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Erzeugt validierte, eigenständige interaktive Architektur-, Workflow-, Sequenz-, Datenfluss- und Lebenszyklusdiagramme aus Repositories oder Systembeschreibungen.

Optionales, reines Skill-Bundle für DeepSeek Harness mit dem Archify-Skill für Architekturdiagramme.

Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bild einfügen, strukturierte JSON-Belege erhalten (OCR, Layout, Semantik).

Design-Skill für UI- und Marketing-Grafiken auf der Superdesign-Leinwand: liest das Repository, um den Kontext zu erfassen, extrahiert dessen Designsystem und generiert und iteriert dann über die Superdesign-CLI verzweigbare Designentwürfe, Ablaufseiten und wiederverwendbare Komponenten.

Websuche-Brücke für reine Textagenten: das Web oder X befragen, strukturierte JSON-Belege erhalten (Suche, Abruf, Zitate).

Agent-Fähigkeit für DeepSeek Harness: überarbeitet russischen Text, um 64 Marker der KI-Generierung (Bürokratismen, Lehnübersetzungen, ChatGPT-Fingerabdrücke) zu entfernen, mit korpuskalibriertem Scanner, Audit-Modus und Autorenstimme-Kalibrierung.

Entfernt KI-Spuren aus russischen Texten: findet Copy-und-Paste-Artefakte von Chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), entfernt versteckte Textmarkierungen (Null-Breite-Zeichen, unsichtbares Layout; der Schatten-Scan erfasst auch durch Unsichtbares geteilte Marker) und schreibt den Text auf Wunsch in natürliche Prosa um; 40 Regex-Marker, davon 38 mit vollständigen Einträgen im Evidenzregister; 156 Gates, 530 Tests; offline und reines Textbündel (binäre Metadatenentfernung liegt in scripts/).

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Blockadressierte Dokumentbearbeitung: ein MCP-Server, der geml_get / geml_set / geml_check und ähnliche Funktionen bereitstellt, sodass ein Agent nur einen adressierten Block eines Markdown- oder GEML-Dokuments liest oder umschreibt statt der gesamten Datei. Enthält den GEML-Autoren-Skill sowie einen Code-Graph-Skill, der den Aufrufgraphen eines Projekts als GEML-Codemaps aufbaut und durchsucht.

Engineering-Workflow-System für KI-Coding-Agents — verpflichtende Planung, TDD, Verifikation, Review und intelligente Graph-Analyse der Codebasis.

AI-for-Science-Forschungs-Workflow-Skill für DeepSeek Harness, für Forscher und Doktoranden mit agentenbasierter KI: mehrwinklige Literaturrecherche mit Dateien pro Winkel, Experimentdesign mit Caveat-Liste, Abbildungen und Paper-Lesen; jeder Job gibt Dateien sowie ein Cross-Verification-Briefing für ein zweites Modell zurück. Null Abhängigkeiten, MIT.

Stabile, editierbare PPTX-Generierung für KI-Agenten — semantische IR rein, natives DrawingML raus

Mehrperspektiviges Skill für strukturelle Analyse: adversarial-first Analyse über 16 Perspektiven in 4 Kategorien mit 10 strukturellen Werkzeugen, Konfidenzkalibrierung und faktengebundener, schichtweiser Ausgabe.

Stabile, bearbeitbare PPTX-Generierung für KI-Agenten — semantische Zwischendarstellung rein, natives DrawingML raus

Biomedical research plugin for DeepSeek Harness (dsh): biomcp MCP server tools, scientific plotting skills, and deep-research subagent

Globaler Skill-Hub für dsh: bündelt Claude-Code-, Projekt- und .skill-package-Skills in ~/.dsh/skills, mit Import per Referenz/Kopie und Nutzung über das Slash-Menü

DeepSeek Harness 的 Skills 管理器：在 设置 → 插件 → Skills 标签页中发现 GitHub 上的 Agent Skills 仓库（SKILL.md 技能包，topic:agent-skills / dsh-skill / claude-skills），查看详情后一键安装 / 移除。技能装入 $DSH_HOME/skills，skill-filesystem 热加载，无需重启。支持 GitHub 代理。