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Leitplanken für das Romanschreiben: 20 novel_*-Tools erzwingen Faktenbuch-Konsistenz, Phasen- und Kapiteltore, maschinelle Prüfung mit deterministischen Metriken und vorschlagsbasierte Revisionen; eine Werkbank im rechten Bedienfeld deckt Lesen, TTS-Wiedergabe, Feinschliff, Korrekturlesen, Kontinuitätsprüfungen und Batch-Entwurf ab, und eine Bypass-Engine führt interne Schritte außerhalb der Hauptkonversation aus.

Smart-Charts-Skill: verwandelt Datendateien (CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON) in eigenständiges interaktives ECharts-HTML – 32 Diagrammtypen inklusive Offline-Karten, 3 Themes, kein CDN. Ein --profile-Datenprofil (dtype je Spalte, Kardinalität, Fehlwerte, Stichproben, Statistiken, Entitätskörnung, Insight-Signale) lässt den Agenten die Daten selbst lesen und das Diagramm wählen; jedes Diagramm bettet ein Fact Sheet (plot_stats + data_preview) ein, dessen Zahlen die einzigen zitierbaren Werte sind. LLM-Transform-Code läuft in einer eingeschränkten Sandbox (Blacklist + AST-Whitelist + sichere Builtins); --doctor prüft die Python-Umgebung selbst. Vollständig offline, ECharts mitgeliefert.

Eine Eingabe zur Steuerung während des Laufs für DeepSeek Harness Web: Während der Agent arbeitet, erscheint oberhalb des Composers eine Eingabeleiste, um Änderungswünsche über agent.steer() in die nächste Entscheidung einzuspeisen, ohne die Unterhaltung zu unterbrechen. Entwürfe bleiben sitzungsweise erhalten, ungelesene eingespeiste Nachrichten können aus der Sprechblase abgerufen werden, und ein optionales Leitpräfix wird unterstützt.

Dieses Plugin lässt zwei DeepSeek in der Oberfläche hin- und herspringen – es hat keinen wirklichen Zweck.

Local-first Code-Wissensgraph für Coding-Agents: 10 MCP-Tools für schichtweise Kontextkomprimierung, DAG-Planung, inkrementelle AST-Indizierung, session-übergreifendes Skill-Flywheel, Diagnosen sowie Import/Export von Graph-Artefakten.

Steuert das wissenschaftliche Plotten mit OriginLab Origin aus dem KI-Chat über MCP: 62 Tools. Watchdog für modale Dialoge, LabTalk-Sicherheitsschleuse, release/reconnect, Fits mit anfänglichen/festen/gewichteten Parametern, feingranulare Plot- und Sheet-Bearbeitungen, Matrix-Tools, deklaratives FigureSpec-YAML (diffbar und replaybar), schreibgeschützter MCP-Ressourcen-Snapshot, matplotlib-figure-Bridge, PowerPoint-Assembly mit Panelbeschriftungen, Suche in der Graph-Gallery-Vorlagen, EPS-Export, Dateizugriffs-Whitelist, visuelle Regressionsbaseline und editierbares OPJU-Ergebnis mit deterministischer Rücklese-Verifikation.

Skills- und MCP-Abschnitt in den Einstellungen: Skills mit Live-Verzeichnisüberwachung durchsuchen, erstellen, bearbeiten und löschen, Laden beliebiger On-Disk-Skills über Frontmatter-Richtlinienschlüssel umschalten, lokale Ordner oder GitHub-Repos als zusätzliche Skill-Scan-Wurzeln registrieren, MCP-Server-Zeilen im Profil-Patch bearbeiten, MCP-Konfiguration aus Claude Code oder Codex importieren und aus einem kuratierten Markt von Skill-Repos und MCP-Servern installieren.

Vollständiger beworbener Matt-Pocock-Skill-Satz (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, Code-Review, wayfinder, ask-matt-Router) portiert auf DSH.

Barrage-Meme-Skill, destilliert aus 22.771 echten Nachrichten im Livestream-Raum 6657: Wanjiqi-artiges Geplänkel, CS- und DOTA-Cross-Memes, Spieler-Frotzeleien und Casting-Kommentare.

Zotero-Bibliotheks-Tools über die lokale API (kein API-Schlüssel): Elemente/Sammlungen suchen, Metadaten und Abstracts lesen, Anhänge auflisten, Volltext lesen (parst PDFs spontan bei Zotero-Cache-Miss), PDFs herunterladen und Notizen verwalten.

Wandelt lokale Markdown- und Textdokumente in eine abfragbare Wissensdatenbank mit hybrider semantischer und Stichwortsuche, Zitatverifizierung und Quelleninjektion um.

Fügt eine `auto`-Berechtigungsvoreinstellung zwischen workspace-write und danger-full-access hinzu: Ein Klassifikator gewährt routinemäßige Sandbox-Eskalationen einmalig, während gefährliche oder unsichere Anfragen weiterhin an einen Menschen gehen.

Lokale Literatur-Wissensdatenbank-RAG: 10 Tools (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), hybride BM25+Vector+Reranker-Suche, belegte Fragen-Antworten mit anklickbaren DOI-Links, vollständig lokale bge-Embeddings über einen Single-File-SQLite-Index. Benötigt Python 3.9+ mit pymupdf, faiss-cpu und sentence-transformers; der Installer `npx dsh-kb-rag-install` richtet diese ein und lädt das Modell vorab herunter.

Lass die KI merken, wie du denkst, nicht was du gesagt hast: sie erfasst aktiv deine Prinzipien, roten Linien und Arbeitsgewohnheiten über Sitzungen hinweg — mit Gedächtniskapazität, sanftem Verfall und menschenlesbarer Begründung für jeden Eintrag. 0.7.0 bringt ein intuitives Persona-Porträt mit Nachweisverfolgung.

White-Box-Kausal-Leitplanke für dsh: Jeder Tool-Aufruf wird vor der Ausführung entlang einer deterministischen kausalen Logikkette geprüft — blockiert destruktive und Anmeldeinformations-Datei-Operationen, eskaliert wiederholte Grenzverletzungen, trennt fehlerhafte Verknüpfungen bis zur verifizierten Behebung und gibt Risikobewertungen für nicht prüfbare Ausführungen ab; läuft vollständig lokal ohne API-Kosten, plus 6 White-Box-Selbstprüfwerkzeuge.

Verwaltet archivierte DSH-Chats mit Konversationssuche, Wiederherstellung und bestätigter, sicherer endgültiger Löschung.

Ordne deine Modelle und Token-Budgets jeder Rolle zu und lass dann DSH spezialisierte Subagents nach Aufgabentyp delegieren. Deckt Architektur-Analyse, UI/UX, Implementierung, Codebasis-Erkundung und Dokumentationsrecherche ab, mit automatischem Setup sowie Reasoning-Aufwand und Tool-Berechtigungen pro Rolle.

Ziel-Lebenszyklusverwaltung für dsh mit einem interaktiven Kanban-Board: Ziele, Kriterien, Versuche und Reviews leben im Arbeitsbereich, gesteuert durch graph_*-Tools, mit einem zweispurigen Board in der Unterhaltungsansicht.

Port von DietrichGebert/ponytail v4.9.0: immer aktivierter Lazy-Senior-Modus mit einer 7-stufigen Leiter (YAGNI bis Minimalcode), 6 Skills für Review, Audit, Schulden, Gewinn und Hilfe, ohne leere Tools.

Bearbeitungserlebnis im VSCode-Stil für DeepSeek Harness: ein Monaco-basierter zentraler Datei-Editor (Tabs, Schnellöffnen mit Ctrl+P, Statusleiste) und interaktive Diff-Prüfung der Bearbeitungs-/Schreibergebnisse des Agenten mit Keep/Undo pro Änderung, Rollback und Archivierung, über Neustarts hinweg erhalten.

Ein Studien-Tab mit Spalten für Kursplan, Tutor und Tafel, das markdown-Dateien, lokale Ordner oder GitHub-Repos in geführte Kurse verwandelt, mit Lektionsfreischaltung, Beherrschungsverfolgung, Spaced Repetition und tutor-gestaltetem Kursimport.

Passwort- + TOTP-Zwei-Faktor-Authentifizierungsgateway für die dsh-Weboberfläche: Jede HTTP-Anfrage und jedes WebSocket-Upgrade wird bis zur Anmeldung abgelehnt, mit quellweiser Sperre, globalen Ratenbegrenzungen und einmaligen Backup-Codes.

Feingranulare Berechtigungsregeln pro Tool für DSH am tools/pre-execute-Gate, Deny- und Ask-Listen in Claude-Code-Regelsyntax (`Bash(rm -rf:*), Read(_secrets_), mcp__server__tool`), funktioniert eigenständig ohne Migration.

Importiert die Claude Code-Konfiguration in DeepSeek Harness über einen nativen Einstellungsbildschirm oder die CLI, mit Trockenlauf-Vorschauen für Skills, Befehle, Agents, Hooks, Berechtigungsregeln und MCP-Konfiguration. Codex und OpenCode bleiben als sekundäre Quellen unterstützt, mit kollisionssicherer Anwendung und Prüfungen nach dem Umzug.