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🌌 Mebular · sicherer, steuerbarer, dezentraler gemeinsamer Speicher und Aufgabenkoordination für Agenten. Das DSH-native Plugin teilt Erinnerungen geräte- und agentenübergreifend und bietet Aufgabengraphen. Es verbindet sich mit einer vorhandenen Mebular-App oder CLI-Runtime; fehlt diese, installiert das Panel die gemeinsame Runtime bei Bedarf. Mebular wird nie still heruntergeladen oder gestartet.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert dich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf selbst (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für deine Prüfung ein und führt ein wiedergabefähiges Audit-Protokoll. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit manuell editierbaren Markdown-Spiegeln, ein Entity-Graph, ein interaktives Gedächtnis-Panel sowie eine externe API und CLI.

Aktuelle Unterhaltungen bleiben lebendig. Ältere verblassen zu Zusammenfassungen, nicht ins Nichts. StrataGate gibt DeepSeek Harness ein sechsschichtiges, zeitverfallendes Gedächtnis, während dauerhafte Ereignisse und Beziehungen in einem Wissensgraphen landen. Bring deine Erinnerungen aus anderen AIs mit – du musst nicht von vorn anfangen.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für die Prüfung ein und führt eine wiederabspielbare Prüfspur. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren Markdown-Spiegeln, einem Entitätengraphen, einem interaktiven Gedächtnis-Panel sowie externer API und CLI.

Plugin für eine wissenschaftliche Literatursammlung in DSH: sucht nach Papers, nennt Quellen, importiert nach Freigabe und übergibt Notizhinweise an andere Plugins derselben Sitzung.

Link einfügen, Agent liest. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, Artikel, PDFs und Audio werden zu zitierbarem Markdown für Wiki/Wissensdatenbank. Exploratives A/B mit 60 Turns (unterschiedliche Zeitlimits, Korrektheit nicht menschlich geprüft): Lesen abgeschlossen 22%→92% (+70 Prozentpunkte), Zeitüberschreitungen 68%→0%, Antworten mit echtem Quellenfakt 23%→82%. Von 123 Live-Links waren 80% nutzbar (93% der antwortenden Seiten); unerreichbare Links werden nach 26 s gemeldet. Unterstützt Codex, Claude Code, DSH.

OpenAI-kompatible Bridge für Midscene mit den in DeepSeek Harness konfigurierten Modellen. Lauscht auf 127.0.0.1 (Standard 8787, weicht bei Belegung auf freien Port aus) und leitet Streaming-/normale chat completions an die Host-Modellschicht. Unterstützt offizielles DeepSeek-Routing, CodeBuddy, Codex und eigene OpenAI-/Anthropic-Endpunkte. Zugangsdaten bleiben in provider-Plugins; die Bridge berührt sie nicht. /v1/midscene-env erzeugt vier MIDSCENE_MODEL_*-Zeilen und erkennt die Modellfamilie. Sieben Skills für Browser, Desktop, Android, iOS, HarmonyOS, Vitest E2E und Midscene-Referenz; kein npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Wissensbasis für DeepSeek Harness: Sammelt ContextWindow-Belege zur Abfrage innerhalb von Überschriften- und Tokenlimits und liest um jeden Suchanker herum weiter. Kombiniert BM25-/Vektorsuche per gewichtetem RRF, MMR und optionalem lokalem/entferntem Re-Ranking. Mit automatischer Beleginjektion, Browserpanel zum Laden und Prüfen lokaler Embedding-/Re-Ranking-/OCR-Modelle, Stichwortsuche ohne Modelldownload und erneutem Scannen importierter Verzeichnisse.

All-in-one-Begleiter für die DSH-Weboberfläche: Kontostands-Widget mit heutigem Verbrauch, Kosten pro Zug und Spitzen-/Nebenzeittarifen, bearbeitbare Sprechblasen-Warteschlange und Soundeffekte. Dazu ein transparenter Desktop-Begleiter mit 106 Clips (federndes Ziehen, Werfen, Bildschirmwanderung, Klone), QQ-Karte über SnowLuma zum Lesen des Verlaufs und Antworten, Bilibili-Beiträge/Kommentare, Fischwache und Tag-Nacht-Zeitplan sowie lokales, geschwärztes Zweiwege-Gedächtnis. Ein Plugin; Daten bleiben auf dem Gerät. Nur Windows 10/11.

DocsMint-Workspace-Panel und Agentenwerkzeuge zum Suchen, Lesen, Erstellen und Aktualisieren von Dokumenten über Cloud OAuth oder selbst gehostete API-Schlüssel.

Skill-gesteuertes Harness/Loop-Engineering-Workflow-Agent-Plugin.

Per-Modell-Konfiguration für Reasoning-Aufwand und Eingabemodalität für Drittanbieter-Provider: Vorschläge, fusioniert aus einer Modell-Wissensbasis und Roh-/models-Endpoint-Evidenz mit Konfidenz-Labels, bearbeitbar innerhalb der offiziellen Models-Seitenkarte.

Tiefgehendes Lesen von Büchern und Artikeln in fünf Modi (Schnell, Tief, Wissenskarte, Feynman, Vollständiges Buch) mit Aussage-Beleg-Daten-Berichten, Mermaid/XMind-Mindmaps, Stapelvergleich, Budget-Vorabprüfung, transparentem Fortschritt von Hintergrundaufgaben sowie MD/HTML-Exporten aus URLs, Dateien oder eingefügtem Text.

Sitzungsübergreifendes Langzeitgedächtnis als lokale SQLite-Datenbank: zwei Bereiche (Nutzer und Projekt je Git-Origin), hybride Suche mit FTS5 und lokalen Vektoren, per RRF zusammengeführt, eine Evidenzprüfung mit explizitem Urteil zur ausreichenden Beleglage, Herkunfts-Prüfketten, SM-2-Wiederholungslernen, Verdichtungs-Destillation und Vergessen durch Abbau sowie Memory-Palace-Seitenleiste mit neun Ansichten. 22 Tools mit eng begrenzten Parametern, kein externer Dienst, kein API key, kein Docker.

Die DSH-Plugin-Entwicklungs-Wissensdatenbank als On-Demand-Agenten-Skill: offizielle Einschränkungen, Aufgaben-Workflows, API-Referenz und Community-Fallstricke, mit dem Bundle installiert, damit der Agent beim Plugin-Erstellen nachschlagen kann.

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Sitzungsübergreifende Speicher-Engine für DeepSeek Harness: SQLite-Speicher + von Menschen editierbarer Markdown-Spiegel, autoDream-Konsolidierung, Offline-Semantiksuche (lokale Vektorisierung/Reranking/Clustering), Entität-Attribut-Zeitachse, Sleep Mode, autoSummarize mit benutzerdefiniertem Modell und 7 Speicherwerkzeuge.

Mebular-Speicher, Aufgabengraph und gemeinsame Konsole für DeepSeek Harness.

Skill-gesteuertes Workflow-Agent-Plugin für Harness-/Loop-Engineering.

Lokaler Obsidian-Vault als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Preference, Correction, Memory, Project, Search und Suggest auf die passende Seite routen.

Session Workbench: vergangene Sitzungen per Volltextsuche durchsuchen, bis zu 3 als @Referenzen einbinden und Tabs der Unterhaltungsansicht verwalten (ein-/ausblenden + per Ziehen neu anordnen).

Sicherer Fernzugriff für die DeepSeek Harness Web UI: ein Login-Gate, MFA/TOTP, signierte Session-Cookies, optionale Admin-/Benutzer-/Gastrollen, Auswahl des Arbeitsbereichs im Browser und freigegebene Remote-Dateivorschauen.

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.

Lokaler Obsidian-Tresor als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Präferenz, Korrektur, Speicher, Projekt, Suche und Vorschlag an die passende Seite weiterleiten.