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Nativer Rapid-MLX-Provider für DeepSeek Harness (dsh) — dsh liest die Modellinformationen vom Server anstatt aus Ihrer settings.yaml.

Ollama-Provider für DeepSeek Harness mit Modellverwaltung, Gesundheitsprüfungen, regelbasiertem lokalem Routing und Cloud-Fallback.

Denk-Budgets pro Anfrage, ein Kompaktierungs-Backend und ein Einstellungs-Tab für die lokale Qwen3.8-Linie (llama.cpp oder NInfer).

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.

Nutzt AItelier als Subagenten aus DeepSeek Harness: Pipelines von SkillFlow erzeugen, bearbeiten, ausführen, exportieren und importieren. Nur Client – erfordert ein laufendes AItelier-Backend (Docker; siehe README).

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

dsh-llm-ollama ist ein Community-Plugin für DeepSeek Harness (dsh), mit dem Harness über das native Ollama-Protokoll (/api/chat) eine lokale Ollama-Instanz anbindet. Sofort einsatzbereit: Es werden keine offiziellen dsh-Dateien geändert, nach der Installation erscheint eine Ollama-Seite in den Einstellungen und die Modellauswahl der Sitzung bietet die Modelle dieses Anbieters an.

Control panel for local LLM inference servers in the DSH web view: service registry with health checks and stop controls, named parameter profiles for llama.cpp, SGLang and vLLM with pre-save KV/VRAM validation, GPU detection, and tok/s benchmarks.

Local LLM integration plugin for DeepSeek Harness