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In-place-Gesprächsrücklauf im selben Sitzungsfenster ohne Fork (Claude-Code-/rewind-Semantik): Eine ↶-Schaltfläche pro Nachricht schneidet den Modellkontext auf eine beliebige Benutzernachricht zurück, mit optionaler Dateiwiederherstellung im Claude-Code-Stil aus auf Festplatte gespeicherten Backups.

Spult eine DeepSeek-Harness-Unterhaltung und ihren Workspace gemeinsam zurück, ohne Git anzutasten: jedes Zurückspulen ist ein Fork, /redo macht es rückgängig, und eine Rust-Engine erstellt Snapshots in Millisekunden.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.

Visuelles Branch-Brainstorming, das für jede Richtung eine isolierte Sitzung erstellt, Parent-, Sibling-, Checkpoint- und Rückkehr-Handoffs automatisiert und einen vollständigen Baum-Tab mit optionaler Better-Sidebar-Ansicht bietet.

Claude-Code-artiges /rewind für DeepSeek Harness: git-basierte Arbeitsbereichs-Snapshots vor jeder verändernden Tool-Ausführung, Sitzungsverzweigungen an Zuggrenzen und ein Einzelbefehl /rewind, der Dateien wiederherstellt und die Sitzung zu einem Checkpoint zurückverzweigt.

Trägt dauerhaften Task-Status über DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code und Codex hinweg, mit maschinenlesbaren Checkpoints und optimistischem Locking.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

Durchsucht von dsh-checkpoint-rewind erzeugte Checkpoints als Zeitlinien von Zeitknoten und zeigt zeilenweise Diffs pro Datei zwischen beliebigen zwei davon, mit Trace-Wiedergabe aus Sitzungsprotokollen (kein Snapshot-Producer nötig) und vorschauorientiertem Workspace-Rollback mit Einzelschritt-Undo, über /diff- und /rollback-Befehle, eine JSON-HTTP-API und ein GUI-Panel.

Vom Engine erzwungene Leitplanken für DeepSeek-Harness-Agenten-Schwärme: Qualitätsgates weisen halbfertige Arbeit zurück, absturzsichere Checkpoints setzen an Ort und Stelle fort – KI-Teams laufen nicht nur, sie brechen nicht.

Führt AItelier-Pipelines von DSH über MCP aus: 39 Werkzeuge (22 Lese-, 17 Schreibwerkzeuge) zum Erzeugen, Ausführen, Inspizieren, Bearbeiten, Exportieren und Importieren mehrstufiger SkillFlow-Pipelines. Die Schritte werden in AItelier statt in der DSH-Sitzung ausgeführt und über run_id gepollt, pausieren an engine-erzwungenen Checkpoints, die mit answer_checkpoint beantwortet werden, und hinterlassen pro-Schritt-Traces und Schrittausgaben zum späteren Lesen; add_provider / map_model / edit_role richten eine einzelne Rolle auf einen lokalen oder günstigeren Endpunkt aus. Bündelt einen aitelier-pipelines-Skill.

Expliziter sitzungsübergreifender Arbeitszustand für DeepSeek Harness: Ziele, Entscheidungen und nächste Schritte, die automatisch aus Host-Ereignissen oder über ein modellsichtbares work_state-Tool erfasst werden, prüfbar mit /checkpoint.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

TRAE-style conversation rollback — per-turn checkpoints (10-turn sliding window) roll back touched files and truncate model context in place, keeping the same session id. Human-initiated only: a /rollback command or a per-turn Web button (works on interrupted turns too), with a preview listing each affected file and its action — restore, recover, delete, or skip.

Browser patrol & website inspection plugin for DeepSeek Harness (DSH). Teach once, replay deterministic runbooks with managed Chromium, screenshots, credentials, checkpoints and selector recovery.

Smart checkpoints, workspace safety guards and instant rollback for DeepSeek Harness.

Multi-language subtitle translation workflow for dsh: SRT/VTT parsing, sentence-level LLM translation, bilingual merge, batched with resumable checkpoints.

Autonomer Berechtigungsklassifikator für das auto-Preset: toolspezifische allow/deny-Regeln, ein semantischer LLM-Richter und Git-Checkpoints für unbeaufsichtigte Sitzungen.

Inkrementeller Diff-Reviewer für DSH: nach Freigabe eines Batches werden nur neue Änderungen seit dem Checkpoint gezeigt, mit Web-Review-Panel und `/review`-Command, der Feedback zurück an den Agenten injiziert.

Fügt genehmigungspflichtige Git-Tools für Status, Diff, Log, Commit, Branch sowie optionale Checkpoints hinzu.

Creates local, content-addressed workspace checkpoints with diff previews and two-phase restore confirmation.

Tiered compaction hub: replaces the single 80% compaction cliff with a configurable ladder (default 30/50/70/90) whose tiers escalate from gentle to maximum consolidation laws, folds a deterministic keyword index into every checkpoint so facts accumulate across cycles, and summarizes through a model chain — primary plus up to 3 fallbacks, each with its own reasoning effort. Adds a Compaction module sub-tab and a Settings card; toggling off always restores stock compaction.

Session-memory autopilot: watches DSH sessions and extracts OKF entries in-process through the harness LLM (ctx.llm, deepseek-official by default) at idle, commit, compaction and end checkpoints, storing them via the vault MCP server.