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Braid-Plugin für DeepSeek Harness mit Agent-Graphen im Hintergrund, begrenzten Schleifen, Live-Updates und Ausführungsfortschritt.

Nativer Side-by-Side-Chat neben dem Hauptgespräch: eine unabhängige archivierte DSH-Session mit vollständiger nativer UI, Abruf des Elternkontexts bei Bedarf, Zitieren von Auswahlen und einem Lebenszyklus zum Behalten oder Löschen.

Skill zur Prüfung von Behauptungen anhand des offenen Webs statt des Modellgedächtnisses. Zerlegt Aussagen in unabhängig prüfbare Fakten, ordnet sie einer domänenspezifischen Primärquellen-Hierarchie zu, sucht parallel national und international, ruft Primärseiten ab, bewertet Quellentypen und sucht mit Widerlegungsbegriffen erneut. Liefert zuerst das Fazit, für jede Aussage vollständige URL und Belegstelle, und trennt unbestätigte/unentscheidbare von bestätigten Punkten. Mit Schlüssel können drei Urteile optional an TypeSafe Jev (System One) gehen; ohne Schlüssel gelten deterministische Regeln. Das Modell darf die Vertrauensstufe nur senken.

Steuert über AstrBot einen lokalen DeepSeek-Harness-Agent aus QQ und anderen Messengern: Aufgaben mit /dsh senden, per Zitat oder @ fortsetzen und Freigaben sowie ask_user_question im Chat beantworten (parallel zur DSH-Weboberfläche). Liefert Ergebnisse, Inlinebilder und Dateikarten. Mit Befehlen für session/workspace/model/permission, Wiederaufnahme per /compact und /last, drei Fortschrittsanzeigen und gruppen- oder nutzerbezogenem Sitzungsscope.

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.

Verhaltensverwaltungs-Plugin für DeepSeek Harness: Prompt-Abschnitt für Disziplin bei Tool-Aufrufen, bei Fehlern ausgelöste Konvergenz der Parallelität (Pool fällt auf 1, automatische Wiederherstellung), Benutzereingriff bei aufeinanderfolgenden Fehlern. Ergänzt dsh-token-optimizer; funktioniert eigenständig.

Kostenlose Websuche für DSH: anonymes Parallel als Standard mit Exa-Fallback, ein Einstellungs-Schalter und ein MCP-Server, kompatibel mit Claude Code und Codex.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

DSH-Websuche; Quelle: DDDMUC/dsh-free-search. 28 Engines/3 Stufen: kostenlos/schlüssellos Bing/DuckDuckGo/AnySearch/SearXNG + Exa/Tavily/Keenable/Firecrawl/Parallel; kostenpflichtig/eigener Schlüssel Zhihu/Perplexity/Serply/DeepSeek/You.com/Baidu/Kimi/Aliyun/Doubao/Zhipu/Bocha/Metaso; integriert OpenAI/Gemini/Claude/Grok (Opt-in). Auto-Routing; Engine/Fallback-Priorität; Top-3/multi_search; Systemsuche sperren; Filter; web_fetch. advance_fetch (gratis/exp.): ganzes GFM Markdown oder CSS-Felder, ohne Schlüssel/Abrechnung pro Aufruf; User-Agent/Referer konfigurierbar, Cookies nur bei passender Domain, kein Cross-Domain-Leck. 0.1.0-rc.2–0.2.1-rc.2; engines.dsh/17 Tags. rc.2: flüchtige Config nach Fähigkeitsprobe, keine Versionszweige. npm @drscrewdriver/dsh-union-search/dsh-union-search.

Kimi-Code-Stil-Schwarm: Batch-parallele Subagent-Dispatch mit adaptiver Planung, ein /swarm-Befehl und Live-Fortschrittszeilen im Chat.

Zeigt von JeV gewählte Aufgabenpläne, Fortschritte und Phasenzusammenfassungen im DSH-Chat, mit nativer Übersetzung oder kurzen Zusammenfassungen. JeV-Schlüssel nötig; der Jev-Dienst wird extern aufgerufen und kann Kosten verursachen. Enthält hierarchische serielle/parallele Aufgabenabläufe.

Think Tank mit integrierter Bibliothek aus 161 klassischen Denkmodellen (Entscheidung/Strategie/Kognition/Psychologie/Kommunikation/Lernen/System/Innovation/Umsetzung). Eine Frage und mehrere ausgewählte Modelle werden parallel per KI analysiert; der Synthesebericht enthält Konsens, Widersprüche, blinde Flecken und Aktionsliste. Unterstützt automatische Analyse und Prompt-Rundreise-Import.

Advisor-Reviews, die über Runden konvergieren, ein Engineering-Modus, dessen Schreibvorgänge ein Design-Token erfordern, die Eskalation einer Aufgabe an ein stärkeres Modell und parallele Multi-Modell-Beratung; eine Einstellungsseite bearbeitet Modellrouten, Timeouts und Budgets.

Mehrkandidatenmodus für DeepSeek Harness (Testzeit-Skalierung): Konfiguration über schwebendes Panel, der Agent führt automatisch parallele Kandidaten plus Verifier-Auswahl aus, auf die aktuelle Sitzung beschränkt.

Verfolgt in WakaTime DSHs Datei-Lesezugriffe, Bildansichten und Code-Bearbeitungen, einschließlich exakter Zählungen der von KI hinzugefügten und gelöschten Zeilen. Hält die Aktivitätsverfolgung am Laufen, während DSH antwortet, bündelt Updates über Dateien hinweg und koordiniert projektweise Berichtslimits zwischen parallelen DSH-Prozessen. Installiert und aktualisiert wakatime-cli automatisch.

GPT plant Abhängigkeits-DAGs, DeepSeek-Worker führen Aufgaben mit adaptiver Parallelität aus, und ein optionaler GPT-Reviewer prüft inkrementelle Git-Diffs und steuert Reparaturrunden.

DSH-Port von TaskPlane: Abhängigkeitsgeordnete Wellen laufen in parallelen git-worktree-Spuren, mit Aufgabenpaketen, modellübergreifender Prüfung und Wiederherstellung nach Abstürzen.

Git-Worktrees für DeepSeek Harness: Isoliert parallele Arbeit in eigenem Verzeichnis und Branch. Mit Fast mode (快速模式).

Registriert einen Slash-Befehl /code-review mit fünf parallelen Prüfperspektiven und einer Zuverlässigkeitsbewertung je Befund, sowohl für Pull Requests als auch für lokalen Code.

Nativer Side-by-Side-Chat neben der Hauptunterhaltung: eine unabhängige archivierte DSH-Sitzung mit vollständiger nativer UI, Bedarfsabruf des Elternkontexts, Auswahlzitaten und Behalten-oder-Löschen-Lebenszyklus.

Führen Sie isolierte, schreibgeschützte parallele Gespräche neben einem aktiven DeepSeek-Harness-Agenten.

Parallel-Search-Anbieter für DeepSeek Harness

Verwandelt den iterate skill in ein autonomes Closed-Loop-Harness: Planen, paralleles Review, atomare Fixes, Validierung, Schleife, automatisches Stoppen – plus ein Dry-Run-Review-Only-Modus und ein Meta-Review, das den Bericht prüft und einen finalen Review-Report ausgibt.

Ein modell-natives Meta-Agent-Plugin für DeepSeek Harness: Das Modell synthetisiert zur Laufzeit aufgabenspezifische Workflows aus fünf agentischen Workflow-Mustern (Prompt Chaining, parallele Worker, Router, Supervisor, Evaluationsschleife) und koordiniert Tools und Subagent