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Weißrausch-Player: Spielt Regen, Bach, Lagerfeuer, Café und andere Hintergrundgeräusche beim KI-Coding für Fokus und Flow. Modi: nacheinander, zufällig, Einzelschleife und unterbrochen. KI kann Hintergrundmusik automatisch von Wikimedia Commons herunterladen (CC0/PD/CC-BY).

Ergänzt DSH-Websitzungen um Combo-Punkte, Aktivitätsaufschlüsselungen, Bewertungen pro Turn und optionale Jev-basierte Ermutigung.

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`.

Arbeitsbereich für juristisches Lernen: Eine akademische Oberfläche mit drei Bereichen liest das Lernprofil „Minglü“ (lawagent-Voreinstellung: Falldossiers, Lernkarten, Fehlerheft und Notizen) und sendet Anweisungen mit einem Klick an die Minglü-Sitzung.

Matrix-Digitalregen: Überzieht das Chatfenster mit klassischen grünen Zeichenkolonnen, leuchtend weißen Köpfen und grünen Schweifen, in denen die erzeugten Agent-Tokens in Echtzeit erscheinen. Deckkraft, Geschwindigkeit, Dichte, Schriftgröße und Farben sind einstellbar; die Intensität folgt der Agent-Aktivität.

Sidebar-Tab für loci second brain: Hybridsuche, zitierte Fragen/Antworten, tagesgruppierte Erinnerungen und Schnellerfassung in einer lokalen loci-Wissensbasis. Proxyt `loci serve-http` über dsh-better-sidebar same-origin; kein Core-Fork.

AlphaRSI: Selbstverbesserungsschleife mit drei Rollen zur Weiterentwicklung des Trainingsrezepts für Alpha-Sequenzmodelle. Operator führt Walk-forward aus, Evaluator bewertet mit OOS RankIC, Refiner schlägt per TPE-Bayessuche Hyperparameter vor; behalten werden nur strikt bessere Rezepte. Offline-Ausführung mit einem Befehl, Datenpaket mit sha1-Abgleich, automatische GPU-Erkennung. Eine Skill enthalten.

Verhindert Fehlschläge durch redundante Sandbox-Erhöhungsargumente. pwsh, bash, write und edit nennen das gesamte `sandbox_permissions`-Enum, DSH akzeptiert aber nur eine strikt höhere Stufe; dieselbe wird vor Ausführung abgelehnt und kann einen Retry-Turn kosten. Ein tools/execute-Waterfall-Listener wiederholt nur bei dieser dokumentierten Ablehnung und vorhandenem Erhöhungsfeld denselben Aufruf einmal ohne das Feld. Da die Ablehnung vor Ausführung erfolgt („nichts lief“) und der korrigierte Aufruf nicht erneut passt, entsteht keine Schleife. Verifiziert: vorher isError=true, kein Lauf; danach echte Ausgabe, isError=false, je ein tool/call und tool/result. Keine Abhängigkeiten.

Schulungsnachweis für standardisierte externe Asset-Preis-Schulungen: reproduzierbar, zuordenbar und auditierbar. Sperrt vier Fehlermodi strikt: Teilaktualisierung, Hash-Abweichung, unbekannter Lesezugriff als bestanden und Verschmutzung des Masters. Ein Skill enthalten.

Koordiniert begrenzten Projektgedächtnisabruf aus kompatiblen Speicher- und Lernanbietern, mit gemeinsamen Einstellungen und Verwaltung des Anbieterlebenszyklus.

DSH-Web-Plugin mit benutzereditierbarer Markenanpassung für Wortmarke in der Seitenleiste, große Überschrift leerer Sitzungen und „Vorschau“-Label. Wird im DSH-Einstellungsdokument gespeichert und sofort wirksam.

Analyse-, Modelltrainings- und Schätzphase für Asset-Pricing- und Machine-Learning-Forschung. Enthält einen Skill.

Brick: ein zurückhaltendes, rein tokenbasiertes Theme für DeepSeek Harness Web mit warmen Putz-Neutraltönen, feinen Mörtelfugen, einem Akzent in gebranntem Ton und einem Ein/Aus-Schalter in Settings. Alles ist ein Plugin, und jeder Ziegel trägt Last.

Tusche-Design für DeepSeek Harness, inspiriert von Luzhou Moon, einem Guofeng-Lied des chinesischen Sängers Vae. Auf dsh-theme-customizer aufgebaut, färbt es App-Hintergrund, Seitenleiste, Composer, Neue-Sitzung-Schaltfläche sowie Settings-, Cordis- und Floating-Panels mit generierter Tuschelandschaft neu; dazu Goldrahmen, Vollbild-Regeneffekt und wechselnde vertikale Liedzeilen aus 24 chinesischen Stil-Liedern.

Erfasst begrenzte Workflow-Regeln und Korrekturerinnerungen mit eingegrenzten Belegen und lokalen Einstellungen. Brain-Hub-Integration ist optional.

Projektbezogener lokaler Speicher mit Prüfung vor dem Abruf, Quellenverweisen, umkehrbarer Zusammenführung und portablem Cordis-Dienst. Der Harness-Adapter bietet Suche und Einstellungen; Brain-Integration ist optional.

Selbstorganisierendes KI-Zweitgehirn für Obsidian als einzelnes DeepSeek-Harness-Plugin. Zusammengeführter Fork von dsh-plugin-wiki-skills und dsh-plugin-wiki-tools mit dem Ziel, claude-obsidian gleichzukommen.

Priorisierte Queue als zentrale Wahrheit für DSH↔Hermes-Aufgaben (reset > approve > review): Enqueue für alle Einreichungswege, Lease/Claim mit Parallelität 1, Prioritätsalterung gegen Verhungern und atomarer Busy-Mutex. Der Hermes-Consumer (cron */1 + Monitor-Gating) leert Aufgaben, schreibt Review-Handoffs nach Single-Slot-Prüfung und ruft den Reset-Agent auf.

Algorithmus-Lernwerkzeug: Synchronisiert Codeforces- und AtCoder-Einsendungen, analysiert Schwächen, erstellt KI-Trainingspläne und verfolgt verteilte Wiederholungen über einen Lehrplan mit 114 Lektionen.

Deterministische Reasoning Engine (DRE) für dsh: dre__*-Tools zur Wissensprüfung durch dreistufige Unterscheidung, deterministische Denkzyklen, Nebenbedingungslösung, mentale Modelle und Synapsengedächtnis; erhöht die Informationssicherheit.

LLM-as-a-Verifier für dsh mit integriertem Best-of-N-Gesprächsmodus: Bewertet N Kandidaten mit einem fein abgestuften Verifier (erwartete Note über der Logprob-Verteilung), bei Bedarf per Tool verify oder automatisch in jedem Turn einer Best-of-N-Sitzung.

Community-DSH-Plugin für eingeschränkte, auditierbare diePi-Forschungs-Backtests.

Typisiertes, inferenzfähiges Ontologie-Plugin für DeepSeek Harness (TBox + ABox). Es bietet dauerhaftes Domänenwissen, das der Agent definieren, anhand von Behauptungen prüfen und unter Schemaeinschränkungen abfragen kann.

Statisches Web-Plugin auf Deployment-Ebene für DSH: dunkles Redesign der DeepSeek-Harness-Web-GUI (Rosa/Violett-oklch, Liquid-Glass-Composer, Silk-WebGL2-Hintergrund, Sora/Fraunces/JetBrains Mono). Installation: `dsh plugin --profile web add dsh-cerrda-theme`