Plugins

ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

Dein KI-Lernbegleiter: hilft dir, dein Lernen zu planen, Konzepte zu verstehen und Projekte aufzubauen, um ein Thema zu meistern.

White-Box-AGI-Architektur-Erkundung: Metakognition (Selbsterkennungsschleife), kontinuierliches Lernen (Wissens-Schwungrad), Weltmodell (Bedingungsraum, räumlich-zeitlicher Speichergraph), Selbstverbesserung (Bootstrap-Disziplin), Zero-LLM-White-Box-Pipeline und überprüfbare Vertrauens-Leitplanken.

Skills, Agenten, Prompts, Code und Plugins direkt in DeepSeek Harness weiterentwickeln – mit AgentDescent.

Wandelt explizite DSH-Sitzungserfahrung in überprüfbare native Skill-Entwürfe um, die erst nach Benutzerfreigabe gespeichert werden.

Text in einer committeten DSH-Antwort auswählen, um ein unabhängiges, persistentes, schreibgeschütztes Multi-Turn-Topic zu öffnen, das an Source-Session-Evidenz und Projektdateien gebunden ist, während der Quell-Agent weiterläuft.

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

Ein Studien-Tab mit Spalten für Kursplan, Tutor und Tafel, das markdown-Dateien, lokale Ordner oder GitHub-Repos in geführte Kurse verwandelt, mit Lektionsfreischaltung, Beherrschungsverfolgung, Spaced Repetition und tutor-gestaltetem Kursimport.

Local-first-Lernmodus: sitzungsübergreifende Lern-Threads mit Erklärungen je Quelle.

Lernmodus, der jeden Schritt des Agenten erklärt (in Arbeit).

Kontinuierliche Selbstverfeinerungsschleife: persistenter Speicher, periodisches Überprüfen und Verfeinern, sitzungsübergreifendes gemeinsames Wissen und automatisches Rollback über ein vom Modell aufrufbares harness_refine-Tool.

Intelligentes Subagent-Routing und -Evolution: Rollen an jeden in DSH registrierten Provider/Modell binden, einschließlich Modellen, die von Codex- und Claude-Code-Provider-Plugins bereitgestellt werden, mit Workspace-Lernen.

Vom Gehirn inspiriertes kognitives Plugin: episodisches, semantisches, prozedurales und emotionales Gedächtnis mit Signalen des bestärkenden Lernens, ein Zielstapel mit Zeit-Triggern, neugiergetriebene autonome Web-Recherche und proaktive Initiativen.

Learning-Mode-Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariengestützte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungs-Lücken, modelliert nach Claude Codes Learning-Output-Stil; installierbar über dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Deep-Collaboration-Schreibagent für DSH: nutzerbezogenes Stiltraining aus Edit-Paaren, Ablauf clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, Projekt-zu-Bericht-Synthese (Laborbericht / Produkteinführung / Umfrage / README), 41 MCP-Tools und Web-Auswahl-/Verbesserungs-UI mit Dateivorschau in der App.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

DeepTutor-Tutoring-Bridge: tiefgehende Erklärungen, Selbsttest-Fragen, Lernpfadplanung, persönliche Wissensdatenbank-Suche (RAG) und Notiz-Archivierung über die Tools deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Learning Mode Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariobasierte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungsblanks, modelliert nach Claude Codes Learning-Ausgabestil; installierbar via dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Technische Dokumentations-Agent-Voreinstellung für DeepSeek Harness: vorlagengesteuertes Schreiben mit selbstlernender Vorlagenbibliothek, KI-Geschmacks-Entfernung für technische Dokumente und Qualitätssicherungs-Werkzeugkasten (Dokumentenprüfung, dokumentübergreifende Konsistenz, Nummerierungs-Neuanordnung, Versionssynchronisierung, PDF- und Word-Export, Screenshot-Automatisierung).

Dauerhafter Zitationsstrang-Lernbegleiter für DeepSeek Harness-Gespräche

Feynman-Lernmodus-Plugin: Der Zyklus Lehren → Zurücklehren → Bewerten → Neu erklären wird als reichhaltige HTML-Lektionskarten dargestellt (Mermaid-Diagramme + Shiki-Code-Highlighting).

Session-Gedächtnis → OKF-Wissensablage-Plugin: ein prädiktionsgetriebenes neuro-selbstlernendes Gedächtnissystem. Wertvolle Inhalte aus Sessions werden nach der OKF-v0.1-Spezifikation als Langzeitgedächtnis abgelegt und über Sessions hinweg automatisch abgerufen. Plugin für Session-zu-OKF-Gedächtnis mit Neuro-Selbstlernen (prädiktiver Abruf, unsicherheitsgetriebene Erfassung, Verstärkungs-Feedback).

Selbstlern-Schleife für dsh: zeichnet Lektionen auf, entwirft und befördert Skills; regelmäßige Kurator-Überprüfung, die Skills korrigiert, konsolidiert und ausmustert.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.