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Preset für evidenzgeprüfte Recherche: Schritte beruhen auf systemseitig bestätigten Beobachtungen, L3+-Aussagen gehen an eine unabhängige Prüfung; die Sitzung wird zu einem abspielbaren Protokoll und einer durchsuchbaren Domänenontologie. Erfordert DSH >=0.1.7-alpha.1.

Desktop-Pet (im Stil des QQ-Pet): schwebt in der Ecke, ziehbar, fütterbar, bespielbar.

The memory that dreams – sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich an dich und deine Projekte, konsolidiert Erinnerungen im Leerlauf (autoDream), stellt widersprüchliche Erinnerungen zur Prüfung zurück und führt ein erneut abspielbares Prüfprotokoll. Das Gedächtnis bleibt als SQLite mit bearbeitbaren Markdown-Spiegeln auf deinem Rechner; Abruf über vier Wege (Stichwort, Vektor, BM25, Entitätsgraph), interaktives Gedächtnis-Panel, 10 Modell-Tools, MCP-Server, externe API und CLI. Zusammenfassung und Konsolidierung nutzen das bereits konfigurierte Host-Modell; mit lokalem Embedder läuft die semantische Suche vollständig offline.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert dich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf selbst (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für deine Prüfung ein und führt ein wiedergabefähiges Audit-Protokoll. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit manuell editierbaren Markdown-Spiegeln, ein Entity-Graph, ein interaktives Gedächtnis-Panel sowie eine externe API und CLI.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für die Prüfung ein und führt eine wiederabspielbare Prüfspur. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren Markdown-Spiegeln, einem Entitätengraphen, einem interaktiven Gedächtnis-Panel sowie externer API und CLI.

Steuert das wissenschaftliche Plotten mit OriginLab Origin aus dem KI-Chat über MCP: 62 Tools. Watchdog für modale Dialoge, LabTalk-Sicherheitsschleuse, release/reconnect, Fits mit anfänglichen/festen/gewichteten Parametern, feingranulare Plot- und Sheet-Bearbeitungen, Matrix-Tools, deklaratives FigureSpec-YAML (diffbar und replaybar), schreibgeschützter MCP-Ressourcen-Snapshot, matplotlib-figure-Bridge, PowerPoint-Assembly mit Panelbeschriftungen, Suche in der Graph-Gallery-Vorlagen, EPS-Export, Dateizugriffs-Whitelist, visuelle Regressionsbaseline und editierbares OPJU-Ergebnis mit deterministischer Rücklese-Verifikation.

Auto-Thinking-Effort-Routing für dsh: ein lokal feinabgestimmter 7-Fragen-Klassifizierer (ModernBERT, 842 MB, <1 s CPU-Inferenz) wählt low/high/max für No-Intent-Nachrichten; In-Session-Retries eskalieren die Stufe (low → high → max) unter Ausschluss-Constraints; der Judge-Service fällt sicher auf low zurück, wenn nicht erreichbar. Ein Tier-Chip in der Input-Leiste zeigt die Live-Stufe und die letzten 20 Bewertungen. Alle Inferenz ist lokal — Aufgabentext verlässt niemals die Maschine.

Präsentiert DSH Web als spielbare, vollbildschirmtaugliche First-Person-Voxel-Oberfläche im Minecraft-Stil — keine reine Farb-Skin: Nutzer laufen durch eine persistente Three.js-Blockwelt und greifen über In-World-Einrichtungen und eine Werkbank auf native Workspaces, Sessions, Konversationen, Tools, Modellauswahl, Berechtigungen, Kontextinformationen und den Composer zu.

Ereignisgesteuertes Sprachansage-Plugin ohne Abhängigkeiten: kein zusätzliches Modell, keine Token-Kosten. Spricht mit der integrierten natürlichen Stimme des Systems, unterstützt sowohl Windows als auch macOS; Endantwort-Ansagen, Genehmigungs- und Frage-Alarme, optionale Ereignisansagen (Zugende, Befehl abgeschlossen, Zieländerung, Werkzeugfehler, Aufgabenaktualisierungen), wiederholbare Endantworten und eine zweisprachige visuelle Einstellungsseite.

Galgame-Generator: Übergeben Sie ihm ein Skriptdokument sowie Charakter-/Hintergrund-/BGM-/Animations-Assets im Arbeitsbereich (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) und es erstellt eine spielbare Visual-Novel-Webseite mit konfigurierbaren Speicherplätzen ([存档 N], Standard 9), sprecherfolgenden Sprites mit Multi-Pose-Variantenwechsel ([表情]), Opening/Ending/CG-Animationen ([op]/[ed]/[cg]), BGM-Wiedergabe/Stopp/Lautstärkeregelung und if-Zeilen-Verzweigung.

Desktop-Pet, gezeichnet nach der offiziellen Wal-Silhouette, für Desktop-App und Web-UI: SVG-Animationen und Gesichtsausdrücke folgen dem Agent-Status (Denken, Arbeiten, Fertig, Fehler, Warten auf Bestätigung) und es kann anderen laufenden Sessions mit Zähler-Badge folgen; anstupsen, ziehen, schwindelig schütteln, an den Bildschirmrand quetschen oder den Cursor über seinen Kopf reiben für einen Headpat; 7 Paletten, 4 Größen, synthetisierte Klänge, Hell/Dunkel-Theme-Sync und eine spielbare Web-Vorschau.

Sitzungen auf einer abspielbaren Timeline mit Token-Nutzung pro Schritt wiedergeben, sensible Operationen prüfen, Kosten schätzen, Fork-Historie anzeigen, Sitzungen vergleichen und eigenständige HTML-Replays exportieren.

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

Laya-typisierte Entscheidungen (`noul` Ja/Nein, `choice`, `score`) als erstklassiger Cordis-Dienst (`ctx.laya`) plus die für das Modell sichtbaren Tools `laya_ask` und `laya_plan`. Das Plugin selbst installiert und lädt nichts herunter: Es ist ein Client eines `laya-mcp serve`-Sidecars, den Sie selbst starten, und es meldet, dass der Sidecar nicht läuft, statt beim ersten Tool-Aufruf unklar zu scheitern.

Text in der DSH-Web-UI markieren, um Übersetzung und kontextbezogene Erklärung anhand des ursprünglichen Gesprächs als Stream zu erhalten. Das Panel speichert einen wiederabspielbaren Verlauf und kann einen Eintrag zu einer vollständigen Sitzung machen.

Ximalaya-Podcasts und Hörbücher in der DSH-Weboberfläche hören: Alben suchen, seitenweise Titel durchblättern und über eine Leiste für den laufenden Titel abspielen (zurück/abspielen/weiter, Spulen, Lautstärke, Geschwindigkeit). Nach der Anmeldung per QR-Code listet die Seite „Meine“ deine favorisierten Titel (zum Abspielen anklicken), abonnierte Alben mit Hinweisen auf die neuesten Folgen und gefolgte Sprecher mit ihren öffentlichen Alben; der Host leitet Audiostreams mit Unterstützung für Range weiter und registriert ein Werkzeug `ximalaya_play`, damit der Agent auf Wunsch suchen und abspielen kann.

Vollbild-Video-Startbildschirm: spielt beim Start ein mp4 ab, lässt sich per Klick überspringen und erlaubt eigene Clips; nicht abspielbare Codecs werden automatisch nach H.264 transkodiert.

Neon-Pixel-Theme für DeepSeek Harness Desktop mit spielbaren Luftkampf-, Schweineschleuder- und Fruchtschneide-Hintergründen, Maussteuerung und Tag/Nacht-Wechsel für das Schleuderspiel.

Verbirgt Tool-Schemas im Modell-Prefill und gibt über eine Decision-Model-API jeweils nur ein Tool frei. Laufender Decision-Model-API-Endpoint und pnpm in PATH nötig.

Nur-lesbare Klinik für DSH-Sitzungslogs: 22 benannte Diagnosen (Tokenverschwendung, Retry-/Fehlerschleifen, überfüllter Kontext, Vergessen zwischen Sitzungen, inaktive MCP-Server und Skills). Jeder Fund enthält einen reproduzierbaren Belegpfad wie `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` und eine ausführbare Empfehlung: Profile-Patch-YAML oder Befehl mit Ist→Soll-Werten, Risiko, Prüfung und Quelle. Feedback-Befehl entfernt eine abgelehnte Empfehlung; der Bericht weist dies aus. Keine Abhängigkeiten, standardmäßig kein Datenabfluss, Sitzungsdateien werden nie geschrieben.

Das Tool `manim_card` rendert Manim-Python als abspielbare Animationskarte im Chatstream. Der Code läuft mit enthaltenem Runtime im Browser, lokales Python ist nicht nötig. Videoexport nutzt das lokale Manim CLI, falls installiert, sonst einzelne Frames im Browser.

Genehmigungswächter für DeepSeek Harness: Ein Reviewer-Modell entscheidet Berechtigungsanfragen, bevor sie dich erreichen. Mit System-One-Decision-API-Backend (TypeSafe Jev, SiliconFlow, selbst gehostetes Laya), konfigurierbarer Richtlinie bei geringer Zuversicht und Whitelist für Freigaberegeln.

E-Mail-Liste und -Suche über himalaya / notmuch (kein Versand).

/repro exportiert ein minimales, von Geheimnissen bereinigtes, reproduzierbares Problem-Bundle: Sitzungsprotokoll, fehlgeschlagene Befehle und Git-Diff.