tool/call und tool/result. Keine Abhängigkeiten.