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Durchsucht vier kostenlose Bibliotheken in einem Fenster: Project Gutenberg über den OPDS-Katalog, Shuge über WordPress-Suche und s.shuge.org-Kurzlinks auf Buchseiten sowie NCPSSD über einen Solr-Endpoint. Chinese Text Project ist nur verlinkt, da die Bedingungen automatisierten Zugriff verbieten. Zwei Tools: readbook_search und readbook_open; letzteres liefert echte Download-URLs für Gutenberg und Shuge, für NCPSSD nur einen Seitenlink.

Lehnt Vordergrund-Wartezeiten von DSH-Agenten ab: Wartebefehle (sleep, wait, tail -f, watch, ping ohne -c, Endlosschleifen), blockierende Wait-Tools (wait_agent, job_output mit wait: true), wiederholte identische Prüfungen innerhalb eines Zeitfensters und Befehle mit nötiger menschlicher Eingabe/Bestätigung (sudo ohne -n, ssh ohne BatchMode, Login-Flows, interaktive Editoren, docker -it). Gibt eine konkrete Alternative für Hintergrundausführung oder Turn-Ende an. Budget und Abfragefenster konfigurierbar; Nachrichtensprache folgt system (zh/en). Keine Laufzeitabhängigkeiten.

Care-Engine für DeepSeek Harness, damit sich der Assistent um eine Person kümmert. Wetter als erste Quelle mit gefühlter Temperatur und Luftfeuchte für Kleidung-/Regenschirmtipps, zuschaltbarer täglicher Hinweis passend zur Routine sowie Extremwetterwarnungen und Erinnerungen. Hinweise werden beim Aufwachen des Agenten ausgewertet; ein Host wie qq-bridge kann ihn zeitgesteuert wecken. Einstellungen bleiben lokal.

Registriert `dispatch_task`, um klar abgegrenzte Routinearbeit an einen isolierten Subagent zu übergeben. Wartet auf den Abschluss, prüft erwartete Dateien und führt optional einen Verifikationsbefehl aus, bevor ein kurzer Bericht an das Hauptgespräch zurückgeht.

Führt den lokalen nanobot-CLI-Agenten über `nanobot_run` als DSH-Subagent aus: Jeder Aufruf erhält eine eigenständige Aufgabe und liefert nur die finale Antwort des Agenten zurück, entweder in einem neuen Prozess oder über einen dauerhaften OpenAI-kompatiblen Server.

Macht aus archivierten Sitzungen dauerhafte Erinnerung statt toter Dateien. Verdichtet jedes Archiv zu wiederverwendbaren Skills und einem Fakten-Ledger mit ADD/UPDATE/NOOP sowie `validUntil` und `supersededBy`, sodass veraltete Fakten ausscheiden. Bildet Themencluster per Single-Linkage-Ähnlichkeit. Auch laufende Sitzungen werden über einen read-only seq watermark verarbeitet; das Session-Log bleibt bytegenau unverändert. Selbstprüfung misst das Zusammenführen doppelter Fakten, Ausmustern alter Fakten und Konsolidieren doppelter Skills; Änderungen nur nach Opt-in, niemals endgültiges Löschen, nur Superseding.

Trim-Tools für lange Chats: `trim_context` / `estimate_context_tokens` behalten System-Persona und letzte Nachricht, entfernen die ältesten User/Assistant-Paare bis zum Turn- oder Tokenbudget und melden Schätzungen davor/danach. Ohne Tool-Aufruf wird die Unterhaltung nicht gekürzt.

Sitzungsübergreifender Langzeitspeicher für DeepSeek Harness: Fixierte Regeln werden in jeden Turn eingefügt, der Rest anhand IDF-gewichteter Keyword-Evidenz abgerufen. Deduplizierung per fact-key, Speicherung in einfachem JSON und Bearbeiten/Löschen über die Einstellungen.

Sechsstufiges Gedächtnis-Plugin: Erfasst jeden Gesprächs-Turn, fügt einen stabilen Memory-Block als User-Snapshot ein und kompaktiert den Verlauf des Hosts ohne Modellaufruf zu einem Platzhalter.

Überwacht das Kontextbudget einer DeepSeek-Harness-Sitzung: Farbpunkt in jedem Turn-Footer gemäß offizieller `contextPressure`-Projektion (grün <50 %, gelb 50–65 %, orange 65–80 %, rot >=80 %), Erinnerungspanel mit Ein-Klick-Handoff in eine neue Sitzung bei orange/rot, Befehle `/context-watch` und `/handoff` sowie ein statischer Prompt-Abschnitt für Reasoning-Regeln. Budget und Handoff lesen nur lokale Session-Dateien; Badge und Erinnerung verbrauchen bis zum Klick keine Tokens.

Fügt Session vier Tools hinzu. `create_session` öffnet eine Session in einem benannten Workspace oder bestehenden Ordner und sendet einen Prompt; `session_message` sendet einer laufenden oder beendeten Session eine weitere Nachricht, die nach dem aktuellen Turn eingereiht wird; `read_session_transcript` liest Aussagen und ob der aktuelle Turn beendet ist; `list_dispatched_sessions` listet die vom Plugin gestarteten Sessions mit aktuellem Status. Host-seitiges Plugin ohne UI, das die Session-Primitives des Hosts nutzt. DSH nach der Installation neu starten.

Agenten-Mail zwischen DSH-Sitzungen auf demselben Host. `send_session_message` stellt nach dem Zielturn zu oder fügt die Nachricht in den laufenden Turn ein, setzt selbst die Absender-ID und weist gefälschte From-Header zurück. Jede Nachricht hat eine ID; Antworten verweisen mit `replyTo` darauf, ein Thread verhindert doppelte Warteschlangen derselben Aufgabe und `supersedes` ruft noch ausstehende Nachrichten zurück. `read_session_info` liest nur: Titel, letzte Antwort, Dateien des letzten present-Aufrufs sowie busy/queue-Status des Peers.

Teilt lange QQ-Antworten in einzelne Nachrichten auf, die im Abstand von einer Sekunde gesendet werden. Funktioniert nur bei deaktivierter Streaming-Ausgabe des QQ-Kanals (`im-qqbot streaming: false`); bei aktiviertem Streaming umgehen Antworten dieses Plugin.

Wiederholt fehlgeschlagene Modellanfragen automatisch: Fängt jeden Anfragenfehler ab und spielt denselben Schritt nach 2/5/10/20 Sekunden erneut ab, damit Gateway-Aussetzer und Ratenlimits den Turn nicht beenden.

Setzt ein CNY-Ausgabenlimit je DeepSeek-Harness-Turn (Standard ¥5) und stoppt den Lauf vor der nächsten Modellanfrage, sobald das Limit erreicht ist. Schalter und Betrag stehen rechts im composer-Dock.

GLM-Coding-Plan-Quota-Ring im composer-Dock: 5-Stunden- und Wochen-Creditfenster, Stufe, automatische Aktualisierung und Ein-Klick-Wiederholung. Erfordert Abo und Schlüssel des GLM Coding Plan sowie BigModel-Organisations- und Projekt-IDs (ohne sie liefert die Team-Quota-API leer).

Rendert eine durch eine `::dsh-ui <name> [res=WxH]::`-Zeile benannte ui-blocks-Datei in einem Sandbox-Canvas und wandelt ein Element-Token in eine composer-Kachel um, die das Token wortgetreu zurückserialisiert.

Fügt links neben der Modellauswahl in der Composer-Leiste eine Glitzerschaltfläche hinzu. Ein Klick formuliert den Entwurf über den Host direkt um und bietet kurzzeitig Rückgängig zum Wiederherstellen des Originals. In den Einstellungen wird das Gesprächsmodell (provider/model der nächsten Nachricht, ersatzweise der konfigurierte Standard) oder der keyless Pollinations-Kanal gewählt, der weder Anmeldung noch Tokenbudget benötigt, aber nur eine Antwort alle 30 Sekunden zulässt. Während der Abkühlzeit wird ein Klick mit dem Gesprächsmodell ausgeführt, statt abgelehnt zu werden; nach Ablauf nutzt der erste Klick automatisch wieder den keyless-Kanal. Die Sprache des Entwurfs bleibt erhalten, anderssprachige Ergebnisse werden nicht eingefügt.

Dauerhafte Statuskarte oben rechts im DSH-Inhaltsbereich. Sie zeigt in einer Zeile, wofür die Zeit dieses Durchlaufs verwendet wurde (Modell, Tools, Warten), einklappbare Aufgaben mit Fortschrittsbalken, das Sitzungsziel (bearbeiten, pausieren, fortsetzen, löschen), gesendete und in der Vorschau zu öffnende Pläne, in dieser Sitzung geänderte Dateien, Tokenzahl und Dauer der Subagenten sowie Hintergrundjobs. Laufende Jobs haben eine zweistufige Stopptaste; abgeschlossene bleiben bis zum Öffnen als eingeklappte Anzahl sichtbar. Bei schmalerem Bereich gibt sie dem Inhalt Platz und wird am Grenzwert zu einer runden Schaltfläche.

Temporäre Nebengespräche aus dem Hauptkontext, mit zitierten Fragen, Statusupdates zur Hauptaufgabe und Antworten zurück im Hauptentwurf.

Setzt einen DeepSeek-Harness-Turn fort, der nur mit Reasoning, ohne Text und Tool-Aufruf endete, indem derselbe Turn einen weiteren Schritt erhält. Strukturprüfung, kein zusätzlicher Modellaufruf.

DSH-Plugin: Erkennt Assistenten-Turns ohne sichtbaren Text (Zero-Width-Platzhalter) und fordert das Modell erneut zur Antwort auf; injiziert außerdem eine System-Prompt-Regel für eine sichtbare Abschlussantwort.

Deterministische automatische Zuweisung für native DeepSeek-Harness-Agent-Teams: weckt untätige Mitglieder bei bereiter Aufgabe und macht beratende Schreibbereiche zu einer wirksamen Soft-Lock-Sperre.

Langzeitgedächtnis in lokalem SQLite: automatische projektbezogene Injektion mit Rauschfilter, regel- oder modellgestützte Extraktion aus aktuellen Turns, Deduplizierung beim Schreiben und feedbackgewichtete Rangfolge. Python-Brücke über $NEXUS_PYTHON oder den DSH-Interpreter unter `<DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/` (Python 3.8+).