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Entfernt entartete Denkschleifen aus dem für das Modell sichtbaren Verlauf, damit sie im nächsten Zug nicht erneut upstream abgespielt werden. Erkennt zwei Muster — einen ständig wiederholten Satz und die Rotation kurzer Sätze — und ersetzt den Trefferbereich direkt; ein zusätzlicher Notausstieg bricht Züge ab, die nicht von selbst enden.

Die automatische Komprimierung schreibt zuerst eine Übergabenotiz: Nähert sich die Sitzung dem Token-Schwellenwert, soll das Modell einen Projekt-Checkpoint im Workspace speichern; optional startet danach eine frische Sitzung mit Fortsetzungsanweisung und parkt die alte. Die Notiz muss im aktuellen Komprimierungszyklus entstehen und ihr Abschnitt conclusions muss sich tatsächlich ändern, damit veraltete oder nur berührte Dateien nicht durchrutschen.

DeepSeek Harness 插件：检测思考段复读并自动打断、自动续跑。通用重复检测，不依赖白名单；支持行内重复开关、可编辑拦截提示词与聊天内提示。

Native Mixture-of-Agents zur DSH-Generierung: In jedem Zug erstellen Referenzmodelle parallel Vorentwürfe mit demselben Sitzungskontext; ein Aggregator führt anschließend mit allen Tools aus. Enthält Konfigurationen als Modellrezepte, F-Spiegel/R-Kurzansichten, erzwungene Subagenten-Freigabe (doppelförmiger Sitzungsindex), Vision je Rezept (Bildlesen an reine Text-Aggregatoren weiterleiten), gestaffelte Taktung mit getrennten Steuerungs-/Patrouillenlisten und eingefrorener Wiederverwendung zwischen Takten. Degenerierte Referenzausgaben werden verworfen, Fehlerhinweise zeigen keine Provider-Identität und der Probelaufdatensatz bleibt am Entstehungsort statt jeder Anfrage angehängt zu werden, damit der Präfix im Cache bleibt; standardmäßig bei allen Takten aktiv.

DSH-Schutz vor Selbstwiederholung in gestreamter Modellausgabe: Erkennt eine Degenerationsschleife im Reasoning oder sichtbaren Text, bricht den außer Kontrolle geratenen Turn ab und weckt den Agenten mit einem Korrekturhinweis.