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DocChain-Wissensbasis und Dokumentkonverter: Suche nach Dateiname, Inhalt und Metadaten; Inhalt über doc_id/Name finden und lesen; Themen auflisten; Stapel-Upload; Dokument zu Markdown; Bildähnlichkeitssuche und Bildbeschreibungen je Dokument als Sidecar-Markdown; Deep Research. Jede Skriptfunktion gibt es auch als natives DSH-Tool in-process: doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown. Einstellungen verwalten mehrere Umgebungen mit eigener Adresse/Zugangsdaten, Ein-Klick-Wechsel und Themen je Umgebung. docchain-Service-URL und API-Key nötig, außer für doc2markdown. Bildbeschreibungen benötigen zusätzlich einen OpenAI-kompatiblen multimodalen Endpoint (konfigurierbares internes Gateway-Modell als Standard).

Besprechungsnotizen für dsh: eine Besprechung je Unterhaltung, lokal transkribiert und nach Sprechern getrennt, mit Punkten, Aufgaben, handschriftlichen Notizen, Reviews und Monatswerten im selben Panel. Export als SRT/Markdown/Word und portables ZIP zum Import in anderes dsh. Bestätigte Aufgaben gehen per Klick entsprechend den Robotereinstellungen an DingTalk/WeCom. Erkennungsmodelle austauschbar; stärkeres lokales Modell per Datei importierbar. Cloud-Erkennung standardmäßig aus, keine Anfrage ohne Zustimmung. Word-Export benötigt Python und python-docx; beim ersten Lauf wird ein Modell mit 28 oder 77 MB geladen.

Liest lokale Videos oder Seitenlinks mit ffmpeg und Paraformer ASR und liefert ein Transkript mit Zeitstempeln sowie Keyframe-Bilder, die der Agent öffnen kann. Sucht per Stichwort nach möglichen Videos und installiert Laufzeitabhängigkeiten beim ersten Gebrauch. Python 3.8+ muss im PATH liegen; video_discover erfordert außerdem eine einmalige Anmeldung bei Douyin/Xiaohongshu.

Sitzungsübergreifendes Artefaktzentrum: Agent-Tools registrieren Lieferdateien (PDF, Excel, PPT, Code, JSON) in einem gemeinsamen Verzeichnis; Seitenpanel filtert nach Kategorie, Endung oder Stichwort.

Lokaler Speicher für DeepSeek Harness: Inhalte werden Themen zugeordnet und mit verwandten Einträgen verknüpft. Abruf nach Embedding-Ähnlichkeit, bei fehlendem Modell per Worttreffer. Daten bleiben in lokaler SQLite-Datenbank.

Archiviert eigene QQ-Zone-Beiträge lokal in drei Spalten – Gedanken, Träume und Rezensionen (Buch-/Filmempfehlungen) –, die einzeln manuell korrigiert werden können; Rückgängigmachen betrifft keine andere Spalte. Mit privatem, per Passwort sperrbarem Web-Viewer, Reparatur von API-seitig auf etwa 500 Zeichen gekürzten langen Beiträgen, Wortzählung nach Jahr/Monat und lokalen Bild-Backups für Offline-Lesen. Cookie bleibt auf diesem Rechner.

Local-first-Wissensdatenbank für DeepSeek Harness: importiert Word/PPT/Excel/PDF (Text oder Scan), EPUB und MOBI/AZW3; erzeugt Markdown mit Seitenankern, OCR-Qualität/-Konfidenz und spaltenbewusster PDF-Lesereihenfolge. LLM-Wiki (schema.md-Regeln, automatisches index.md, append-only log.md, typisierte Notizen mit Quellen/Backlinks), Vertrauenslabels high/medium/low mit Ranking und low-Warnungen; Rang- und KB-übergreifende Suche, präzises Lesen/Bearbeiten, md/jsonl/zip-Export. MOBI/AZW3 braucht Calibre; alte .doc/.ppt Word/PowerPoint unter Windows oder LibreOffice unter Linux. OCR-Modelle für Scans werden beim ersten Einsatz geladen.

Durchsucht die aktuelle Sitzung nach Stichworten, lädt vorher den Verlauf vollständig, markiert alle Treffer und scrollt zum ausgewählten.

Gibt dem Modell ein privates Glossar: 「滚木」 bedeutet „none“, 「棍母」 „doesn’t exist“. Das Modell entscheidet selbst, ob es diese Wörter in einer Aussage mit dieser Bedeutung verwendet. Registriert einen Abschnitt im System-Prompt und schreibt nichts um. Wortlisten liegen als YAML je Kategorie vor (moba/fps/comments/ai/dev/private); in den Einstellungen lassen sich Dateien aktivieren, die Stärke der Erinnerung ändern und der Glossarordner öffnen.

Beschreibe die gewünschte Persona; das Hostmodell erstellt Spitznamen, Bio, Slogans und Links. Der Avatar stammt aus deiner lokalen Asset-Bibliothek oder einem angegebenen Pfad. Anschließend werden Profilfelder ausgefüllt und das Bild an den Uploader der Website übergeben. Standardmäßig gilt dry-run: Nur Profilfelder werden berührt, niemals Passwörter oder Sicherheitseinstellungen.

Nach jeder abgeschlossenen Runde wird die nächste Nachricht vorhergesagt und als Geistertext im Composer angezeigt: → übernimmt sie, Ctrl+→ ergänzt sie beim Weiterschreiben Wort für Wort, Esc verwirft sie. Standardmäßig folgt das Vorhersagemodell der Sitzung; in der Einstellkarte lässt es sich wählen. Dort gibt es auch Schalter und Geschwindigkeitstest.

AList-v3-Dateiverwaltung: Browsen/Suche, Streaming-/Multipart-Upload, Offline-Downloads, Archive, Task-Polling/-Steuerung und Admin für Speicher, Nutzer, Rollen, Metaregeln, Einstellungen, Suchindex, Freigaben, Labels; 75 Tools. Jeder Schreibvorgang mit Freigabe, Passwörter werden nie zurückgelesen.

Übergabe-Belegpanel: Ein Trigger sammelt Branch/Commit, Test-/Build-Ergebnisse, Screenshotmaße und sha256 sowie Secret-Scan-Urteil und ordnet jede Zeile nur anhand von Belegen verified/local-only/unverified zu. Unverified-Claims behalten das Label und einen ausdrücklich leeren Text. Testfehler und Secret-Scan-Treffer sind Belege und erscheinen rot in verified.

Wortschatz-Plugin für Schlagabtausch: Sammelt Wörter und wütende Sprüche des Nutzers als Material für lockere Erwiderungen und bietet Werkzeuge zum Hinzufügen, Auflisten und zufälligen Auswählen. Die aktuelle Liste wird in jedem Turn in den Prompt eingefügt.

ChatGPT-ähnliches Gesprächslayout für den DeepSeek-Harness-Webclient: zentrierte Spalte mit 768px, rechtsbündige neutrale Nutzerblasen, vollbreiter Assistententext in 16/28 und abgerundete Codeblöcke mit Kopierbanner. Dazu kommen semantische Inline-Markierungen (==confirmed==, !!risk!!, ++key word++; alleinstehende 4xx/5xx-Codes werden ebenfalls hervorgehoben), check/warn/tip-Hinweise am Zeilenanfang, ein fast/thinking-Schalter für den Modell-Reasoning-Aufwand über ctx.modelDirectories sowie eine getönte Zeile mit Akzentbalken für die ausgewählte Sitzung und farbige Arbeitsbereichsordner-Symbole.

Stern neben der Modellauswahl überarbeitet den ungesendeten Entwurf (Grammatik/Formulierung/Zeichensetzung/Reihenfolge), bewahrt Code/Befehle/Pfade/IDs/Zahlen/URLs bytegenau. Antwortet nicht und überschreibt keine Eingabe währenddessen. Stift unter jeder Nachricht: bearbeiten ohne Entwurfänderung; das append-only-Log verzweigt vor der Nachricht, statt sie umzuschreiben. Runder Pfeil unter Antwort: dieselbe Frage in neuem Chat ohne frühere Turns. Aktionen während Antwort gesperrt, deaktiviert bei Tool mit möglichen Spuren oder geänderten zitierten Dateien. Erinnerungsbaum: tatsächliche Fragen/Antworten je Turn; getrennte Zeilen pro Frage, Labels original/edited/memory-free, neueste zuerst. Pfeile lesen erneut an Ort und Stelle; Rechtsklick öffnet oder entfernt Zweig aus Plugin-Verlauf.

Gestaltet den Gesprächskopf von DSH (Markenzeichen und Arbeitsbereichsauswahl) als Wordless-artige Startansicht um. Der native Composer bleibt unverändert; über die Auswahl lassen sich weiterhin Arbeitsbereiche hinzufügen. Der Eintrag deklariert wie der mitgelieferte Picker einen eigenen Child-Slot für directory-flow.

Entwicklungsfortschritt pro Turn: Speichert abgeschlossene Turns als datumsbasierte Markdown-Dateien in doc/progress/ und pflegt INDEX.md. Systemfehler stehen projektübergreifend in SYSTEM_MEMORY.md und werden bei Fehler-Schlüsselwörtern erneut eingebracht. progress_read lädt Dokumente bei Bedarf vollständig.

Begrenzter, selbstverwalteter Langzeitspeicher (Hermes-artige MEMORY.md/USER.md mit festen Zeichenlimits und Sicherheitsprüfung), Review nach jedem Turn für Klartextnotizen oder Verfeinerung einer vorhandenen Skill statt fast gleicher Duplikate, Curator zur gezielten Reparatur still verworfener Skills und sitzungsübergreifende Nachrichtensuche. Eine Lernkarte erscheint nur bei Neuigkeiten und fragt vor Löschen oder Umformulieren von Erinnerungen nach.

Ersetzt persönliche Daten in Nachrichten durch Platzhalter, bevor sie das Modell erreichen (kontextbasierte chinesische Namen, Mobil- und Ausweisnummern vom chinesischen Festland, E-Mails, Bankkartennummern und Begriffe aus einer Nutzerliste). Originale sind nur in der lokalen UI sichtbar; erstellt auch maskierte CSV-/XLSX-Kopien.

Bridge zwischen DeepSeek Harness und einer RelayHub-Station: Onboarding per dynamischem TOIP-Passwort, LAN-Erkennung und protokollbasierte Abrechnung je Plugin.

SillyTavern-artige Promptregeln für DSH: geschichtete system-prompt-Anker, konstante oder schlüsselwortgesteuerte Einträge, reproduzierbare Wahrscheinlichkeitsfilter und Regex-Umschreibung.

Lokales Englisch-Chinesisch-Wörterbuch-Plugin für DeepSeek Harness (DSH).

Zählt Schlüsselwörter in Denkzeilen und hebt sie beim Aufklappen der Zeile hervor. Das Zählfeld pro Wort im Titel schaltet dessen Hervorhebung ein oder aus. Mit individueller Tönung, Textfarbe und -größe (10–22 px, derselbe Bereich wie die Host-Einstellung für Fließtext), Schriftart, Fett-/Kursiv-/Unterstreichung, Ganzwortsuche und eigenem Einstellungsbereich.