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Workbench neben DeepSeek-Harness-Unterhaltungen mit Quellcode-Navigation, Python-Klassenhierarchien, Git-Diffs, Breakpoint-Debugging und durchsuchbaren Markdown-Speicherkarten. Go- und Java-Navigation benötigen jeweils ihren eigenen Language Server. Breakpoint-Debugging erfordert separat installierte Debug-Adapter (debugpy, Delve, vscode-js-debug). Python-Klassenbeziehungen gibt es nur für Python und sie sind in der Beta.

5 Tools: `video_outline` Textkarte ohne Bild-Tokens (4–60 Fenster/Zeiten); `video_probe` Metadaten/Plan ohne Decoding; `video_storyboard` Kontaktbogen/Timecode-Index, Zoom/Deduplizierung; `video_zoom` vergrößert 1–9 Zellen; `video_read` OCR nur der Keyframes, Gliederung/[mm:ss]. Nur-Audio: Untertitel→`DSH_ASR_CMD`→Transkript; lange Audios: ca. 45-s-Segmente, an Stille getrennt. Ab 10 min nur Keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes oder `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: bis 300 s CDN ohne Disk; lang: 1 Download, Cache 4 GB/24 Videos; Play-URL 10 min. ffmpeg nötig; ffprobe optional, keine weiteren Laufzeitdeps. Wire-kompatibel mit SAOS-3624/dsh-video-storyboard; gleiche `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`-Namen schließen gemeinsamen Betrieb aus.

Zotero-Skill für DeepSeek Harness: seitenverankerte Fragen und Antworten, Volltextübersetzung und genaues Lesen, native Markierungen und chinesische Notizen, zweisprachiges PDF und absatzweises Markdown, Evidenzvergleichstabellen und Rezensionen mit Zitationsverfolgung. Sucht Artikel über OpenAlex oder Crossref, importiert chinesische CNKI-Exporte, ordnet die Bibliothek nach Forschungsrichtungen, zeigt Forschungslücken und erstellt ein täglich sortiertes Digest neuer Artikel. Python-basiert; die Grundverwaltung nutzt die Standardbibliothek. PDF/OCR-Komponenten des Leseablaufs werden beim ersten Einsatz heruntergeladen. Schreibzugriffe brauchen eine einmalige Zotero-Autorisierung; tägliche Zeitplanung gibt es nur unter Windows. Angepasst vom OpenAI-MIT-Zotero-Plugin.

Heftet ausgewählte Passagen in einem rechten Seitenleistenpanel pro Gespräch an und markiert sie im Transkript. Ein Klick springt zur Fundstelle; über Auswahlleiste oder @-Eingabe lässt sich eine Passage in den Composer übernehmen. Das Panel versieht Pins mit Tags, durchsucht und filtert sie und exportiert sie als Markdown-Gliederung.

Zieht man eine Sitzung aus der DSH-Seitenleiste, öffnet sie sich in einem nativen Systemfenster mit der vollständigen Standard-Gesprächsoberfläche (Markdown, Symbolleiste, Einstellungen), nur ohne Seitenleiste. So lassen sich mehrere Sitzungen nebeneinander beobachten. Unter Windows geprüft; macOS und Linux sind ungetestet. Läuft in der DSH-Desktop-App (Electron).

Lernbereich für Prüfungsvorbereitung und Recherche. Mit dreispaltigem Aufgabenbrett samt Tags und Filtern, Wiederholungswarteschlange nach vereinfachtem SM-2, die erledigte Karten erneut vorlegt, Heatmap der tatsächlichen Konzentrationsminuten, Wochenberichten und täglichen Lernnotizen. Der Pomodoro-Timer läuft beim Wechsel der Seitenleiste weiter; Markdown-Import/-Export für Obsidian ist enthalten. Installation: `dsh plugin add dsh-study-desk`.

Workflow zum intensiven Lesen von Büchern: Importiert EPUB/Markdown/TXT/PDF kapitelweise und lässt jedes Kapitel von einem eigenen Subagent lesen, damit der Quelltext nie in die Hauptsitzung gelangt. Speichert mit \[n] verankerte Kapitel-Memories zur sitzungsübergreifenden Fortsetzung und exportiert Notizen oder ein EPUB.

Plugin mit Composer- und Seitenleistenhilfen, die jeweils in Settings ein- und ausgeschaltet werden können. Enthält Git Changes (uncommitted-, unstaged-, staged- und Branch-Diffs), Eingabeverlauf mit ↑/↓, /plan-Umschaltung per Shift+Tab, ▶ Continue nach abgebrochenem oder fehlgeschlagenem Turn, Warteschlangen-Sortierung, Deeplink-Kopie, Auto Review „Allow for this chat“, Projektstatus mit aktiven Projekten zuerst, Hintergrundmeldungen, 11 zusätzliche UI-Sprachen und automatische Updates aus GitHub-Releases über den Plugin-Manager.

Datenbank-Explorer für DeepSeek Harness: verbindet SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch und Qdrant. Bietet Schema-/Datenansicht, Zellbearbeitung, Einfügen, Tabellenentwurf/-löschung, SQL, CSV/JSON/SQL/Markdown-Import/-Export und editierbare ER-Diagramme. Read-only-Verbindungen erzwingen Anweisungs-Allowlists; Agent-Tools sind standardmäßig schreibgeschützt, Schreiben erfordert ausdrückliches Opt-in. Alle Schreibvorgänge einschließlich abgewiesener Versuche werden protokolliert. Enthält einen MCP-stdio-Server für externe KI-Clients mit denselben Verbindungen.

AX-first Computer-Nutzung unter macOS für DeepSeek Harness: Barrierefreiheits-Snapshots mit stabilen Referenzen, Hintergrundeingabe, Unicode-Tippen, Menüs, Apps, Set-of-Mark-Screenshots, OCR auf dem Gerät, verifizierte Aktionen und optionale semantische Jev-(TypeSafe-System-One-)Wächter – 1

Lokale Markdown-Notizen als verwaltbares Arbeitsgedächtnis für DeepSeek-Harness-Agenten: Quelltext-/WYSIWYG-Editor mit Bildern; Regel- oder Referenznotizen werden mit maskierten sensiblen Werten in den System-Prompt eingefügt. Dazu Versionsverlauf, Papierkorb, rückgängig machbares Archivieren, KI-Umordnung, Backlinks und Volltextsuche. Kompatibel mit DSH 0.1.7-0.2.x.

Nativer Seitenchat neben der Hauptunterhaltung: unabhängige DSH-Sitzung mit nativer Oberfläche, bedarfsweiser Abruf des Elternkontexts, Zitieren markierter Textstellen sowie Behalten-oder-Löschen-Lebenszyklus.

Satzwerkzeug für WeChat Official Accounts: wandelt Markdown in HTML mit Inline-Stilen zum direkten Einfügen in den WeChat-Editor um. Mit Seitenleiste, 11 Themes und fünf Modell-Tools zur blockweisen Überarbeitung.

Ein-Klick-Prompt-Verbesserung für den DSH-Composer: Mit der Funken-Schaltfläche wird der Entwurf in einen agententauglichen Prompt umgeschrieben, an Ort und Stelle ersetzt und ist rückgängig zu machen, mit einer deterministischen Treueprüfung, die jeden Pfad, Bezeichner, jede Zahl, URL und jedes Token in Backticks wortgetreu erhält, plus einer Längenobergrenze, die Aufblähung blockiert.

Yoimiya-Theme aus Genshin Impact mit zwei sorgfältig abgestimmten Paletten, prozeduralen Feuerwerkspartikeln und lokalem Musikplayer für eigene Dateien — Songs und Cover werden nie hochgeladen. Warme Syntaxfarben und handgezeichnetes Goldfisch-Logo; außer dem Hintergrund besteht jedes Pixel aus CSS-Verläufen und handgeschriebenem SVG.

Coding-Werkbank für DSH: andockbare Arbeitsbereich-Panels, eine gruppierte Projekt-Seitenleiste, geteilte Editor-Tab-Gruppen mit Ruhezustand/Fortsetzen, Dateivorschau und Diff-Ansichten — gebaut auf paralleler git-worktree-Entwicklung mit sitzungsübergreifenden Kollaborations-Primitiven.

Eine DeepSeek-Harness-Skill, die auf dem offiziellen Kommandozeilenwerkzeug maa-cli für MaaAssistantArknights (MAA) aufbaut und die direkte Steuerung von MaaCore ermöglicht, um tägliche Aufgaben in Arknights zu automatisieren.

Agnes-AI-Plugin zur Bild- und Videoerzeugung für DeepSeek Harness.

Markdown-Theme-Plugin für DSH-Gespräche mit vier integrierten Themes in hellen und dunklen Varianten, bearbeitbaren CSS-Themes, systemabhängigem Wechsel und Browser-Editor mit Syntaxhervorhebung und Prüfung beim Speichern. Das Theme bleibt über Neuladen und Tabs hinweg erhalten. Mit Versionsverlauf-Panel. Unterstützt Windows und DSH Desktop.

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

Bildvorschau für DSH-Sessions: read_image-Miniaturen sowie Benutzer-, Assistant-, Markdown- und Präsentationsbilder in einer Lightbox mit Zoom, Drehen, Verschieben, Download, Seitenleiste und nativen Dateiaktionen.

Fügt dem Kontextmesser-Panel eine Schaltfläche „Kontext komprimieren“ und eine Schaltfläche „Neue Sitzung“ hinzu; Komprimieren sendet /compact über denselben Befehlskanal, und neue Sitzung startet eine frische Sitzung im selben Arbeitsbereich.

DSH-Tools zum Nachbilden und Validieren des ml-quant-trading protocol v1 CPU-Benchmarks und zum anschließenden Entwurf eines berichtsbereiten Issues. Erfordert einen lokalen Klon von initial-d/ml-quant-trading (als workspace oder repoPath festgelegt) sowie Python und PyTorch; dieses Plugin lädt das Repository nicht und installiert seine Abhängigkeiten nicht.

Zu vor einer Ihrer Fragen zurückrollen oder die letzte bearbeiten und erneut einreichen, wobei die Workspace-Dateien der verworfenen Turns wiederhergestellt werden.