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LoopX, ein anbieterneutraler Local-First-State-Kernel und eine Control Plane für langfristig arbeitende Agenten: hält Goal-, Todo-, Gate-, Evidence-, Quota-, Recovery- und Handoff-Status oberhalb von DeepSeek Harness, während das Plugin CLI und Skills bootstrappt, begrenzte Fortsetzung in derselben Session zulässt und eine Loopback-GoalBar für die exakt gebundene Schleife hinzufügt.

LoopX, ein anbieterneutraler, lokal orientierter State-Kernel und Control Plane für Agenten mit langem Horizont: hält Goal-, Todo-, Gate-, Evidence-, Quota-, Recovery- und Handoff-Zustand oberhalb von DeepSeek Harness, während das Plugin CLI und Skills bootstrapped, begrenzte Fortsetzung in derselben Sitzung zulässt und eine Loopback-GoalBar für den exakt begrenzten Loop hinzufügt.

baro als Subagenten-Anbieter für DeepSeek Harness: ein Ziel mit mehreren Storys delegieren, parallele Ausführung, unabhängige Prüfung und ein verifiziertes Ergebnis zurückbekommen – mit Live-Bereich für den Lauf in der Seitenleiste

Local-First-Arbeitsbereich für Inhaltserstellung und -betrieb für DSH: verwalten Sie Ideen, Skripte, Medienassets, Zeitpläne, Ziele, Veröffentlichungsstatus und Reviews nach der Veröffentlichung.

Authentifizierter mobiler Gateway für DeepSeek Harness: verbindet den begleitenden nativen iOS-Client über WebSocket für Sitzungen, Live-Ereignisse, Aufgaben, Ziele, Genehmigungen, Befehle und Dateitransfers, mit QR-Kopplung und Gerätewiderruf.

Mobile Fernsteuerungs-Suite: Bundle-Plugin mit nativem Seitenleisten-Eintrag und Admin-Drawer, selbstheilendes Bearer-Token-Gateway über LAN/Tailscale, Android-App (Sitzungen/Genehmigungen/Fragen/Ziele), /fs/*-Dateiübertragung (Range-Resume, 2-GB-Upload), latenzbasierte Multi-Server-Automatikumschaltung, Offline-Chat-Cache.

Terminal-Client im Vollbildmodus für DeepSeek Harness, basierend auf pi-tui: Sitzungs-Wiedergabe/-Fortsetzung, Streaming-Antworten, einklappbare Tool-Karten, Freigaben und Fragen direkt im Terminal, Verwaltung von Modellen/Voreinstellungen/Berechtigungen/Plänen/Zielen, Shell-Modus sowie ein Trajektorien-Ledger.

MCP-Brücke, die es ChatGPT Web ermöglicht, DeepSeek-Harness-Agentensitzungen und -Ziele zu erstellen, anzuzeigen, fortzusetzen und zu überwachen, während DSHs natives Genehmigungs-, Sandbox- und Arbeitsbereichs-Sicherheitsmodell erhalten bleibt.

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

Ziel-Lebenszyklusverwaltung für dsh mit einem interaktiven Kanban-Board: Ziele, Kriterien, Versuche und Reviews leben im Arbeitsbereich, gesteuert durch graph_*-Tools, mit einem zweispurigen Board in der Unterhaltungsansicht.

Suite von Recherche-Agenten: langfristige Zielsteuerung mit auditierbaren Belegketten, Cron-Scheduling, Multi-Agent-Expertenteams, sich selbst weiterentwickelndem Recherche-Gedächtnis (FTS5 + RRF-Recall), Projekt-Workspaces und einer eigenen Workspace-UI.

Ereignisgesteuertes Sprachansage-Plugin ohne Abhängigkeiten: kein zusätzliches Modell, keine Token-Kosten. Spricht mit der integrierten natürlichen Stimme des Systems, unterstützt sowohl Windows als auch macOS; Endantwort-Ansagen, Genehmigungs- und Frage-Alarme, optionale Ereignisansagen (Zugende, Befehl abgeschlossen, Zieländerung, Werkzeugfehler, Aufgabenaktualisierungen), wiederholbare Endantworten und eine zweisprachige visuelle Einstellungsseite.

Projekt-Datei-Explorer in der Detailspalte (Mehrfachauswahl, Verschieben per Ziehen, Hochladen, Herunterladen, Umbenennen, Papierkorb, im System öffnen) mit einem schreibgeschützten Vorschau-Tab in der Sitzung für Markdown/HTML/JSON/CSV/Notebook/PDF + Code-Hervorhebung, einem Live-Badge für den Durchsatz des Modells und einer mehrzeiligen GoalBar.

Pro-Event-Sound-Benachrichtigungen: Turn-Abschluss, Genehmigung, Frage, Plan-Review, Goal-Blocked und Task-Failure erhalten jeweils eigenen Sound und eigene Lautstärke, konfigurierbar in der Web-UI (integrierter Synth, Mute oder lokale Audiodatei).

Prompt-Optimierung per Klick im Composer — schreibt den Entwurf in einen strukturierten Prompt um (Rolle und Ziel, ausführbare Schritte, Ausgabeformat, Akzeptanzkriterien, Randfälle), mit Vorher-/Nachher-Vorschau, Zurückübernahme und Rückgängig. Ändert niemals die Absicht, erfindet niemals Anforderungen.

Rollenbasiertes Multi-Agent-Team für DeepSeek Harness: Produkt, Architektur, Frontend, Backend, Review und QA arbeiten in neun Phasen mit Prüftoren; dauerhaftes Team möglich. Keine Laufzeitabhängigkeiten, kein Build.

Sieben Agent-Preset-Modi für DeepSeek Harness, jeweils mit fester Tool-Grenze, pro-Modus-Modell-Routing und schnellen/tiefen omd_task-Delegationsstufen, plus einem Plan-zu-Ausführen-Loop (/mode, /start-work, zielgestütztes /ulw) und einer Einstellungsseite, die Modelle pro Modus und pro Stufe neu zuordnet.

Mobile Fernsteuerungs-Suite: Bundle-Plugin mit nativem Seitenleisteneintrag und Admin-Schublade, selbstheilendes Bearer-Token-Gateway über LAN/Tailscale, Android-App (Sitzungen/Genehmigungen/Fragen/Ziele), /fs/*-Dateiübertragung (Range-Fortsetzung, 2-GB-Upload), latenzbasiertes automatisches Umschalten zwischen mehreren Servern, Offline-Chat-Cache.

Laufzeit-Anforderungsdrift-Wächter, der lang laufende DSH-Agenten dauerhaft am vom Nutzer genehmigten Ziel, den Randbedingungen und Entscheidungen ausrichtet.

Evidenzbasiertes Zielverifizierungs-Plugin für DeepSeek Harness. Sperrt Ziele über /ultragoal und prüft den Abschluss anhand von Befehls-Exit-Codes und erzeugten Artefakten, damit das Modell den Aufgabenabschluss nicht fälschlich meldet.

Vom Gehirn inspiriertes kognitives Plugin: episodisches, semantisches, prozedurales und emotionales Gedächtnis mit Signalen des bestärkenden Lernens, ein Zielstapel mit Zeit-Triggern, neugiergetriebene autonome Web-Recherche und proaktive Initiativen.

Feishu/Lark-IM-Kanal für DeepSeek Harness-Agenten mit nativen Thinking-Process-Nachrichten, Freigabekarten, Live-Ziel- und Todo-Karten, Workflow-Fan-out-Linien, Textsuche in Sitzungen sowie Benachrichtigungen zu Hintergrundaufgaben und Subagent-Abschlüssen. Der Zugriff ist designbedingt auf den Sichtbarkeitsbereich der Feishu-App begrenzt — jeder, den die App zulässt, kann den Agenten steuern und seine Freigaben beantworten, sofern die optionalen Sender-, Gruppen- und Genehmiger-Allowlists nicht gefüllt sind.

Macht aus einem einzeiligen DSH-Entwurf ein vollständiges Aufgabenbriefing (Rolle, Ziel, Einschränkungen, Ausgabeformat). Byte-verifizierter Port von linshenkx/prompt-optimizer mit drei Modi und zehn identischen Vorlagen. Verlauf nur nach Zustimmung, mit Versionsketten und Strukturvergleich; jeder Lauf weist den Tokenverbrauch aus. Ohne Klick wird nichts gespeichert oder gesendet.

Fügt Spezifikationsartefakte, Skills, Befehle, zielgestützte Umsetzung und Kontext zum Aufgabenfortschritt hinzu.