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Chat-Wiederherstellung für DSH: die letzte abgeschlossene Benutzernachricht bearbeiten und fehlgeschlagene Züge explizit erneut versuchen, beides über Sitzungs-Fork-Zweige, die die ursprüngliche Unterhaltung unangetastet lassen.

Branch-basiertes Bearbeiten von Nachrichten / Neu-Ausrollen / Wiederholen / Versions-Zeitleiste.

Branch-basiertes Bearbeiten von Nachrichten, Reroll, Retry und eine Versions-Zeitleiste.

Coding-Abo-OAuth für SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code und Claude Code sowie ein optionales Loopback-OpenAI/Anthropic-Gateway: lokaler Login ohne Token-Einfügen, AUTH-Aktualisierung und -Wiederholung, grok-4.6 xhigh und Koexistenz von API-Key-Routen.

Rollenbasierte Retry- und Fallback-Strategien für LLMs.

Rollenbasierte LLM-Strategie für Wiederholung und Fallback.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.

Aufgabenzuverlässigkeit: automatischer Neuversuch bei Modell-Timeouts/-Fehlern, automatische Fortsetzung unerledigter Aufgaben, Abschlussprüfung, Unterbrechung von Denkschleifen, Wiederaufnahme nach Schlafmodus oder Neustart, Autopilot-Modus und Remote-Trigger-Endpunkt (npm: `dsh-task-reliability`).

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

Ausführungsdisziplin-Suite für DSH mit Abfangen identischer Wiederholungsversuche, erzwungener Reflexion, Todo-Durchsetzung, Speicher-Deduplizierung und Umwandlung von Erfahrung in Skills (11 Plugins + 6 Skills).

Native Desktop- und Webhook-Benachrichtigungen für Turn-Abschlüsse, Fehler und Genehmigungsanfragen, mit Ergebnis-Filtern, Inhaltsregeln, Datenschutz-Controls und wiederholter Zustellung.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

Lässt reine Textmodelle Bilder sehen: Trifft ein Bild mit einem Platzhalter wie \[image omitted because this model accepts text only] ein, ruft das Modell das Werkzeug vision_describe auf, und das Plugin leitet die Bildreferenz samt Frage an ein multimodales Modell weiter und wiederholt bei Fehlschlag mit einem Ausweichmodell. Konfiguriert wird auf der Einstellungsseite, gespeichert über die offizielle Settings-API.

Pro-Modell-Proxy-Routing für LLM-Anfragen: ausgewählte Modelle gehen durch einen Proxy (Clash usw.), der Rest bleibt direkt, mit automatischem Retry bei Transportfehlern, 429 und 5xx, live konfiguriert von der Einstellungsseite.

Spielt verschiedene konfigurierbare Sounds für fünf Konversationsereignisse in der DeepSeek Harness Web-GUI ab: normale Fertigstellung, Unterbrechung, Fehler, Genehmigungswartezeit und automatischer Wiederholungsversuch erfolgreich; jedes Ereignis hat eine eigene Audioeinstellung und mitgelieferte Standardeinstellung, mit automatischem Wiederholungsversuch nach Fehlern unter Verwendung einer konfigurierbaren Wartezeit (10-300 s), plus eine Community-Soundbibliothek. Kompatibel mit DSH 0.1.5-rc.2.

Erweiterte Vision-Toolbox: 14 Pixel-Level-Vision-Tools (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, long-screenshot OCR, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot), gesteuert von einem OpenAI-kompatiblen Endpoint, mit sauberen [图片: path]-Bridge-Markern, Content-Safety-Klassifikation und Auto-Retry bei Rate-Limits.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

Agentische Antwortprüfung für DeepSeek Harness: Jeder letzte Turn des Assistenten wird von einem separaten LLM mit 1–100 bewertet; Ergebnisse unterhalb der Schwelle lenken den Agenten mit konkreten Hinweisen zurück. Die Punktzahl erscheint als Chip in der Aktionszeile der Antwort (grün bestanden / rot: Überarbeitung nötig, mit Anzahl der Wiederholungen und Grund beim Darüberfahren). Konfiguration des Gates live über einen HTTP-Server auf 127.0.0.1, dazu ein eingeklapptes Dock über dem Eingabefeld und ein optionaler Tab in der rechten Seitenleiste über dsh-better-sidebar.

Prompt-Verbesserer für die DSH-Weboberfläche mit basic/standard/expert-Modi: standard und expert schreiben Entwürfe mit Projektkontext und jüngster Sitzungshistorie um, versuchen es elegant erneut, wenn Gateways reasoning-effort-Einstellungen ablehnen, und zeigen eine Vorher/Nachher-Prüfung mit Undo.

Setzt unterbrochene DSH-Turns automatisch fort: sendet ein in der Warteschlange stehendes 「继续」 nach Turn/Ende mit Fehler-, Unterbrechungs- oder Max-Tokens-Grund, mit Gnadenfrist, Cooldown, exponentiellem Backoff, Obergrenze für aufeinanderfolgende Versuche, Boot-Scan, einer Einstellungskarte und einer pro Sitzung Stop/Wiederherstellen-Schaltfläche in der Composer-Symbolleiste; wechselt niemals Modell oder Anbieter.

Automatische Provider-/Modell-Fallback-Ketten für DeepSeek-Harness-Agenten, wenn LLM-Anfragen wiederholt fehlschlagen (Retries aufgebraucht, Auth, Kontingent, Rate-Limit).

Governance und Anomalie-Diagnose für Agent-Trajektorien: baut flache Sitzungsprotokolle zu verzweigten Trajektorien-Bäumen um, erkennt Loop-Deadlocks, ungültige Retries und Zieldrift, alarmiert mit Kostenzuordnung, bietet Ein-Klick-Unterbrechung und Breakpoint-Fork über offizielle APIs, eigener GUI-Tab.

Native Vision-Bridge für LLM-Anbieter: In den Chat eingefügte Bilder werden von einem Vision-Modell (Qwen3-VL über pi-ai/llama.cpp) beschrieben, und die Textbeschreibung wird zur Antwort an das rein textbasierte DeepSeek weitergegeben — Bildaufnahme, Routing und Kompaktierung laufen vollständig über harness-native Mechanismen, mit LRU-Beschreibungscache und 503-Retry.

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.