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Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Wandelt lokale Markdown- und Textdokumente in eine abfragbare Wissensdatenbank mit hybrider semantischer und Stichwortsuche, Zitatverifizierung und Quelleninjektion um.

🌊 Dauerhaft angedocktes, vollständig anpassbares Guthaben-/Nutzungspanel für DeepSeek Harness — Aktivitäts-Heatmap, Zweikanalvergleich, ausschließlich lokal und datenschutzorientiert.

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

Smart-Charts-Skill: verwandelt Datendateien (CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON) in eigenständiges interaktives ECharts-HTML – 32 Diagrammtypen inklusive Offline-Karten, 3 Themes, kein CDN. Ein --profile-Datenprofil (dtype je Spalte, Kardinalität, Fehlwerte, Stichproben, Statistiken, Entitätskörnung, Insight-Signale) lässt den Agenten die Daten selbst lesen und das Diagramm wählen; jedes Diagramm bettet ein Fact Sheet (plot_stats + data_preview) ein, dessen Zahlen die einzigen zitierbaren Werte sind. LLM-Transform-Code läuft in einer eingeschränkten Sandbox (Blacklist + AST-Whitelist + sichere Builtins); --doctor prüft die Python-Umgebung selbst. Vollständig offline, ECharts mitgeliefert.

HarmonyOS-Geräte-Brücke: hdc-Loop für Screenshot/Installation/Log/Crash/UI-Automatisierung mit read_image, offiziell-vorrangiges versioniertes API-Wissen (SDK .d.ts + gebündelte Offline-Docs) und eine DevEco-CLI-Strecke für Build/Sign/Lint.

DeepSeek-Kontostand und Sitzungskosten im Composer-Dock, mit automatisch abgerufenen offiziellen Preisen und Unterstützung für Peak-/Off-Peak-Zeiten.

Ordne deine Modelle und Token-Budgets jeder Rolle zu und lass dann DSH spezialisierte Subagents nach Aufgabentyp delegieren. Deckt Architektur-Analyse, UI/UX, Implementierung, Codebasis-Erkundung und Dokumentationsrecherche ab, mit automatischem Setup sowie Reasoning-Aufwand und Tool-Berechtigungen pro Rolle.

Anbieterunabhängige DSH-Dokumentenparserung, angetrieben von MinerU, mit nativen Hintergrundjobs, unveränderlichen Ergebnissen und sicherer Zusammenführung von Anfragen.

Galgame-Generator: Übergeben Sie ihm ein Skriptdokument sowie Charakter-/Hintergrund-/BGM-/Animations-Assets im Arbeitsbereich (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) und es erstellt eine spielbare Visual-Novel-Webseite mit konfigurierbaren Speicherplätzen ([存档 N], Standard 9), sprecherfolgenden Sprites mit Multi-Pose-Variantenwechsel ([表情]), Opening/Ending/CG-Animationen ([op]/[ed]/[cg]), BGM-Wiedergabe/Stopp/Lautstärkeregelung und if-Zeilen-Verzweigung.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Das Büro-Trio! Office-Dokumententools für DeepSeek Harness (dsh): Erstellen, Lesen und Bearbeiten von Tabellenkalkulationen (.xlsx), PDFs und Präsentationen (.pptx).

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

Präsentations-Skill und -Tools: Verwandelt einen Satz oder ein Dokument in eine HTML-Slideshow und eine bearbeitbare PPTX mit sieben Layouts (inkl. Zitaten und nativen PPTX-Tabellen), Sprechernotizen (HTML-S-Panel und native Notizfolien), fünf integrierten Themes, Standard-Thema-/Spracheinstellungen und Zweisprachigkeit.

Echtzeit-Kontostand der DeepSeek-API im Composer-Dock, mit manueller oder in individuellem Intervall automatischer Aktualisierung.

DSH-native Integrationsschicht für die Minta-Speicher-Engine: setzt die offizielle dsh-mcp-client-Zeile zusammen, registriert die Skill minta-memory-governance sowie ein Speicher-Prewarm zu Sitzungsbeginn und liefert ein Minta-Agent-Preset mit; erfordert die separat bereitgestellte Minta-Engine (Python/Docker), die die 19 MCP-Tools bereitstellt — ohne diese nicht verwendbar.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

OpenCode-Go-Abonutzung (rollierende/wöchentliche/monatliche Zeiträume mit Reset-Countdown) im Composer-Dock, mit integriertem Zugangsdaten-Editor.

Offline-Schaltplanprüfung für EasyEDA Pro, als vier Tools für dsh bereitgestellt: einmalige Prüfberichte, Architektur-Gerüste, ein Installations-Doctor und eine Live-Editor-Brücke, die schreibgeschützte Aktionen bevorzugt – alles gesteuert über die lokale boardwise-CLI.

FormatForge: schmiedet 30+ Dateiformate (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, Archive) über einen Drag-and-Drop-Eingang, die Tools ff_translate/ff_formats/ff_result und eine CLI in KI-lesbaren Text; gescannte PDFs greifen auf lokales OCR zurück oder auf einen Enhance-Hinweis für das Sitzungsmodell.

Lokale Dokumentenintelligenz für PDF, Office, Bilder und OCR für DeepSeek Harness.

Ein ikun-Maskottchen (Basketball-Meme), das während der Antworten das Dock unter der Statuszeile „Deep diving..." füllt: ein Sprite-Sheet-Maskottchen läuft entlang eines 0→100%-Fortschrittsbalkens, wechselt alle 20% Animation und Text und spielt bei Fertigstellung einen systemweiten Sprachhinweis „nǐ gàn ma~" ab.

OpenCode-Go-Nutzungsleiste im Composer-Dock: rollierende/wöchentliche/monatliche Kontingentringe, DSH-Sitzungsstatistiken zu Token und Kosten auf Basis aktueller offizieller Tarife, Aufschlüsselungen nach Modell und aktuellem Sitzungsbereich mit Live-Updates pro Sitzung, API-Schlüssel per Klick kopieren.

Patent-Schreib-Gatekeeper für dsh – prüft die Idee zuerst gegen chinesischen Stand der Technik, führt dann Gespräche zur Ausrichtung von fünf Parteien, das Verfassen einer achtkapiteligen Offenbarung, Abbildungen und Simulationsläufe, eine Sieben-Dimensionen-Prüfung und den Export nach docx/PDF durch. Die Skills funktionieren sofort; die Such-, Export- und Experimentier-Tools stammen aus einem mitgelieferten Python-MCP-Dienst, der deaktiviert ausgeliefert wird – eine Zeile in ~/.dsh/patent-services.yaml aktiviert ihn, und uvx holt das Wheel von PyPI.