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Prüfbares Tokenkostenbuch für DeepSeek Harness: umschließt den `llm/stream`-Ablauf und protokolliert je Aufruf Provider, Modell, input/output/cache-hit/cache-write-Tokens, Nutzungsquelle und ganzzahlige nano-CNY-Kosten aus einer expliziten Preistabelle. Aggregiert nach Stunde, Tag und Session; JSON/CSV-Export mit schreibgeschützter dry-run-Vorschau. Eine manuell eingetragene offizielle Plattformrechnung bleibt in einer parallelen Spalte samt Ist-minus-Schätzung-Differenz. Unbekannte Provider/Modell-Routen bleiben unbepreist. Keine Runtime-Abhängigkeiten, Saldoabfrage, Benachrichtigungen oder Animationen.

Beta: Projektaufsicht für DeepSeek Harness. Dauerregeln und ein Webpanel (drei Schalter, Zuweisungsmodi) teilen ein Ziel auf parallele Teamkollegen-Dialoge auf, prüfen technische Grundlagen, ermitteln Anforderungen neuer Projekte und schützen Einsteiger. Dauerregeln stammen aus einem separaten optionalen Schritt des Repository-Kit-Installers.

SOLIDWORKS für DeepSeek Harness: Liest, bearbeitet, baut neu auf, rendert und exportiert SOLIDWORKS-Modelle ab Version 2016 auf demselben Windows-PC oder einer Windows-VM auf dem Mac. Standardmäßig schreibgeschützt; die Windows-Seite entscheidet über erlaubte Schreibvorgänge.

Standardmäßig lässt sich eine Teamaufgabe ohne bestandenen unabhängigen Prüfdatensatz mit Commit gleich dem worktree-HEAD nicht abschließen. Dazu kommen ein Abhängigkeits-DAG-Board und Einstellungen.

Workflow-Ausführungszeitachse in DSH-Web-Unterhaltungen: Horizontale Leiste mit Phasenstationen, Agent-Pills, Schleifenbögen und parallelen Bahnen ersetzt die Standard-Workflow-Toolkarte und den workflow-run-Chatknoten. Ein clientseitiges Skript ermittelt und rendert vorgesehene Stationen vor Laufbeginn; Statuspunkte und Symbole folgen den offiziellen DSH-Primitives.

Investment-Recherchepaket: 10 Tools (Suche, Seitenabruf, Quellenprüfung, Behauptungsprüfung, Zahlenprüfung, Channel-Status, Workflow-Loader, Chart-Engine, PDF-Renderer, PDF-Gate) und 23 angepasste Skills von ai-berkshire. Ein sechsstufiger Ablauf lässt vier parallele Agents (Duan Yongping, Buffett, Munger, Li Lu) ein Unternehmen untersuchen, gegenseitig prüfen und ein diagrammreiches PDF mit Titelblatt, Tabellen, Bildunterschriften und Seitenzahlen erstellen. Python 3.10+ erforderlich; Chart- und PDF-Tools benötigen auch python-docx und matplotlib.

Fork von fourzkw/dsh-drawai mit editierbarem .drawio-Canvas und zwei Agent-Tools; ergänzt eine zweite Vektorisierungs-Engine neben dem Original-Tracer: hierarchisches Farb-Clustering, Bezier-Spline-Fitting und kanalweise Farbpräzision. Drei Stufen je Zeichnung; gemessene PSNR ca. 18, 38, 46 dB am selben 1920x1080-Frame (Upstream ca. 26 dB). Worker-Parallelität steigt von max. vier auf die Hälfte der logischen Kerne. Original-Tracer bleibt Standard und besser für ganze Videos; neue Engine erzeugt hunderte Male größere Dateien.

Portiert die obra/superpowers-Methodik als 14 native DSH-Skills – brainstorming, writing-plans, executing-plans, subagent-driven development, test-driven development, systematic debugging, parallel agent dispatch, git worktrees, code review, verification before completion, skill authoring u. a. – und erhält Skripte, Referenzen und Querverweise. Bereitstellung über die DSH-Skills-Registry; Frontmatter wird in ein Manifest überführt, Präfixe werden an DSH-Skillnamen angepasst. Erfordert DSH-Sitzungsformat v4 (offizielles DeepSeek Harness 0.1.7+). `/superpowers` deklariert den vom Producer verwalteten Quelltyp `plugin:dsh-plugin-superpowers`.

Skill zur Delegation an Subagenten statt Inline-Bearbeitung: welche Aufgaben sich aufteilen lassen, wie viele parallel laufen sollten, wie parallele Aufträge gesendet und Rückgaben geprüft werden, statt nur der Zusammenfassung zu vertrauen.

Intelligente Subagent-Orchestrierung für DeepSeek Harness mit Modellerkennung, Routing, Planung und paralleler Delegation.

AnySearch-Suchtools für Agents: allgemeine und vertikale Suche, parallele Batch-Abfragen, Erkennung vertikaler Funktionen und Extraktion von Seiten nach Markdown; API-Schlüssel-Panel in Settings. Registriert eigene Tools statt eines web_search-Providers und kann daher nicht zusammen mit @anysearch/anysearch-dsh installiert werden.

Parallele Diskussion mit mehreren Rollen für DeepSeek Harness: Führt echte Codex- und Claude-CLIs parallel aus; das DSH-Modell (Judge) schreibt ein Dritturteil in den Chat. Zusätzlich Obsidian-artiger Direktchat mit Einzelagent und Modellkonfiguration je Rolle.

Qualitätssuite: Gibt Diagnosen von `tsc --noEmit` zurück, das nach TypeScript-Änderungen des Agents im Hintergrund läuft. `/code-review` startet fünf parallele Review-Perspektiven mit Konfidenzwertung. Vereint dsh-code-check und dsh-command-code-review.

Isolierte Multi-Agent-Debatte für DeepSeek Harness: Debattierende mit unterschiedlichen Temperamenten recherchieren unabhängig, befragen sich gegenseitig und führen die Richter zu einem Ergebnis. Läuft als Hintergrundjob mit Fortschritt und Token-Zählung je Agent, paralleler Ausführung in Wellen und sitzungsreferenziertem Fortsetzen.

UI zur Anpassung von Systemparametern: gruppierte Einstellungen für Timeouts, Parallelität, LLM-Wiederholungen, Modellparameter, Websuche, Berechtigungen und Voreinstellungen. Bearbeitet die profile-Konfiguration sicher per zeilenweisem YAML-Abgleich und Prüfung nach dem Schreiben.

Parallele kognitive Laufzeitumgebung für DeepSeek Harness: Per Heartbeat eingeplante Shadow-Agents prüfen, verifizieren Fakten und arbeiten neben dem Hauptagenten.

dsh-Plugin, das den iterate-Skill in einen autonomen geschlossenen Ablauf verwandelt: planen → parallele Reviews xN → atomare Korrekturen → validieren → wiederholen → automatisch stoppen. Dry-Run-Modus nur für Reviews mit Konvergenz über mehrere Runden.

Adversatives Code-Review: parallele Finder prüfen einen Diff aus getrennten Blickwinkeln (Korrektheit, Lebenszyklus, Vertrag, Sicherheit); unabhängige Verifier versuchen jeden Fund zu widerlegen, und eine Widerlegung verwirft ihn.

Adversatives Code-Review aus mehreren Blickwinkeln: parallele Prüfungen auf Korrektheit, Sicherheit und Wartbarkeit untersuchen einen Diff, mit deterministischer Schwerebewertung, Unterdrückungsregeln und inkrementellem Review-Verlauf.

Deklarative Aufgaben-DAG-Orchestrierung für DSH: prüft Abhängigkeitsgraphen, führt topologische Aufgabenebenen parallel über workflow-basierte Subagents aus und leitet Fehler deterministisch weiter.

Nexterm-Flottenwartung in einer DSH-Sitzung mit 6 Agenten-Tools: Anmeldung per Passwort/TOTP/Gerätecode, Flottenliste, Ein-Host-Ausführung, parallele Batch-Ausführung, voreingestellte Gesundheitsprüfungen und CPU-/Speicher-/Datenträgerüberwachung über die Nexterm-REST-API sowie eine minimale Einstellungsseite. Auf dem DSH-Rechner sind keine SSH-Privatschlüssel nötig.