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DSH-Sitzungsmanager: Löschen mit Papierkorb/Wiederherstellen/Endgültig löschen, Wiederherstellung archivierter Sitzungen, Statistiken zu aktuellen Aktivitäten, Fortsetzen/Pausieren, Log-Ordner öffnen, Ungelesen-Markierungen, Verzweigung in einen neuen Chat, Arbeitsbereichsgruppierung und -sortierung, Schwellenwert für Kontextkomprimierung.

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.

Computersteuerung für Windows: Screenshot-, Maus-, Tastatur-, Zwischenablage- und Fenster-Tools mit appbezogener DSH-Freigabe. Während der Agent steuert, zeigt der Bildschirm ein orangefarbenes Leuchten und eine Statusleiste; Esc pausiert oder setzt fort.

Automatisches Anhalten und Fortsetzen von Aufgaben in benutzerdefinierten Zeitfenstern zur Vermeidung von API-Kosten in Spitzenzeiten; enthält Kontostandanzeige und ein Ausgabenbalkendiagramm im 10-Minuten-Raster.

Open-Source-Preset Deep PTC mode für DeepSeek Harness. Behält PTC-Tools bei; Arbeitsvertrag: DeepSeek-Identität, Anweisung ans Modell zu unbegrenztem Tokenbudget (keine ausgelassenen Reads/Befehle/Checks), Umfangsplanung (≤5 Min. intern, bis 20 Min. ohne Freigabe angezeigt, darüber mit Freigabe) und Rückfragen bei Unklarheit. Wrapper offizieller shell/job/question-Tools begrenzen Warten: Vordergrundbefehle nach 30 s als Hintergrundjobs (einstellbar); steering-Nutzernachricht beendet Warten; Pausen >5 s und lange run_code-Timer abgelehnt; Fragen zeitgesteuert. Basis ist offizielles PTC des installierten Harness; Upstream-Änderungen inkl. Modul-Löschungen/-Umbenennungen ohne Sitzungsbruch. Executor: Automatic, WSL Bash, Windows PowerShell, native Zsh, native Bash.

Vollduplex-Sprachmodus für die DeepSeek Harness Web-UI: Toggle (2-Sekunden-Pause Auto-Send) oder Hold-to-Talk-Diktat in einen editierbaren Entwurf mit zipformer2-Streaming-ASR, optionalem Wake Word; Edge-TTS-Vorlesen Satz für Satz mit Live-Untertiteln, und Sprechen unterbricht Wiedergabe und laufenden Turn (echtes Barge-in). On-Device-ASR, kein API-Schlüssel.

Pausiert und setzt Aufgaben automatisch während benutzerdefinierter Zeitfenster fort, um API-Kosten während Spitzenzeiten zu vermeiden; enthält eine Anzeige des Kontostands und ein Balkendiagramm der Ausgaben mit 10-Minuten-Granularität.

Pausiert den Agenten direkt vor der nächsten Modellanfrage einer Tool-Runde, während der Composer nutzbar bleibt. Enter allein oder die Fortsetzen-Schaltfläche setzt fort; inzwischen eingegebener Text wird als Steuerungsnachricht gesendet. Laufende API-Aufrufe werden nie unterbrochen, und das Modell bemerkt die Pause nicht.

Nur ein Connector: Er rendert selbst nichts. Er abonniert DeepSeek-Harness-Sitzungsereignisse, fasst sie zu 12 Arbeitsphasen zusammen (planning / thinking / executing-tool / streaming / waiting-input / voice / awaiting-approval / complete / error / paused / idle / heartbeat) und sendet jede Phase per POST an das Desktop-Pet-Backend unter http://127.0.0.1:8000/api/plugin/dsh/ingest. Es gibt kein Fenster; API-Schlüssel oder Token sind nicht nötig. Die Mao-Live2D-Pet-App muss separat installiert und gestartet werden (eine Windows-Electron-App mit eigenen Voraussetzungen PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+). Ohne sie gibt es kein Ziel für die Daten.

Spracheingabe für die Web-UI: nach Pausen segmentiertes Diktat und Sprachnachrichten, jeweils mit eigener Anbieter-Fallback-Kette (Deepgram, Groq, HuggingFace, lokales whisper.cpp oder ein OpenAI-kompatibler Endpunkt).

Domänenidentitätsschicht für lang laufende Agentensitzungen: deklarationsbasierte Domänenadressierung, Sitzungsfabrik, vierstufige Pause und Modellverteilung zur Koordination mehrerer Top-Level-Sitzungen.

Rendert Wallpaper Engine-Szenenhintergründe in Echtzeit im Browser (three.js-Player plus Rust/WASM-CPU-Partikelsimulation) und spielt Video- und Web-Hintergründe ab, mit Rückfall auf das Vorschaubild, ohne dass eine Wallpaper-Engine-Laufzeit nötig ist. Durchsucht die lokale Steam-Workshop-Bibliothek (431960) per Autoerkennung oder manuellem Pfad und bietet ein Einstellungspanel für Hintergrundauswahl, Bibliotheks- und Engine-Verzeichnisse, Leuchten, Pause und Qualität.

Öffnet Quellcode-Links aus DeepSeek-Harness-Gesprächen an der referenzierten Zeile, zeigt Git-Diffs neben dem Chat, prüft pausierte Variablen und macht Erklärungen zu durchsuchbaren Markdown-Speicherkarten. Python-Klassenbeziehungen sind Beta. Go/Java-Navigation benötigt Language-Server, Breakpoint-Debugging einen Debug-Adapter.

Workbench mit KI-Assistent, Pause-/Stoppsteuerung, separaten Einstellungen für Hintergrundmodelle, Aufgaben/Antworten, Linky, gezielter Wissensaufnahme, lokaler und 云之家-Suche, Nachrichtenlektüre und Entwicklertools. Optionale Embeddings laden ein Modell herunter. 云之家 benötigt CLI/Konto; Web-Chats benötigen die Desktop-App.

Rollenbasierte KI-Schwärme für DeepSeek Harness: ein Architekt plant, parallele Builder führen aus, Reviewer sichern die Qualität, und ein Integrator liefert aus. Modell-Pinning pro Rolle mit Fallback-Ketten, Review-Schleifen, Evidenz-Verträgen, von Menschen gesteuerte Reviews, quotenbewusstes Pause/Resume sowie ein Live-Kanban + Flussdiagramm in der Web-GUI. 40 Tests; Installation von GitHub oder npm.

Laufende Konversationsaufgabe aus dem Composer-Bereich pausieren / fortsetzen / abbrechen: Erzwungene Pause unterbricht sofort und merkt sich das unterbrochene Tool, sichere Pause landet nach Abschluss des Tools oder der Argumentation, Fortsetzen fragt nach Bestätigung, und die Standard-Pausengranularität ist in den Einstellungen konfigurierbar.

Steuert angemeldetes Chrome: echte Tabs, Iframes gleicher Herkunft. macOS/Windows/Linux; Chrome 116+, Node 18+. Native messaging + `chrome.debugger`, kein Port; 12 `browser_*`, CLI `cb`. `browser_download`: Link/Ziel/URL mit Anmelde-Cookies; Downloads/Arbeitsordner, folgt Weiterleitungen, erhält Servernamen. Fremdherkunft-Iframes nur gelistet, ohne Zugriff. Paket mit nativem Host + MV3; Erststart kopiert/installiert und registriert native messaging. Kein Klonen, `install.sh`, `python3`. DSH Bridge hinzufügen: Chrome Web Store (https://chromewebstore.google.com/detail/bippcbbbipppmhjkjomgdnjbooecbimo, kein Developer mode) oder entpackte Kopie via `chrome://extensions`; bis dahin Tools mit Fehlerhinweis. Windows: Chrome/Edge-Registrierung, benannte Pipe.

Zählt Agentenschritte und ergänzt alle N Schritte den unmittelbar zu sendenden Batch um eine Fortschrittsanweisung: Der Agent nennt laufende, abgeschlossene und nächste Aufgaben und arbeitet ohne Pause weiter. Einstellbar sind Intervall, Prompttext und die standardmäßige Beschränkung auf den Hauptagenten.

Fasst alte Gespräche per Nebenmodell vor vollem Kontext zusammen; dauerhaftes On-Disk-Protokoll, nach Host-Kompaktierung neu verankert. Messung: reale Ganztagssitzung, 6 Faltungen ersetzten 209 Nachrichten; aktiver Kontext blieb bei zigtausend Tokens. Routing je Aufgabe über 6 Pools (sparsam, mechanisch, Hauptmodell, schwierig, Vision, Review) oder Auto/Kleinklassifikator; Wechsel erst ab Konfidenzschwelle, Prompt-Cache bleibt warm. Drei-Zeilen-Marke startet 4-Schritt-Übergabe (Fork-Sicherung, Dokument, Kompaktierung, Aufwecken), ohne aktive Subagenten zu verlieren; /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover manuell. Agent Teams optional; /vision für Textmodelle; große Diffs an Tester + unabhängigen Reviewer. UI/README in 11 Sprachen. Skills: MySQL/Redis-Lesen, Commits, Anforderungen/Design.

Automatische Sperre von Sitzungen zu Stoßzeiten: Wochenendmodus + globale automatische Pause bei Spitzenlast + Einfrieren/Fortsetzen auf Ebene der Sitzung + automatischer neuer Versuch im Backend, automatisches Fortsetzen außerhalb der Stoßzeiten.

Composer-Mikrofon für die Web-UI: Tippen zum Überwachen der Live-Transkription und Gedrückthalten zum Sprechen, mit Host-Edge-TTS-Antwortvorlesung, die gestreamt wird, während das Modell generiert, Echo-Pause während des Vorlesens und Tippen zum Stoppen.

DeepSeek-Kontostand und geschätzte Ausgaben der aktuellen Sitzung in einem Chip der oberen Leiste und einer Einstellungskarte, mit pausen-bewusster automatischer Aktualisierung, einer bearbeitbaren offiziellen Preistabelle, einem `deepseek_balance`-Modelltool und einer zweisprachigen Oberfläche.

Visueller Ziel-Lebenszyklus für die DSH-Weboberfläche: ein Composer-Dock zum Erstellen, mehrzeiligen Bearbeiten, Pausieren, Fortsetzen, Abschließen und Löschen von Session-Zielen mit Live-Rundenfortschritt, plus ein Phasenpunkt-Eintrag im Composer und eine Zielübersicht auf der Einstellungsseite.

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.