Plugins

Fünf produktionsreife DSH-Tools in einem Plugin (8 Tool-Slots): Git-Regressionssuche (Einführung, jüngste Änderungen, bisect, blame-Alter), Stacktrace-Decoder mit lokalem Codekontext, YAML/ENV/properties-Prüfung samt Tippfehlern, plattformübergreifendes Shell-Escaping (POSIX/PowerShell/cmd) und MyBatis-Plus-SQL-Audit (N+1, fehlendes @Transactional, LIKE mit %, SELECT *, fehlendes WHERE). Keine npm-Abhängigkeiten, vollständig offline; neben bisect nebenläufig sicher. Einzelinstallationen: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Pixelgenauer Diff zweier lokaler PNGs: maschinenlesbare erste Zeile `PIXEL_CHANGED=true|false` (als Assertion), danach Verhältnis, Regions-Bounding-Boxes, max. Kanalabweichung, MAE und eigenständige HTML-Vergleichsseite. Ignore-Regionen mit absoluten/relativen Koordinaten schließen Uhren/Cursor aus. Keine Inhaltserkennung, nur deterministische Änderungsfrage. Lokal, kein Modell/Netzwerk/Upload.

Sitzungsübergreifender Speicher für den dsh-Agenten: erinnert, ruft ab und prüft erneut, statt ungeprüft anzunehmen.

API-Regressions- und Abnahmeumgebung: Speichert vor Backend-Änderungen Antworten registrierter Endpunkte und führt sie danach erneut aus. Ein strukturierter Feld-Diff (Statuscodes, hinzugefügte/entfernte Felder, Zahlen alt→neu samt Differenz) steht neben dem Quellcode-Diff. Jeden Endpunkt einzeln bestätigen, bevor Markdown- oder eigenständiger HTML-Bericht exportiert wird.

Thesis- und empirische Analyseumgebung, die IBM SPSS aus dem Gespräch steuert: `spss_check` (Umgebungstest), `spss_variables` (Variablen in .sav mit Labels, Typen, Messniveaus, Fallzahlen), `spss_data` (Fallstichprobe zur Prüfung fehlender/auffälliger Werte), `spss_run` / `spss_run_file` (SPSS-Syntax oder .sps ausführen, relative `CD`-/`GET FILE`-Pfade neu verankern), `spss_analyze` (Häufigkeiten, Deskriptives, Kreuztabellen mit Chi-Quadrat, t-Tests, einfaktorielle ANOVA, Korrelation, lineare Regression). Ergebnisse als strukturierte, per OMS extrahierte Tabellen. Erkennt SPSS 25–31 automatisch; MCP-Server ohne Abhängigkeiten über stdio.

Prüfstein für DSH: ergänzt die „Selbstverbesserung“ um Evaluation. Führt einen Satz an Goldstandardfällen vor und nach einer Änderung aus, bewertet und vergleicht sie; gute Änderungen bleiben, schlechte werden zurückgenommen.

Rückblickende Bewertung von Agent-Sitzungen: Erstellt deterministische Bewertungsblätter und sitzungsübergreifende Regressionsvergleiche aus gespeicherten Protokollen. Keine Benchmark-Läufe oder LLM-Juroren.

Misst, ob eine DSH-Konfigurationsänderung tatsächlich geholfen hat: Wiederholbare Fälle registrieren und ausführen, Ergebnisse vor und nach Änderungen an Regeln, Skills oder Modellen vergleichen.

Evidenzbasierte Frontend-Release-Prüfungen: Inhalte im echten Browser, Barrierefreiheit, Laufzeit, Netzwerk und Regressionen gegenüber der Basis; Reports mit Screenshots.

Codex-artige unscharfe Skill-Suche für die DeepSeek-Harness-Web-GUI: /bug, /diag und /regression finden diagnosing-bugs im /-Skillmenü.