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Warum muss der nächste Mitarbeiter, dessen Denken du destillieren willst, ein Kollege sein? Destilliere die Denkweise beliebiger Personen – mentale Modelle, Entscheidungsheuristiken, Ausdrucks-DNA.

Claude Code oder Codex übernehmen das Denken: Anfrage verstehen, einen klaren Prompt für DeepSeek Harness schreiben und das Ergebnis prüfen. dsh-baton führt Tests selbst aus, listet Änderungen auf und lässt alle Anforderungen von einem Subagent prüfen; das Hauptmodell liest nur das Ergebnis und entscheidet. Codex wartet in einem einzigen Aufruf bis zu 59 Minuten, ohne vertrauenswürdigen Hook oder Polling. Die Anfrage lässt sich währenddessen ändern, das Harness-Modell für die Aufgabe festlegen. Bei großen Aufgaben spart das den Großteil des Plan-Kontingents.

Google-Antigravity- (agy CLI) Modelle für DSH – Streaming-Chat mit Gemini/Claude/GPT-OSS-Abonnements, native Tool-Karten, Thinking-Turns und Google-OAuth-Login in der GUI.

Verbindet beliebige ACP-fähige Agenten mit DSH und nutzt DSH als zentralen Einstieg für Gespräche und Aufgaben. Modelle, Denkstufen und Berechtigungsmodi stammen vom Agenten. Tool-Aufrufe erscheinen im Hauptchat, Diffs auf einer eigenen NTR-Seite und Freigabeanfragen im Composer. Ein lokal installiertes ACP-fähiges Agent-CLI ist erforderlich.

Inline-Mini-Spielhalle unter dem Streaming-Reasoning von DSH: sieben leichte Spiele, automatisches Pausieren und Ausblenden sowie Fortsetzen der letzten Partie.

Ein Live2D-Walmädchen als Begleiter für die DeepSeek Harness Web UI: das Modell bleibt auf dem Bildschirm und reagiert darauf, was der Agent gerade wirklich tut (Denken, Tool-Aufrufe, streamender Text, Fehler, Turn-Ende); Klick auf sie sendet dem Agent eine Nachricht, und die Antwort streamt in eine Sprechblase; Rechtsklick öffnet ein Menü mit Ausdrücken, Verkleidungs-Items, Schreibtischszenen und Einmal-Animationen — jede Aktion aus dem Hotkey-Blatt des Original-Modellautors übernommen, sodass nichts kollidiert und alles von selbst ausläuft. Nicht-kommerzielle Modell-Assets (CC BY-NC-SA 4.0), MIT-Code, von Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

Übersetzt DSH-Reasoning, Aufgaben, Antworten und Review-Begründungen in 9 Sprachen. Unterstützt Ollama, eigene OpenAI-/Anthropic-APIs sowie Google/Bing; mit geordneter Ausweichkette, Speichersteuerung für lokale Modelle und Erhalt der Originale.

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.

Codex-artiges automatisches Einklappen des Workflows: Abgeschlossene Runden werden zu einer einzigen Zeile „in Xs verarbeitet“ zusammengeklappt, sodass nur die endgültige Antwort übrig bleibt; Tool-Aufrufe und Denkblöcke werden zu Live-Zusammenfassungs-Chips zusammengeklappt, die dem Streaming folgen; stufenweise ausklappbar, bei der Deinstallation vollständig rückgängig zu machen.

Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

Passt das Denk-Status-Label „Deep diving“ auf einen beliebigen Text deiner Wahl an.

Legt die Reasoning-Sprache des Modells auf die unter Settings - General - Thinking language gewählte Stufe fest (vereinfachtes Chinesisch oder eine Standardstufe, die nur Antworten einschränkt und das Reasoning dem Modell überlässt). Fügt eine System-Prompt-Sektion mit Reihenfolge -1000000 ein und setzt sie am Ende des Assemble-Ablaufs wieder an den Anfang; optional wird eine Kopie vor jede Nutzernachricht gesetzt, wenn Modelle statische Sektionen schlecht befolgen.

Reflexives Selbstverbesserungs-Plugin für lokales Qwen3.8 27B/3.8 Flash und Online-APIs: Ein Konvergenzsteuerer für Code-Schleifen bremst wiederholtes tiefes Verifizieren bei Qwen3.8 27B/Flash, damit es schneller konvergiert und weniger Denkzeit benötigt; ein Delivery-Schutz mit fünf Zuständen erkennt und korrigiert festgefahrene Runden und Endlosschleifen. Modellunabhängige Host-Logik, weitgehend mit Online-APIs kompatibel; kontinuierliche Verbesserung pro Nutzung mit Gegenargument-Selbstprüfung, Eskalation an einen Kritiker, Speicherabruf per invertiertem Index, Code-Schleifensteuerung und Fünf-Zustände-Schutz.

Arcade im Seitenpanel: 18 Offline-Minispiele zum Spielen, während das Modell nachdenkt.

Lass deine Ideen fließen — Tydora ist ein moderner Desktop-Markdown-Editor, der WYSIWYG-Bearbeitung, bidirektionale Links, Mindmaps und eine unendliche Leinwand vereint und so tiefes Denken und mühelosen Ausdruck ermöglicht.

UI-Erweiterungssuite für den DSH-Webclient: Vervollständigung des chinesischen Gebietsschemas, einzeilige Statistiken, automatisch erweitertes Denken, Chat-Breite, Sitzungs-Archivierung und -Löschung, plus optionaler Prompt-Injection-Schalter (standardmäßig aus).

Das Marketing-Betriebssystem für KI-Agenten: erst wie ein Marketingprofi denken, Taktiken sind das Ergebnis.

Auto-Thinking-Effort-Routing für dsh: ein lokal feinabgestimmter 7-Fragen-Klassifizierer (ModernBERT, 842 MB, <1 s CPU-Inferenz) wählt low/high/max für No-Intent-Nachrichten; In-Session-Retries eskalieren die Stufe (low → high → max) unter Ausschluss-Constraints; der Judge-Service fällt sicher auf low zurück, wenn nicht erreichbar. Ein Tier-Chip in der Input-Leiste zeigt die Live-Stufe und die letzten 20 Bewertungen. Alle Inferenz ist lokal — Aufgabentext verlässt niemals die Maschine.

Live2D-Desktop-Haustier-Overlay für die DSH Web-GUI: spiegelt den Agentenstatus (Denken, Leerlauf, Fehler, Fertig, Warten auf Genehmigung) mit Bewegungen und Sprechblasen, Touch-Reaktionen pro Teil, Drag-to-Dock, umschaltbare Personas und benutzerdefinierte Modelle per URL oder lokalem Pfad.

H.D.D-Design für die DSH Web UI: vollflächige Startanimation mit Stimme; animierter, verschieb- und ausblendbarer Augen-Kern für Leerlauf/Denken/Fertig; Markenwechsel auf der Startseite für neue Chats; tageszeitabhängige Begrüßung; Nutzungsblase mit Guthaben, Tagesausgaben und Haupt-/Nebenzeit-Countdown; Fairy-Agent-Preset. Optional mit lokaler GPT-SoVITS-Stimme.

Streaming-Faltung für das DSH-Webtranskript: Das neueste Denkfenster öffnet sich automatisch, ältere Prozesszeilen werden zu einer Zusammenfassung gefaltet und ein abgeschlossener Turn gleitet zurück zum Prompt, der beim Lesen angeheftet bleibt.

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

Installiert Herta als DeepSeek-Harness-Agent: Persona- und Gedächtnis-Promptvorlagen, sechs Gedächtnis- und Sprachwerkzeuge, eine Erzählebene, die Denken und Gesagtes trennt, 80 mitgelieferte Sprachclips, Offline- und MiniMax-Sprachsynthese sowie zwei Ansichten mit eigenen Komponenten für die Sitzung.

Visuelles Branch-Brainstorming, das für jede Richtung eine isolierte Sitzung erstellt, Parent-, Sibling-, Checkpoint- und Rückkehr-Handoffs automatisiert und einen vollständigen Baum-Tab mit optionaler Better-Sidebar-Ansicht bietet.