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Registriert Ark Agent Plan-, Coding-Plan- und Postpaid-Model-Routen im nativen DSH-Modellauswahldialog.

Volcengine-Ark-Provider-Plugin für DeepSeek Harness (DSH): registriert Agent Plan, Coding Plan und Postpaid-Routen auf dem nativen pi-ai-Adapter, sodass Ark-Modelle in der Modellauswahl erscheinen.

Abrechnungs-Dashboard in der Seitenleiste: aus Sitzungsprotokollen aggregierte tatsächliche Nutzung (Aufrufe/Tokens/Cache pro Modell und Tag), Kostenschätzung in CNY aus einem aktuellen Multi-Provider-Preiskatalog, Routen der Abopläne (coding/token/agent) ausgenommen, sowie Status-Punkte pro Anbieter.

Wortalternativen und durch Unterstrich ausgelöste Lückenfüller im Composer. Beende eine Zeile mit _ und sie wird ausgefüllt; Rechtschreibfehler werden während der Eingabe markiert. Läuft über das bereits in dsh konfigurierte Modell, daher wird kein API-Schlüssel benötigt.

Fernsteuerung von dsh web über einen Smartphone-Browser: Das Plugin fügt ein Settings-Panel im Harness hinzu (Tabs für Cloud-/Self-hosted-Modus, Kontoanmeldung, Bridge-Start/-Stopp, Feedback) mit Same-Origin-Relay-Routen unter /dsh-remote; die Desktop-Bridge und der Self-hosted-Relay-Router in diesem Repository tunneln das lokale dsh web zu einer Smartphone-PWA mit Access-Key-Authentifizierung, einer Live-Geräteliste und optionalen Datenverkehrsquoten.

Täglicher RSS/Atom-Nachrichtendigest für DSH: eingebaute Kanäle sowie ein kuratierter awesome-rsshub-routes-Katalog und benutzerdefinierte Feeds (beim Speichern validiert), aggregiert zu einem täglichen Markdown-Digest „今日值得读“ und in den System-Prompt eingefügt; Web-GUI-Einstellungskarte und Seitenleisten-Leser.

Pro-Runde-Cache-Billing im Composer-Context-Meter-Popover: was der aktuelle Aufruf für Cache-Treffer, -Misses und Output in CNY ausgibt, mit automatischer offizieller Peak/Off-Peak- und pro-Modell-Preisgestaltung; auf nicht-offiziellen DeepSeek-Routen versteckt.

Spracheingabe-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Eine Mikrofon-Schaltfläche im Composer wandelt Sprache in einen Entwurfstranskript um, mit wählbaren Spracherkennungs-Backends, optionaler Nachbearbeitung über die eigenen LLM-Routen von dsh und einer nativen Einstellungsseite.

Fügt reinen Text-Hauptmodellen ein konfigurierbares Vision-Modell hinzu: ein vision_read_image-Tool, einen Vision-Modell-Selektor in der Composer-Leiste und automatische Bild-zu-Text-Konvertierung für reine Textrouten.

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

Hält pro Anbieter einen Pool von API-Schlüsseln mit automatisch erstellten Klon-Routen vor, schaltet bei Quota- oder Rate-Limit-Fehlern auf den nächsten Schlüssel um, prüft abgekühlte Schlüssel auf Erholung und zeigt Pools, Cooldown und Wechselcodes im Settings-Bereich an.

Leitet jede delegierte Aufgabe automatisch und intelligent an das bestkonfigurierte Modell weiter – mit Aliassen, Fähigkeits-Tags und Nutzungshinweisen –, damit Routinearbeit schnell und günstig bleibt, während komplexe Arbeit an stärkere Spezialisten geht. Konfiguriere dein Modellteam in der Web-UI oder per geführtem Setup, führe Spezialisten parallel mit zuverlässigem Ergebnis-Merging aus und sieh das gewählte Modell in Subagent-Ansichten und direkt im Tasks-Baum von Better Sidebar auf einen Blick.

Während der Hauptverkehrszeiten an Werktagen in Peking (standardmäßig 09:00-12:00 und 14:00-18:00) blockiert es offizielle DeepSeek-Anfragen oder leitet sie an einen konfigurierten Ziel-Provider um; außerhalb der Spitzenzeiten fließt der Verkehr wie üblich an den offiziellen Dienst.

Ein-Klick-Einrichtung kostenloser Modelle für DSH Web, gedacht für Programmieranfänger: Ein-Klick-Installer für Windows (install.bat) und macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); vier dauerhaft kostenlose Kanäle – Zhipu GLM (Text + Bild), SiliconFlow (Qwen3-8B plus 15+ Modelle unter 9B), iFlytek Spark Lite und der kostenlose OpenRouter-Pool, der über openrouter/auto läuft und aus einem sich mit der Zeit ändernden Pool wählt; der Einrichtungshinweis unten links verschwindet, sobald ein kostenloses Modell verbunden ist; Echtzeit-Erinnerung an DeepSeek-Preise zu Stoß- und Nebenzeiten; mitgeliefertes Hilfezentrum für Anfänger.

Modellseitiges display_file-Tool, das 36 Dateiendungen in der Weboberfläche inline darstellt: Bilder mit Klick-Zoom-Lightbox, spulbares Video, Audio, PDF, per LibreOffice auf dem Host in PDF konvertierte Office- und OpenDocument-Dateien sowie lokales HTML in einem isolierten Frame; Bytes werden über eine signierte HTTP-Route mit Range-Unterstützung gestreamt, und PNG/JPEG/WebP/GIF gelangen auf bildfähigen Routen auch in den Modellkontext.

Leitet Modell-Anfragen, Web-Abfragen/Suchen und gestartete Tools durch den Windows-System-Proxy oder eine benutzerdefinierte Adresse — idempotenter Kernel (Lesezugriffe bauen den Dispatcher nie neu), Ein-Kopfzeilen-Umschalter, URL-spezifische Routendiagnose und NTLM-bewusste 407-Hinweise.

Lokaler OCR-Fallback für reine Textrouten: Wenn das Sitzungsmodell erklärt, dass es keine Bilder akzeptieren kann, wird das angehängte Bild lokal zwischengespeichert und sein Pfad injiziert, damit das Modell ocr_image aufrufen kann — PP-OCRv5 + ONNX Runtime auf der CPU, kein API-Schlüssel erforderlich, Bilder verlassen die Maschine nie. Still, wenn das Modell Bilder sehen kann.

Leitet Agent-Anfragen an konfigurierbare Default-, Planner- und Sub-Agent-Modelle weiter, verwendet im Plan-Modus automatisch die Planner-Rolle, mit Reasoning-Aufwand pro Rolle und Web-UI-Konfiguration.

Kapselt Verwaltungsbefehle für virtuelle Python-Umgebungen: reduziert Netzwerk- und Berechtigungsprobleme, auf die Agenten bei der Umgebungsverwaltung über Terminalbefehle stoßen, funktioniert betriebssystemübergreifend und leitet Installationen automatisch über Mirrors und lokale Proxys. Die Tools sind strikt auf die gewährten Lese-/Schreibberechtigungen beschränkt.

Simuliert eine Codex-Umgebung für ausgewählte Modellrouten, um die Erfolgsrate von Tool-Aufrufen bei GPT-Familienmodellen zu verbessern.

Verbindet Sitzungsbilder mit konfigurierbaren Vision-Anbietern und gibt rein textbasierte Analysen an berechtigte DeepSeek Harness-Modellrouten zurück.

Visual-Novel-Theme zu 『Mahoutsukai no Yoru』 für die DeepSeek Harness Web-UI: Menüs im Stil des Originals, drei Charaktere mit Persona, Tag- und Nacht-Playlists sowie eine Endsequenz. Das Repository liefert keine eigenen Assets; die 380 Dateien / 263 MiB, die es steuert (136 Sprites, 208 UI-Teile, 13 Hintergründe, 23 Audios), müssen aus einer eigenen Kopie des Originalspiels rekonstruiert werden, und bis dahin bleibt der Bildschirm weitgehend leer. Die 23 Audios sind OGG bis auf einen entfernten Header; die 357 Bilder nutzen proprietäre Formate .mzp/.cbg, daher bietet der Dateizuordnungsleitfaden zwei Wege und einer verlangt einen eigenen Decoder.

Advisor-Reviews, die über Runden konvergieren, ein Engineering-Modus, dessen Schreibvorgänge ein Design-Token erfordern, die Eskalation einer Aufgabe an ein stärkeres Modell und parallele Multi-Modell-Beratung; eine Einstellungsseite bearbeitet Modellrouten, Timeouts und Budgets.

Plan-Nutzungs-Pet für die DSH-Web-GUI: eine schwebende, skelettanimierte Figur meldet das Kontingent in einer Sprechblase, gleicht den konfigurierten Anbieter automatisch ab (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek), um einen Plan-Prozentsatz oder einen Kontostand zu zeigen, und fällt auf lokale Token-Statistiken zurück, wenn die Anbieter-API nicht verfügbar ist; verschiebbar, per Mausrad skalierbar (90-260px), synthetisierte Klickgeräusche, ausschließlich Loopback-Routen.