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Minimaler Prompt x Web-PTC-Fähigkeiten: Einzeiler-Persona, run_code-SDK, Subagenten, Ralph, Websuche/-abruf und Windows Git Bash; das allgemeine Workflow-Werkzeug bleibt verborgen.

Orchestrationsschleife für Langaufgaben: Codex plant, bewertet und prüft, DeepSeek führt aus, Kimi ergänzt (visuelle Abnahme, Zusammenfassung, Gegenprüfung).

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.

Stata über DeepSeek Harness ausführen: Der native Stata-AI-Skill-Dienst startet automatisch mit DSH (macOS-/Windows-Binärdateien enthalten), sodass Regressionen, Do-Files und ökonometrische Workflows ohne manuelles Setup laufen.

Linter für Chain-of-Thought-Lecks: eine CLI ohne Abhängigkeiten, die Reste von KI-Sitzungen in Dokus und Kommentaren findet (veraltete Design-Zitate, PR-Perspektive, Änderungsnarrativ, Review-Abläufe) und das cot-trim-Fixes-Skill als installierbares Bundle mitliefert.

Spec-driven-Entwicklungsdisziplin für dsh: fünf Keel-Skills (anchor/spec/probe/build/audit), drei Review-Tools und sechs Spec-Vorlagen erzwingen Spezifikationen vor Code, Annahmeprüfung und Scope-Kontrolle.

Liest Assistentenantworten ausschließlich über die Fish Audio API vor (eigenen Schlüssel mitbringen): Vorlesen pro Nachricht, Auto-Read-Schalter und eine Einstellungsseite für Modell, Voice reference_id, verschlüsselten API-Schlüssel und Proxy.

Chat-Bildanhang-Brücke mit einem view_image-Werkzeug für jedes OpenAI-kompatible VLM (lokales Ollama oder Cloud): eingefügte/abgelegte Bilder werden zu view_image-Pfadmarkern, bevor sie Text-only-DeepSeek-Modelle erreichen.

Native Erweiterung der Bildfunktion, die entweder Zhipu (kostenlos) oder Qwen-VL (lokal) verwendet.

Vision-Anbieter-Route, die angehängte Bilder über ein konfigurierbares Modell (über 15 OpenAI-kompatible und Anthropic-Anbieter) in Text transkribiert, während DeepSeek weiterhin antwortet.

Vision-Bridge für textonly-DeepSeek-Routen, der angehängte und lokale Bilder über konfigurierbare OpenAI-Responses-, Chat-Completions- oder Anthropic-Messages-Endpunkte analysiert, während bildfähige Routen nativ bleiben.

Nutzt den eingebauten Vision-Modus von DeepSeek web für reine Textmodelle: Das Tool deepseek_vision steuert die lokale Browser-Automatisierung deepseek-vision-cli (Helfer für manuelle Anmeldung, deep-think aktiviert, automatisches Schließen des Browsers) und liefert Bildbeschreibungen als Text.

Vision-Toolkit für textonly DeepSeek: modellaufrufbares `vision`-Tool, Wrapper-Adapter für deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), Antigravity-IDE-Kontingent (default, flash/pro) / jeden OpenAI-kompatiblen VLM / Gemini / lokale Ollama-Kanäle, Evidenzspeicher mit Kompaktierungs-Rehydration, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Modellaufrufbares `vision`-Tool für DeepSeek Harness: Beschreibt und OCRt Bilddateien, indem es direkt die kostenlose Zhipu-GLM-Vision-API aufruft (glm-4v-flash-Fallback-Kette), kein externes CLI erforderlich.

Registriert eine `deepseek-vision`-Provider-Route: Die Web-GUI akzeptiert eingefügte Bilder und transkribiert sie über die kostenlose Zhipu-GLM-Vision-API in Text, bevor an den DeepSeek-Adapter übergeben wird.

CDP-Bridge zu einem bereits laufenden Chrome/Edge für DSH: Screenshots, Pixel-Assertions, DOM-/CSS-Prüfungen und JS-Auswertung auf der Seite über HTTP + WebSocket, mit null Kindprozessen, null npm-Abhängigkeiten und ohne Freigabe pro Nutzung.

Anti-Bot-HTTP-Abrufwerkzeuge, gehärtet durch SXS' Produktions-Scraping-Stack (Millionen Anfragen pro Tag): UA-Pool-Rotation, Neuversuch mit exponentiellem Backoff, Anti-Bot-Wall-Erkennung (Captcha / Verifizierungs-Challenges) und adaptive Ratenbegrenzung – Tools: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Unabhängige Browser-Abnahmetests für Agenten-Deliverables: JSON-Spezifikation hinein, echtes Chromium-Verdikt heraus.

Stellt das bili_summary-Werkzeug bereit: Bilibili-Videometadaten, Untertitel-Zeitachse und sharp-basierte Frame-Erfassung mit integrierter Fehlerbehandlung und sanfter Degradierung.

Aufbereitung der Tool-Ausgabe beim Einlesen: behält Fehler- und Warnzeilen sowie Kopf und Ende, schreibt den Volltext mit einem für das Modell lesbaren Zeiger auf die Platte; deckt jedes Text-Tool ab, kleine Ergebnisse laufen unverändert durch.

Professionelle Übersetzung für DSH: 18 Zielsprachen, 4 Stile (formal/casual/technical/literal), glosar-gesteuerte Terminologie und vollständige Dateistranslation (README/docs/Untertitel) bei erhaltener Markdown-/Codeblock-Formatierung; angetrieben von DeepSeek über SiliconFlow.

Unreal-Engine-.uasset-Inspektion (resolve/registry/load) und eingeschränkte Blueprint-Node-Bearbeitung über das integrierte UE-Python.

HTTP-/API-Debugging-Toolset: voll kontrollierbare HTTP-Anfragen (Methode/Header/Body/Auth), Parsing von curl-Befehlen und deren Ein-Schritt-Ausführung, Anfragehistorie in der Session mit Side-by-Side-Antwortvergleich, paginierungsbewusste Link-Header und DeepSeek-gebrandete UI-Karten (optional dsh-http-tools-ui).

Native Desktop-Steuerung für dsh über eine stdio-JSON-RPC-Bridge mit Python-Core: Bildschirm erfassen, Maus/Tastatur eingeben, Accessibility-Tree-Aktionen ausführen; Hochrisikoaktionen erfordern Bestätigung.