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Business-Knowledge-Network-Kontext für DeepSeek Harness: binde eine Session an ein OpenBKN-Wissensnetz, frage seine Objekte und Metriken über verwaltete MCP-Tools ab und öffne für jede Antwort eine trace-gestützte Provenienz (Ausführungsfakten und einen Business-Graphen). Wird mit der OpenBKN Runtime ausgeliefert; die Provenienzansichten benötigen eine OpenBKN-Enterprise-Lizenz.

Abrufen, erneut bearbeiten und senden sowie neu generieren, plus Versionierung im Gespräch: eine Zeitleiste jedes Zurückspulens, Artefakt-Rollback (zuerst git, Fallback per Snapshot), eine Fork-Karte der erkundeten Pfade, Sitzungsabstammung und ein Echtzeit-Wächter, der das Protokoll beim ersten Anzeichen gleichzeitiger Schreibzugriffe snapshotet. Änderungen stoppen den laufenden Agenten automatisch (offizielles cancel/whenIdle), damit Zurückspulungen niemals das dauerhafte Protokoll beschädigen oder /compact beeinträchtigen.

Führt AItelier-Pipelines von DSH über MCP aus: 39 Werkzeuge (22 Lese-, 17 Schreibwerkzeuge) zum Erzeugen, Ausführen, Inspizieren, Bearbeiten, Exportieren und Importieren mehrstufiger SkillFlow-Pipelines. Die Schritte werden in AItelier statt in der DSH-Sitzung ausgeführt und über run_id gepollt, pausieren an engine-erzwungenen Checkpoints, die mit answer_checkpoint beantwortet werden, und hinterlassen pro-Schritt-Traces und Schrittausgaben zum späteren Lesen; add_provider / map_model / edit_role richten eine einzelne Rolle auf einen lokalen oder günstigeren Endpunkt aus. Bündelt einen aitelier-pipelines-Skill.

Inkognito-Sitzungen: ein eigenständiger, kurzlebiger Unteragent mit eigener Voreinstellung (kein übergeordneter Kontext) und vollständigem Werkzeugsatz, verschiebbares schwebendes Fenster, beim Schließen ohne Spuren vollständig gelöscht.

Eine minimale Smartphone-Fernsteuerung für DeepSeek Harness: die Phone-Seite enthält nur die gesendete Anweisung und die finale Schlussfolgerung der KI, während Tool-Calls, Datei-Zugriff, Sub-Agent-Dispatch und Reasoning-Traces auf dem Computer bleiben — erreichbar über LAN, Tailscale oder einen Cloudflare-Tunnel mit QR-Code, Link und Passwort pro Route.

TraceScope-Plugin für DeepSeek Harness – eingebettete React-Slot-UI + Same-Origin-APIs

DSH-Plugin für die rechte Sidebar, das zwei Git-Commits vergleicht, aus dem Auswirkungsbereich eine manuelle Test-Checkliste erstellt und Fehlernotizen, Screenshots, Aufgabenanhänge sowie die Fehlermeldung an Yunxiao, GitHub, GitLab oder einen Webhook unterstützt.

Beobachtet die Ausführungsspuren des Agenten und löst bei jedem erfolgreichen Zugende eine LLM-Überprüfung aus, wenn Signale auslösen, kristallisiert wiederverwendbare Workflows in registrierte Skills, die sich bei späteren Durchläufen fortschreitend verbessern.

Nutzt AItelier als Subagenten aus DeepSeek Harness: Pipelines von SkillFlow erzeugen, bearbeiten, ausführen, exportieren und importieren. Nur Client – erfordert ein laufendes AItelier-Backend (Docker; siehe README).

Sentry-Werkzeuge mit Lesezugriff: Auflistung der Projekte, Suche nach Fehlern auf Ebene der Organisation oder des Projekts, Details zu einem einzelnen Fehler und das neueste oder ein bestimmtes Ereignis mit gekürztem Stacktrace. Lokale Variablen, Header und Bodies von Anfragen, Query-Strings, Pakete und verdächtig wirkende Tags werden entfernt, bevor das Ereignis das Modell erreicht, und übergroße Ereignisse werden über Quellkontext, Breadcrumbs und Frames abgestuft statt zu scheitern.

DeepSeek-Harness-Plugin (dsh), das die fin-trace-Agent-Schleife einbettet — Multi-Hop-Beziehungsreasoning über einen Finanzwissensgraphen, verfügbar als asynchrone Tools (start/status/cancel).

OpenTelemetry-Traces-Backend für die DeepSeek Harness Telemetrie-Naht: faltet Agenten-Sitzungsereignisse in OTLP-Span-Bäume.

Langfuse-Observability für DeepSeek Harness: exportiert Sitzungsprotokolle als OpenTelemetry-Traces (GenAI-Semantikkonventionen) an den OTLP-Endpunkt von Langfuse

Branch-aware code knowledge graph for DSH - callers, impact, trace and architecture over 158+ languages, freshness-gated, one dispatcher tool, zero MCP sessions.

Unified observability (trace/log/metric) for deepseek-harness plugins: hooks dsh session telemetry where available, maintains OTel signals where not, and exports via standard OTLP.

DeepSeek Harness plugin for organizing AI discussions into research topics, traceable knowledge cards, and reusable research materials on an interactive graph

Brings the codebase knowledge-base capability of langchain-ai/openwiki into DSH — one-click generate/read/update of the repository Wiki, Grounded Claims (source-traced knowledge cards) and a project knowledge base built from uploaded local files, reusing the model DSH already has configured, with no second API key.

Decision log for DeepSeek Harness: record key decisions (chosen option + why) into a versionable DECISIONS.md via decision_log / decision_list / decision_audit tools, and auto-inject the summary into future sessions so decisions stay traceable and are never re-litigated.

Langfuse-Observability für DeepSeek Harness (DSH): Trace-Bäume pro Turn, aggregiert nach Sitzungs-ID, mit Prompt-Versionierung und Auswertung.

Metadatenorientierter Laufzeit-Profiler für DSH-Agenten: Turn-/Schritt-Traces, Echtzeit-Zeitleisten für Modelle und Tools, Anbieternutzung, Wiederholungen, Fehler sowie Live- oder historische Sitzungen.

Vertrauenswürdige Office-Suite für Behörden-/Unternehmensarbeit von Beijing Caizhi Technology (深知可信智能): drei Skills — vertrauensvolle Beratung (Policy-/Vorschriften-Q&A mit Zitatmarkern + Herkunfts-HTML), vertrauensvolle Suche (Abruf maßgeblicher Politik/Standards mit nachvollziehbarem HTML + sauberem Markdown) und amtliche Dokumenterstellung (Entwurf/Überarbeitung/Word/Lieferung mit Briefkopf); alle Schnittstellen laufen über den dknowc-Vertrauensarbeitsplatz-MCP (Bearer-Auth), Produkte landen im Sitzungsarbeitsbereich, die Schlüsseleinrichtung bleibt für spätere Sitzungen erhalten; erscheint auf npm als dknowc-dsh.

Schreib-Agent für tiefe Kollaboration in DSH: Erlernen des Schreibstils pro Nutzer aus Edit-Paaren, Ablauf Klären→Outline→Abschnitt schreiben→Red-Team→Leser-Galerie, Synthese vom Projekt zum Bericht (Laborbericht / Produktvorstellung / Umfrage / README), 41 MCP-Tools und eine Web-UI zum Verbessern von Auswahlen mit Dateivorschau in der App.

Telemetrie-Backend, das Runden, Modellschritte und Tool-Aufrufe zu yiTrace exportiert.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru