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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.

Native konversationelle Bildgenerierung für DeepSeek Harness: Bitten Sie den Agenten, ein Bild zu erstellen, und er übernimmt die Generierung und behält das Ergebnis direkt in der Konversation.

Meldet, welche Skills in jedem Turn aufgerufen wurden (vom Modell geladen, als /name getippt oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einer eingefügten Repository-, Ordner-, SKILL.md- oder Zip-Adresse, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der Skill-meta.yaml und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Zeigt an, welche Skills jeder Turn aufgerufen hat (vom Modell geladen, als /name eingegeben oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einem eingefügten Repository, Ordner, SKILL.md oder Zip-Pfad, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der meta.yaml des Skills und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sessions hinweg an Sie, konsolidiert im Schlaf automatisch (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen zu Ihrer Prüfung ein und führt ein wieder abspielbares Audit-Trail. Offline-First-lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren, editierbaren Markdown-Spiegeln, einem Entity-Graph, einem interaktiven Memory-Panel sowie einer externen API und CLI.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert dich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf selbst (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für deine Prüfung ein und führt ein wiedergabefähiges Audit-Protokoll. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit manuell editierbaren Markdown-Spiegeln, ein Entity-Graph, ein interaktives Gedächtnis-Panel sowie eine externe API und CLI.

Diagnostiziert und repariert DeepSeek Harness auf nativem Windows rund um den offiziellen persistenten PowerShell- und Workspace-Write-Stack, erstellt die Desktop-Verknüpfung und behält ältere Git-Bash- und BusyBox-Voreinstellungen hinter einer expliziten Legacy-Einrichtung. Kein WSL.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für die Prüfung ein und führt eine wiederabspielbare Prüfspur. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren Markdown-Spiegeln, einem Entitätengraphen, einem interaktiven Gedächtnis-Panel sowie externer API und CLI.

Fügt ein herbeirufbares Verzeichnis von Domänenexperten hinzu, die als Subagenten ausgeführt werden, während die Elternsitzung die Aufgabe und die endgültige Antwort behält.

Vorlesen im Chat für DeepSeek Harness: per Tipp AI-Antworten vorlesen, pausieren und fortsetzen mit natürlichen Doubao-TTS-Stimmen (BYOK); liest nur die endgültige Antwort, Code, Tabellen und Diagramme werden ausgefiltert; lokale Engine, das Plugin speichert keinen API-Schlüssel.

Lark/Feishu-Bot-Kanal für DeepSeek Harness: Jeder Chat steuert seinen eigenen Agenten, und Tool-Genehmigungen, Modellfragen und Planüberprüfungen kommen als Karten zurück, die per Schaltfläche oder Antwort beantwortet werden. Wechsle Arbeitsbereich und Modell direkt im Chat (`/cd`, `/model`, `/new`) und betreibe mehrere Bots, die getrennte Sitzungen führen und sich in einer Gruppe gegenseitig den Zug übergeben können.

Hält einen lokal laufenden TinyTitan-Modellserver aus dem Harness erreichbar: aktualisiert die Route llm-pi-ai aus den installierten Modellen und bindet ein Kompaktierungs-Backend ein, das nicht denkt.

Tencent-CodeBuddy-Modellanbieter für DeepSeek Harness, der sich per Browser-OAuth statt mit einem API-Key anmeldet: listet den CodeBuddy-Modellkatalog mit den Kontext-, Ausgabe-, Tool-Calling-, Reasoning- und Bild-Fähigkeiten jedes Modells auf, verwaltet mehrere Konten mit automatischem Failover auf das nächste nutzbare, zeigt das Restkontingent im Composer mit einem Panel zur Token- und Guthaben-Nutzung und erledigt pro Konto automatisierbare CodeBuddy-Growth-Aufgaben mit Ausführungslog. Installation über npm mit `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Verzweigen Sie weiter in beliebiger Tiefe von jeder abgeschlossenen Antwort, während die Hauptsitzung unverändert bleibt.

Portiert alle 38 opencode-Themes (33 TUI + 4 Desktop 2.0 + system) in DeepSeek Harness: datengetriebene Pipeline (JSON → color resolve → DSH override), Persistenz pro Browser, Wahl zwischen Monospace und proportional, fünf Code-Schriftarten sowie einen system-Fallback, der nur die Typografie behält.

Text in einer committeten DSH-Antwort auswählen, um ein unabhängiges, persistentes, schreibgeschütztes Multi-Turn-Topic zu öffnen, das an Source-Session-Evidenz und Projektdateien gebunden ist, während der Quell-Agent weiterläuft.

Fügt der DSH Web UI eine Worktree-Ansicht hinzu, die Sessions nach Git-Worktree gruppiert und DSH als maßgebliche Quelle beibehält.

Klassifiziert anstehende Tool-Aufrufe mit Jev (dem nicht-generativen Entscheidungsmodell von TypeSafe AI) auf tools/pre-execute — sicher hochriskante Aufrufe werden abgelehnt, unklare zur Freigabe eskaliert — und genehmigt klar erlaubte, reversible Aufrufe auf approval/request automatisch, hinter Argument-Evidence-Gating. Erweitert außerdem den Session-Reference-Resolver per Subclassing, damit Snapshots Jev-bewertete Nachrichten behalten statt älteste zuerst zu verwerfen. Fällt bei jedem Provider-Fehler auf Standardverhalten zurück; Shadow-Modus mit /jev-stats-Befehl; TypeSafe- oder OpenRouter-Endpunkte; 64 Tests.

Multi-Provider-Nutzungsstatistik-Framework (v2-Adapter-Vertrag): persistente Kapsel plus Detail-Panel; DeepSeek offiziell (tägliche Nutzungsableitung per Intervallbuchhaltung mit Peak/Tal-Countdown-Badge, funktioniert auch ohne offiziellen Nutzungsendpunkt) und OpenCode Go eingebaut; jede andere Datenquelle wird durch das Hinzufügen einer einzigen mjs-Adapterdatei eingebunden, in den Einstellungen heiß austauschbar, API-Schlüssel verbleiben auf dem Host.

Greift auf die dsh-Web-UI über das LAN zu: HTTP/HTTPS/WS-Weiterleitung plus TLS (selbstsigniert oder benutzerdefiniert); adaptive Brotli/gzip-Komprimierung für HTTP und permessage-deflate für WebSocket; Halb-offenes WebSocket-Sonden verhindert, dass mobile Clients nach dem Hintergrundbetrieb veralten; automatische Starttoken-Injektion ermöglicht LAN-Geräten die Verbindung ohne Token-Kopie; DNS-Rebinding-Schutz + Loopback-only-Upstream-Whitelist.

MCP-Server-Manager (stdio / streamable-http): pro Arbeitsverzeichnis Projekt- und globale Konfigurationsebenen; projektbezogene MCP werden standardmäßig über eine Middleware-Schicht in 4 atomare Werkzeuge zusammengefasst (`middleware: all` bezieht globale Server mit ein, in den Einstellungen heiß umschaltbar); Workspace-Isolierung verhindert projektübergreifende Störungen; Konfigurationen behalten nur `${ENV}`-Referenzen, keine Klartext-Geheimnisse auf der Festplatte; Runtime-Registrierungs-API, mit der andere Plugins MCP-Server einspeisen können.

SSH-Betriebsterminal für die DSH-Web-Oberfläche: Steuern Sie einen verbundenen Server aus dem Hauptgespräch (ssh_connect/ssh_exec/ssh_read/ssh_write/ssh_disconnect), während rechts ein interaktives xterm.js-Terminal bereitsteht.

StrataGate verleiht DeepSeek Harness einen sich weiterentwickelnden, local-first-Langzeitspeicher für Benutzereinstellungen, Projektentscheidungen, Konversationen und Werkzeugergebnisse über Sitzungen hinweg; es schichtet den Verlauf mit vom Benutzer einstellbarem Zeitverfall, verstärkt Erinnerungen durch tatsächliche Antworteinsätze, zeigt arbeitsbereichsbezogene Nutzungszähler und hält abgerufene Belege bis zu ihren ursprünglichen Nachrichten zurückverfolgbar.