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Deterministisches Keyword-Routing, Modellwechsel über eine Allow-List und ein isolierter image_gen-Kanal für DeepSeek Harness.

Fail-closed-Brücke für den Feishu(Lark)-Kanal: mit einem Bot chatten und Antworten des dsh-Agenten erhalten — mit optionaler Human-in-the-Loop-Werkzeugfreigabe (Allow/Deny-Karten vor jedem Bash-Aufruf, Fail-closed-Timeout). Integration ausschließlich mit dem offiziellen Python-SDK (fest gepinnt); standardmäßig ablehnende Whitelist, Webhook-Signatur-/Zeitstempel-/Replay-Prüfung, chatweise klebrige Sitzungen; tägliche Kompatibilitätsprüfung mit dem neuesten SDK; zweisprachige Dokumentation.

Ein read_graph-Tool, gestützt auf einen Codebase-Wissensgraphen (Beziehungen CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

Verzögert das Laden von Tools: Freigegebene Tools werden vollständig eingefügt, die übrigen an die verzögerte Ladekette des Hosts übergeben und als durchsuchbare Platzhalter samt Einstellungskarte angezeigt.

QQ-Hub für DeepSeek Harness: Einzel- und Gruppenchats über OneBot v11 (SnowLuma/NapCat), chatbezogener Speicher und Persona-Routing, Vision-Hilfe für textbasierte Modelle, plattformübergreifende Linkanalyse (große Videos als Gruppendateien, Bildergalerien inline oder als gebündelte Weiterleitung) sowie Webpanel für Modelle, Personas und Einstellungen. Abgeleitet von aureth-labs/dsh-aurabot-qq; nicht zusammen installieren.

Local-first-Wissensbibliothek für DeepSeek Harness: sammelt, klassifiziert und durchsucht Material und erstellt nachvollziehbare Wissensnotizen.

Ruft Tsinghua-MadModel-API-Tokens ab und erneuert sie alle 20 Minuten aus der gespeicherten SSO-Sitzung in einem fensterlosen Browser. Schreibt das Token in den DSH-Zugang MADMODEL_API_KEY und erstellt den madmodel-Anbieter oder verwendet ihn erneut. Ein manuelles Get erfasst die Sitzung über das Campus-Loginfenster.

Persönlicher QQ-Kanal für DSH: verwaltetes NapCat mit QR-Login, private/Gruppen-KI-Antworten mit Bündelung und Bildverständnis, lokales Archiv mit Polling-Nachholung, @ und Rückruf eigener Nachrichten in Gruppen, QQ-Zone-Gästebuchtools und Seitenleisten-Panel. Standardmäßig antwortet es allen QQ-Nutzern, die dem Konto privat schreiben oder es in einer Gruppe @-erwähnen. Zugriff über access.privateMode / groupMode = allowlist begrenzen. Besitzerbefehle bleiben dem Besitzer vorbehalten.

Mehrkanal-IM-Brücke für DeepSeek Harness: Jede Gruppen- und Privatunterhaltung auf QQ (SnowLuma / OneBot v11, offizieller QQ Bot) oder Discord wird zu einer eigenen Agent-Sitzung und einer Rollenkarte zugeordnet. Deren Bereich umfasst Wissensdatenbanken mit Entwurfsfreigabe, gemeinsamen Speicher, einen schreibgeschützten GitHub-Leser und Gruppen-Auslöseregeln. Enthält zwei Personas (Kundendienst, Gruppenchat), einheitlichen Push mit Broadcast und Übergabe an Menschen.

Verbindet einen DSH Agent per Mineflayer mit Minecraft-Java-Servern: Live-Spielansicht neben nativem Reasoning und Tools, konfigurierbare Personas, serverbezogene Notizbücher und optionale lokale Survival-Wissenssuche. Nutzt das Host-Modell erneut; die Installation verbindet kein Spiel und startet keine Inferenz.

Ziehbares Blasendiagramm für Workspaces und Sitzungen in der DeepSeek-Harness-Web-UI: große Blasen sind Workspaces, kleine Sitzungen, Linien zeigen die tatsächliche Zuordnung. Unterstützt Verschieben, Zoom, Einpassen, Filter für Workspace/Status/Typ/Archivierung, Suche nach Namen/Pfaden/Sitzungstiteln sowie native Aktionen zum Öffnen oder Erstellen von Sitzungen, Umbenennen von Workspaces und Archivieren/Wiederherstellen. Layouts werden im Browser gespeichert.

Lerncoach für DeepSeek Harness: bildet Kurse als Wissenskarte aus Fach, Modul und Einheit ab, erfasst den Lernstand jeder Einheit in sechs Stufen, plant Tagesaufgaben anhand eines Materialindexes, führt Fehlerbuch und Karteikarten für verteiltes Wiederholen und bietet ein eigenes Webpanel.

Codebase-Memory-MCP-Bridge für DeepSeek Harness: sechs Code-Tools für den Wissensgraphen, automatisch gestarteter Hintergrund-Daemon mit Visualisierungs-Web-UI und enthaltene Agent-Skill.

Feishu/Lark-Gateway für DeepSeek Harness mit themenpersistenten Konversationen, Live-Ausführungskarten, Bild- und Dateieingaben, Genehmigungen und Fragen im Chat, Quellen-Allowlists sowie dauerhaften einmaligen oder wiederkehrenden Agent-Aufgaben, die in natürlicher Sprache erstellt werden.

Wissensdatenbank-Plugin: prüfbare KB-Pakete erstellen (Referenzen + SQL).

Selbstpflegender Speicher in einer lokalen SQLite-Datei: Ein nächtlicher Lauf entfernt Duplikate, führt Einträge zusammen, schwächt sie ab und verknüpft sie. Mit sieben Signalquellen für RRF-Hybridsuche (FTS5 + chinesisch-orientiertes jieba, optionales Vektor-KNN, Graph-PPR), typisiertem Wissensgraph, Konflikterkennung statt Überschreiben und Web-Telemetrie-Panels.

Fügt die Delegations-Tools subagent_route und subagent_fork_route hinzu, bei denen das Modell selbst die provider/model-Route für jedes Kind wählt; das Deployment legt nur das spawn/fork-Backend, die Hintergrund-Richtlinie und die allowedProviders-Allowlist fest, während fortsetzbare Kinder und Hintergrundjobs die offiziellen Tools send_message / job_output wiederverwenden.

Dreischichtiges lokales Gedächtnis für DeepSeek Harness: L1 Snapshot-Gedächtnis (MEMORY.md/USER.md), bedarfsgesteuert über die memory_*-Tools gelesen + L2 durchsuchbare Wissensbasis (Fakten + SQLite FTS5, chinesische Suche per Sliding-Window-Tokenisierung) + L3 Import aus Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy und aus freigegebenen Agent-Hub-Dokumenten (memory/global, memory/projects, akzeptierte Entscheidungen) mit Dedup per Content-Hash. v0.2.0 entfernte jede automatische Injektion: Gedächtnis gelangt nur in den Kontext, wenn das Modell eines der 12 memory_*-Tools aufruft, und Daten bleiben auf dem lokalen Laufwerk.

Dialogorientierter Arbeitsbereich für Markdown-Mindmaps: Ganze Dokumente schrittweise bearbeiten, die Live-Visualisierung auf der rechten Seite synchron halten und Mindmaps aus dem Arbeitsverzeichnis öffnen, verwalten und exportieren.

Lokaler Code-Wissensgraph für Agenten: parst eine Codebasis (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) in einen SQLite-Index und beantwortet Aufrufer, Aufgerufene, Abhängigkeiten, Abhängige, Impact und Volltextfragen darüber.

Lanting-CLI-Befehlswerkzeuge + L0-Wächter: 9 Speicher-Werkzeuge + 6 Qualitäts-Werkzeuge (defineTool-Registrierung, spawn venv _cli.py) + Direktschreib-/Direktruf-Wächter

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 schema-validierte Werkzeuge (Speicher + Qualitäts-Gates) sowie ein L0-Schutz der Beratungsdokument-Generierungs-Engine; kombinierbar mit @nyantused/folio-dsh-events für das vollständige Sitzungsprotokoll.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: Sitzungsprotokoll-Ereignisse — automatische Erinnerung beim Sitzungsbeginn und automatische Speicherung beim Sitzungsende; kombinierbar mit @nyantused/folio-dsh-tools.

Evidenzgebundenes Negativwissen-Ledger: speichert widerlegte Pfade (command_failed, file_missing) mit Ergebnis und Vorbedingungsnachweisen und warnt bzw. blockiert anschließend Wiederholungsversuche, bis sich die Evidenz ändert.