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Verteilen Sie Aufgaben von Claude Code oder Codex an DSH-Agenten: nativer Subagent-Fortschritt, Host-interne Worker-Sessions mit stufenbasierten Voreinstellungen und eine multimodale Brücke für Vision und Bildgenerierung.

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.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.

Multitask-Agenten-Preset: Das Hauptgespräch plant, briefet Subagenten und fasst Ergebnisse zusammen; Dateizugriffe, Befehle, Suche und Builds laufen in Subagent-Kontexten. Vier Worker-Arten, Freigabe für gefährliche Aktionen und keine Änderungen am DSH-Quellcode.

Multi-CLI-Worker-Seitenleiste für DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 auf macOS und Windows mit Aufgabenverteilung, Live-Konversationsansicht, Stopp- und Folgeaktionen sowie eigenen Rollen-Presets.

Mobile UI-Shell für die DSH Web-GUI: verwandelt das Desktop-Dreispaltenlayout in ein touchfreundliches Telefon-Layout (Overlay-Drawer, ziehbare FAB, Vollbild-Dialoge, Infinite-Scroll-Verlauf) unter einem 1024px-Viewport, ohne Desktop-Auswirkungen. - Vollständige Mobile-PWA für DSH, aufgebaut auf dsh-mobile-gate: sicheres Fernzugriffs-Gateway plus Installation auf dem Startbildschirm (Manifest + Service Worker), Offline-Fähigkeit, Touch-Gesten (Pull-to-Refresh, Edge-Swipe zurück, Pinch-Zoom-Schrift), Push-Benachrichtigungen bei Agent-Fertigstellung und Touch-First-Layout — Desktop unberührt.

Agenten-Governance-„Königreich" für DeepSeek Harness: Territorien, Rollenbindungen (bind/unbind/session mit Modell-/Agentenidentität) und eine Plan→Zuweisen→Ausführen→Überprüfen-Aufgabenschleife, in der Worker-Angaben nie automatisch als abgeschlossen gelten (Claim ≠ Fact), mit lokaler GUI-Betriebskonsole.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

Selbstheilender Cloudflare-Quick-Tunnel-Pool für die dsh-Web-GUI: schwebendes Widget mit QR-Zugang per Telefon, generationsweiser Rotation, Chase-Service-Worker und anmeldefreiem Credential-Handoff.

Generative-UI-Plugin für DeepSeek Harness: Das Modell schreibt eine Oberfläche, statt sie nur zu beschreiben. Eine deklarative DSL wird in einer DOM-losen Worker-Sandbox kompiliert und ausgeführt; der Host zeichnet sie mit nativem DOM. Zusätzlich gibt es einen sandboxed-frame-Ausweg…

Kanban-Aufgabenboard für DeepSeek-Harness-Sitzungen: Der Hauptagent verteilt Aufgaben an einmalige Worker-/Verifier-Subagents, mit Abhängigkeitsplanung, exklusiven Sperren je Datei, Halten/Einfrieren zur Schlichtung, Meilensteinfortschritt und Tokenstatistik pro Aufgabe.

Fügt pro Runde eine vom lokalen JEV-Modell des jev-decision-kit-Arbeitsbereichs gewählte Skill-Auswahlpräambel ein, damit der Agent genau diese Skills lädt, statt zu suchen. Benötigt einen separat eingerichteten jev-decision-kit-Arbeitsbereich (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); ohne ihn wird nichts eingefügt.

Stellt die Live-Aktivität von Multi-Agent-Sitzungen als Pixel-Art-Büro in einem Seitenpanel der Web-UI dar - jede Sitzung ist ein Ochsen-/Pferdearbeiter, der bei Arbeit an seinem Schreibtisch tippt oder im Leerlauf umherstreift, mit Klick-zum-Ansehen-Arbeitsmonitoren und Freigabekarten direkt an Ort und Stelle.

[Orchestrierungsmodus] Bietet DeepSeek Harness einen Multi-Agent-Orchestrierungsmodus: Der Hauptagent zerlegt und verteilt Aufgaben, Worker sind vollvermascht miteinander verbunden, Modell und Denkaufwand lassen sich je Worker festlegen.

Macht einen anderen Computer zum Remote-Agent-Teammitglied. Der Worker betreibt sein eigenes DSH und den vollständigen Agent-Loop lokal; Aufgaben laufen bei Verbindungsabbruch weiter, Modell-Zugangsdaten verlassen den Rechner nicht. Der Hub verteilt über 8 remote_*-Tools, erhält nur Übergabezusammenfassung und Artefaktmanifest und ruft fertige Ergebnisse bei Bedarf ab; Zwischenartefakte bleiben beim Worker. Einrichtung per Pairing-Code, direkte oder Relay-Verbindung durch NAT, Webpanel auf beiden Seiten.

Cache-first-Code-Exploration: `rdd_explore` fragt den Projektindex `.rdd/exploration` ab und startet bei einem Trefferfehler einen schreibgeschützten Worker-Subagenten, der Ergebnisse untersucht und registriert. `rdd_models` liefert den aktuellen Modellkatalog zur Auswahl beim Dispatch.

Schreibgeschützter Statusstreifen des Zielbaums über dem Composer: Planer sehen den ganzen Knotenbaum, Worker ihren beanspruchten Knoten; Worker-Berichte gehen an die Sitzung des Planers zurück.

Computersteuerung unter Windows für DeepSeek Harness mit Screenshots, UI Automation, 18 Desktop-Tools, Aktivierung je Agent, Übergabe an menschliche Eingaben, Genehmigungsabfragen und vorgefertigten nativen Workern.

Intelligentes Kanban-Board für DeepSeek Harness: Aufgabenkarten + einmalige Zuweisung von Worker/Verifier + Abhängigkeitsplanung + Stufung der Pipeline + Team-Modus (Mehrdeutigkeiten werden zur Entscheidung an das Hauptfenster gemeldet)

Commander-Modus für die dsh-Weboberfläche: Ein Ein-Klick-Button im Sitzungskopf injiziert ein Protokoll-Briefing in die Sitzung, parst dann Aufgabenblöcke in der Modellantwort und führt sie automatisch aus — die Strategen-Schleife wird per sichtbarem Badge von den Arbeiter-Schleifen getrennt.

Zeigt eingefügte oder hochgeladene Bilder direkt im DSH-Web-Chat an und gibt reinen Textmodellen Sehkraft: Das vom Modell aufrufbare Tool visual_review nutzt zuerst eine OpenAI-kompatible multimodale API und fällt bei einem Fehler auf einen lokalen Qwen3-VL-Worker zurück.

Agent state machine plugin with a todo ledger, stall guard, phase trails and a process-isolated per-step Python worker with GUI automation lanes. Windows only; needs Python 3.10+ on PATH, and pyautogui, mss and pywinauto for the GUI lanes.

Hierarchical multi-agent team coordination with lead review gates, write-scope isolation, and floating workspace.

FHL Images generation and multi-reference editing for DeepSeek Harness, with three agent tools, a pool of up to ten API-key workers, and chat-based key configuration.