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Sechs Engineering-Skills für Claude Code und DSH: Recherche, Architektursondierung, Implementierungsorchestrierung, dreiachsige Diff-Prüfung, Komplexitätsaudit und Mutationstests. Bei Verfügbarkeit delegieren sie über die generischen Subagent-Tools des Hosts.

Bindet Microsoft Playwright MCP über den offiziellen dsh-mcp-client ein und stellt dem Agenten Browser-Tools per stdio bereit. Die einmalige CDP-Autorisierung wird durch prompt note, call guard und den Befehl /bw-setup angeleitet.

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.

Branch-Chip in der Tool-Zeile des Eingabefelds, der Workspace-Branches wechselt, erstellt und aktualisiert, eine ausgewählte Teilmenge geänderter Dateien mit einer Nachricht committet, die das Modell der Session selbst aus dem Diff schreibt, und den aktuellen Branch pusht.

Aufgaben-Abschluss-Push für Huawei HarmonyOS Assistant-Today (负一屏) aus DeepSeek Harness: die Tools hiboard_push / hiboard_verify senden Markdown-Aufgabenergebnisse an den Karten-Feed des Telefons, wire-kompatibel mit dem Today-Task-Skill von OpenClaw, wobei der authCode im dsh-Einstellungsbereich verwaltet wird.

Agentenstrukturierter Prompt-Optimierer für DeepSeek Harness: schreibt Composer-Entwürfe in role/task/context/constraint/format um, mit den Modi normal, slim und expand, einem Bestätigungsmodal mit Bewertung, continue-optimize sowie lokalen, hybriden, DSH- oder Cloud-API-Engines.

Visueller Ziel-Lebenszyklus für die DSH-Weboberfläche: ein Composer-Dock zum Erstellen, mehrzeiligen Bearbeiten, Pausieren, Fortsetzen, Abschließen und Löschen von Session-Zielen mit Live-Rundenfortschritt, plus ein Phasenpunkt-Eintrag im Composer und eine Zielübersicht auf der Einstellungsseite.

Registriert die Skill „fight-scene-director“ zur Gestaltung von KI-Video-Kampfszenen, portiert von der gleichnamigen Codex-Skill. Erzeugt strukturierte chinesische Prompts für Seedance 2.0/2.5 und MiniMax H3, plus Trajektorie-Karten- und Startpositions-Bildprompts.

RTK-Erweiterung (Rust Token Killer) für dsh-router: schreibt jeden bash-Tool-Aufruf über `rtk rewrite` um, sodass der Agent eine komprimierte Befehlsausgabe liest, und fällt auf den ursprünglichen Befehl zurück, wenn rtk fehlt oder kein Äquivalent hat.

Bündelt zwei Ansätze zur Kontextkomprimierung. Die veröffentlichten Werte von Headroom (Apache-2.0) —20 % weniger Tokens für Coding-Agenten, 60–95 % für JSON bei gleichen Antworten— und TokenPilot (arXiv:2606.17016) —bis zu 60 % weniger Kosten bei langen Agentensitzungen— stammen von diesen Projekten; das Plugin hat keinen eigenen Benchmark und behauptet keine eigene Reduktion. Einstellbar sind Profil, Auto-Compact-Auslöseschwelle und Code-Skelett-Komprimierung. Misst exakt mit dem DeepSeek-V4-Tokenizer, prüft Zählungen in derselben Revision und erhält bei nicht unterstützten Modellen per fail-open die ursprünglichen Tool-Ergebnisse.

Antwortvorschläge über dem DSH-Web-Composer.

Einhändige Eingabe ohne Tastatur für das Eingabefeld: Maustaste im Eingabefeld gedrückt halten, sprechen, loslassen – der Text landet im Entwurf, und Hochschieben bricht ab, ohne einen halben Satz zu hinterlassen. Kein Mikrofonknopf zum Anvisieren und kein Kurzbefehl zum Merken; die Hand muss den Eingabebereich nie verlassen, was gerade dann zählt, wenn die andere Hand beschäftigt ist. Die Erkennung läuft vollständig offline (SenseVoice über sherpa-onnx, kein API-Schlüssel, Audio verlässt nie den Rechner).

Serverloser FriendliAI-LLM-Adapter für DeepSeek Harness – OpenAI-kompatible Chat-Vervollständigungen mit dynamischer Erkennung von Modellen und Unterstützung von Reasoning

dsh-Plugin + Agenten-Preset, das opencode + oh-my-openagent (omo) nachbildet: die Toolchain und der System-Prompt von opencode, die Orchestrierung von Subagenten mit mehreren Rollen aus omo sowie browserseitige Rollenauswahl in omo + Einstellungen für Modell/Fallback je Rolle.

Modellgesteuertes Paket zum Überlaufen des Kontextfensters für DeepSeek Harness: frischer Arbeitskontext, dauerhafte, vom Modell verwaltete Notizen, ein kleiner wörtlicher aktueller Schwanz und gezielte Wiederherstellung der Historie – ohne Zusammenfassung.

Desktop-Computersteuerung für DSH: erfasst den Windows-Bildschirm für den Vision-Kanal des Agenten und steuert Maus/Tastatur über ein Codex-Overlay mit Abbruch per Esc. Erkennt Windows-nativen Host oder WSL automatisch.

Suchorientiertes Popup als Ersatz für die Modellauswahl im DSH-Web-Composer. Die linke Spalte indexiert Anbieter und scrollt durch Gruppen; Favoriten bleiben oben angeheftet. Bildsymbole unterscheiden native von weitergeleiteter Bildeingabe, und rechts am Auslöser öffnet sich die Anzeige für den Denkaufwand.

Konfigurierbare Sende- und Zeilenumbruchtasten, ein Composer-Kontextmenü mit drei Quellen (DSH und anderen Plugins überlassen / Browser-Menü / plugin-gestyltes eigenes Menü), ein Schnellbefehlspanel mit kategorisierten Prompt-Listen, bei denen jeder Prompt bei jedem Senden oder nur bei der ersten Nachricht einer Session angehängt werden kann, eine Zeile zum Erstellen und Verschieben am Ende jeder Kategorie, ein Prompt-Optimierer, der den Entwurf mit einem separaten Modellaufruf umschreibt, Größenspeicherung des Einstellungspanels und automatische Injektion des x-opencode-session-Headers für OpenCode-Routen. Prompt-Listen liegen in einer globalen ~/.dsh/quick-prompts.json, die unabhängig von Session und Projekt ist.

Änderungsbewusste Qualitätsschleife für DSH: schnelles Lint-Feedback und sichere Behebung nur von Regressionen, mit begrenzten Abschlussprüfungen für Lint-Deltas, TypeScript und betroffene Vitest/Jest-Tests. Quality Receipt trennt neue Regressionen von Altlasten.

Verfolgt den Sitzungsfortschritt in DeepSeek Harness ohne Logs zu durchsuchen: Der Agent pflegt eine gewichtete, verschachtelte Checkliste von Phasen bis Einzelschritten, damit Ring und Prozentanzeige dem tatsächlichen Stand entsprechen. Beim Überfahren erscheint die Aktivität; der Tab Session Progress zeigt Ziel, gewichtete Liste, nächste Schritte und Notizen. Nach Sitzungsende bleibt sie als Ergebnisprotokoll erhalten.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

Cherry-Studio-artiges Einfügen: Mehrzeilen-/eingerückter/eingezäunter Text oder Code, der in den DSH-Web-Composer eingefügt wird, klappt zu einer umrandeten, einklappbaren, sprachgetaggten Karte zusammen und wird beim Senden als eingezäunter Codeblock wiederhergestellt.

Thinking-Indikator für die Reasoning-Wartezeit im DeepSeek-Harness-Web-Composer

Systemprompt-Injektor pro Modell für DeepSeek Harness: hängt benutzerdefinierten Text an das ENDE des Prompts lokal konfigurierter Modelle an, passend zur exakten Route provider/model oder Regel provider/* (beide werden der Reihe nach kombiniert). Settings listet alle Anbieter und Modelle zur sofortigen Routenbearbeitung; Regeln bleiben in DSH_HOME erhalten und gelten für Hauptsitzungen, Subagenten und Workflow-Kinder.