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Eine abgestufte Mathematik-Modellierungs-Skill-Suite für DeepSeek Harness: eine fünfstufige Pipeline mit Stufen-Gates, Schreibmustern für Award-Paper, Sensitivitätsanalyse, statistischer Diagnose und einem Wettkampf-Preset.

Ein ChatGPT-Konto über Browser-PKCE- oder Device-Code-OAuth mit Codex-Modellen in DeepSeek Harness verbinden, mit automatischem Token-Refresh und Web- oder Headless-Login.

Netzwerk-Proxy-Manager für DeepSeek Harness: Wechseln Sie über eine Live-Einstellungs-UI zwischen den Modi System, Manuell und Direkt, sofort angewendet.

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.

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

Leitet jede delegierte Aufgabe automatisch und intelligent an das bestkonfigurierte Modell weiter – mit Aliassen, Fähigkeits-Tags und Nutzungshinweisen –, damit Routinearbeit schnell und günstig bleibt, während komplexe Arbeit an stärkere Spezialisten geht. Konfiguriere dein Modellteam in der Web-UI oder per geführtem Setup, führe Spezialisten parallel mit zuverlässigem Ergebnis-Merging aus und sieh das gewählte Modell in Subagent-Ansichten und direkt im Tasks-Baum von Better Sidebar auf einen Blick.

Bettet die AIsChat-Social-Agent-Plattform als native Seitenleiste in die DSH-Web-UI ein — Kontaktpanel, Echtzeit-Chat über einen Same-Origin-HTTP/WS-Proxy und Markdown/LaTeX-Rendering. Das Plugin ist nur das Frontend; es proxiet an ein AIsChat-Backend, das Sie selbst betreiben (Standard http://127.0.0.1:5228, aus demselben Repository).

Ruft eine beliebige http/https-Seite ab und gibt Titel, Beschreibung, Haupttext, Überschriften-Gliederung und Links zurück, mit Statistiken (Zeichen-/Wortanzahl, Lesezeit, Sprache) und Top-Keywords; kann Inhaltsbilder in den Sitzungsarbeitsbereich für die Bildanalyse herunterladen und sie über den scrape.imageAnalyzer-Dienst an registrierte Analyser verteilen.

China-A-Aktien-Finanzdaten-MCP-Server für das Harness: 11 fin_data__*-Tools (Quotes/Kerzen/Finanzen/Kalender/Spezialdaten/Ankündigungen/EDB/Abgleich/Fonds/Indizes) über THS kostenlose offizielle REST (primär) + AKShare (Fallback) + Wind (exklusive Domänen), mit beobachtbarer Degradation, Kontext-Budget-Komprimierung (resultatseitig -72,2 % gemessen) und einem Offline-Marktdaten-See für 10 Jahre; BYOK.

Repariert DeepSeek-Harness-Sitzungen, die nicht geladen werden, mit einem Sidebar-Overlay für den Sitzungs-Chirurgen und einer Trockenlauf-Reparatur.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Multi-Engine-Text-zu-Bild-Generierung (OpenAI Images und Zhipu-CogView-Presets) mit Quotenverfolgung pro Sitzung, Engine-Failover, credential-sicherer Konfiguration und einer Ergebniskarte mit erneuter Generierung.

Reparaturschicht für Tool-Ausgaben für DeepSeek Harness — JSON-Schema-Durchsetzung, Parameterzuordnung und JSON-Reparatur für Tool-Aufrufe.

Lokal-erster persistenter Speicher für DeepSeek Harness: begrenzte Pre-Step-Hot-Memory-Injektion, exakter und chinesischer Bigramm-BM25-Cold-Recall, sechs Agent-Werkzeuge, genehmigungsgesteuerte Lease-Lock-Schreibvorgänge mit Recovery-Quittungen sowie read-only Governance- und Trajectory-Review-Kandidaten.

Bundle zur Berechnung der Vier-Säulen-des-Schicksals-Karte (BaZi) und des Zi-Wei-Dou-Shu-Horoskops für DeepSeek Harness.

PII-Maskierung für DeepSeek Harness — anonymisiert Namen, Telefonnummern, E-Mails, IDs und Schlüssel vor Anfragen und stellt sie auf der Anzeigeebene wieder her, sodass Klartext aus den Sitzungsprotokollen ferngehalten wird.

Verwandelt Programmieren in ein RPG: abgeschlossene Turns, Werkzeugaufrufe und erledigte Todos bringen XP, mit über 27 Erfolgsabzeichen, Stufen, Titeln und Saisons. Ereignisgesteuerte Wertung mit einer Pure-Function-Engine — die Arbeit selbst ist das Spiel.

All-in-one-DSH-Erweiterungszentrum in den Einstellungen: Verwaltung von Skills, MCP-Servern und Plugins, ein Plugin Market (kuratierte Liste + GitHub-Suche, npm-Ein-Klick-Installation) sowie ein Add-ons-Block zum gemeinsamen Installieren, Deaktivieren, Deinstallieren und Aktualisieren von Begleitfunktionen.

Plugin-Manager mit Rettungszentrum: gruppiertes Aktivieren/Deaktivieren nach Notwendigkeit, mehrere Update-Quellen (npm / dshfind market / GitHub), Browser-zuerst-Downloads mit Auto-Installationsordner, P2P-Fallback, Vor-Boot-Selbstprüfung und Quarantäne für defekte Bundles.

Bearbeiten Sie die hostweiten globalen Anweisungen (~/.dsh/AGENTS.md) über eine eigene Anpassen-Seite in den Einstellungen – sie gelten für jede Sitzung auf diesem Rechner.

Starter-Vorlage für dsh-Plugins, die Konfiguration, Tools, Ereignisse, Dienste, Hooks, Browser-UI-Slots und Slash-Befehle abdeckt.

Plattformübergreifendes Agent-Skills-Monorepo, das als DeepSeek-Harness-Profilbundle eingebunden wird und Skills für chinesisches Schreiben, Git, Plugin-Entwicklung, „Taste" und semantisches Linting bereitstellt.

LaTeX-Paper-Werkbank im Overleaf-Stil: Markieren Sie beliebigen Text im gerenderten PDF und lassen Sie einen dsh-Agenten die Quellen mit Kompilierprüfungen und Git-Verlauf überarbeiten.