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Hindsight, ein lernendes Agenten-Gedächtnis: Langzeit-Projektgedächtnis mit automatischem Abruf und Speicherung, Wissensseiten, tiefgehender Reflexion und repository-spezifischen Speicherbänken.

OpenViking-Speicher- und Kontextpaket für DeepSeek Harness: automatischer Abruf vor jedem Schritt und Profil-Injektion, Sitzungserfassung, Schutz von `viking://`-URIs sowie Speicher-Abruf-/Schreibwerkzeuge, die von einem OpenViking-Server unterstützt werden.

Vier schreibgeschützte Werkzeuge über eine WeKnora-Wissensdatenbank: Wissensdatenbanken auflisten, hybride Passagesuche, Chunks eines Dokuments in der richtigen Reihenfolge wieder zusammensetzen und WeKnoras eigene zitierte RAG- oder ReAct-Agent-Antwort mit fortsetzbarer Sitzungs-ID.

WeKnora-Wissensabrufwerkzeuge für DeepSeek Harness (dsh): semantische Suche, Dokumentenlesen und RAG-/Agent-Antworten über Ihre eigenen Wissensdatenbanken.

Task-Board für die dsh-Web-GUI: ein Multi-Spalten-Kanban in der Seitenleiste, dessen Karten in echten DSH-Agent-Sitzungen laufen und auch mit Cron-Ausdrücken geplant werden können – Ausführung hostseitig, auch bei geschlossenem Browser.

Tool-Katalog für Agenten: Durchsuchen Sie rund 2.600 externe Endpunkte (SEO und SERP, Backlinks, Social Media, Personen- und Firmenanreicherung, Werbebibliotheken, Scraping) nach der gewünschten Aufgabe, sehen Sie sich Parameter und Preis pro Aufruf jedes Endpunkts an und rufen Sie ihn dann mit serverseitig injizierten Zugangsdaten auf. Enthält den Skill sowie eine MCP-Zeile, die deaktiviert bleibt, bis TREG_TOKEN gesetzt ist.

Aufgaben-Board für die dsh-Web-GUI: ein mehrspaltiges Kanban in der Seitenleiste, dessen Karten in echten DSH-Agent-Sitzungen laufen und auch mit Cron-Ausdrücken geplant werden können, ausgeführt hostseitig auch bei geschlossenem Browser.

Chat-Wiederherstellung für DSH: die letzte abgeschlossene Benutzernachricht bearbeiten und fehlgeschlagene Züge explizit erneut versuchen, beides über Sitzungs-Fork-Zweige, die die ursprüngliche Unterhaltung unangetastet lassen.

Einseitige visuelle HTML-Erklärung: Das Modell erstellt einen kurzen Markdown-Entwurf, das am-CLI ergänzt Fluss-, Sequenz-, Baum-, Zeitachsen- und ER-Diagramme, Tabellen und Hinweise.

Ersetzt die Dateisystem- und Bash-Provider durch einen virtuellen mirage-Arbeitsbereich: Datei-Tools und Shell-Befehle laufen über eingebundene Ressourcen (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) anstelle der Host-Festplatte, mit Lese-/Schreib-/Ausführungsmodi je Mount, Sandbox-Routing je Befehl (monty, pyodide, quickjs im Prozess; docker, e2b, daytona remote) und installierten CLIs (git, gh, slack, linear, ntn, gws oder eine selbst registrierte) als Kopfwörter im virtuellen Terminal.

Verbindet DeepSeek Harness mit der local-first, selbst-evolvierenden persönlichen Wissensdatenbank von ReMe: erfasst abgeschlossene Hauptagent-Gespräche automatisch als nutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant eine tägliche Gedächtnis-Konsolidierung.

Bindet die aktive installierte Codex Taskboard-Laufzeit in die DeepSeek Harness-Seitenleiste ein, wobei der Launcher-Laufzeitdeskriptor statt eines festen Ports verwendet wird.

Verbindet DeepSeek Harness mit ReMes lokaler, selbst weiterentwickelnder persönlicher Wissensdatenbank: erfasst abgeschlossene Haupt-Agenten-Gespräche automatisch als benutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant die tägliche Gedächtniskonsolidierung.

Liest bereits vorhandene Sitzungsdateien von 42 anderen Coding-Agenten auf diesem Rechner, auch von vor der Installation (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und weitere). Sechs Tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), der Befehl /deja und optionaler automatischer Abruf im Runtime-Kontext. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk. Installation: dsh plugin --profile web add dsh-deja

Sicherheitsanalyse-Plugin für DeepSeek Harness: 33 Tools aus sechs Sicherheitsbereichen, für Belege, Berichte und Hilfsmittel sowie Fallablauf, Routing und Tool-Protokoll. Enthält einen sitzungsgebundenen Fallablauf mit Beweiskette, E-id-Prüfung und reproduzierbaren Befunden; 362 Referenzen bei Bedarf; drei austauschbare Persona-Profile; und einen Arbeitsbereich mit vier Tabs (armor / case / intercept / about), der den Fallstatus nach der Kontextkomprimierung wiederherstellt.

Autonomer Bilibili-Begleiter: Alle 60 s weckt der Plugin-Host per Tick eine eigene Agent-Sitzung zu einem zufälligen Zeitpunkt der konfigurierten Zeitfenster; die Aussetz-Wahrscheinlichkeit pro Tag ist einstellbar. CLI mit 38 Unterbefehlen (Feed, Untertitel, Danmaku, Kommentare, ffmpeg-Bilder, zwei Tagebücher). Teilt höchstens N Beiträge/Tag per Kommentar und @-Erwähnung des Besitzers (Standard 3; Quote protokolliert); stoppt bei Rate-Limit/Captcha. Prüft Antworten, DMs und Live-Danmaku. Antworten an Dritte warten in Settings auf Freigabe. Settings → 养鱼 speichert in ~/.dsh/bili-whale.config.json; Cookies separat in ~/.bili-ai/credentials.json und nie erneut ausgegeben. HTTP nur loopback hinter DSH trust fence. Node 18+; ffmpeg für Frames in PATH.

Agentenübergreifendes, local-first persistentes Gedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness (DSH), unterstützt von Mnemon. Es teilt Langzeitgedächtnis zwischen Mnemon-fähigen Agents und fügt Laufzeitgedächtnis, durchsuchbare Projektdokumente, semantischen Recall, Knowledge Graph und eine Seitenleisten-UI hinzu.

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

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.

Rückverfolgbares, durchsuchbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness – Gesprächswissen als typisierte Graphknoten (TASK/SKILL/EVENT) und typisierte Kanten.

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.

Fehlerbehebungs-Gedächtnis: durchsucht und protokolliert Lehren aus der Fehlerbehebung realer Engineering-Sitzungen, mit BM25- + semantischer RAG-Suche und einer Wissensdatenbank mit gewonnenen Erkenntnissen.

Nur lesende Molio-Wissensdatenbank-Tools: Vaults auflisten, den Dateibaum durchsuchen, Volltextsuche und Dokumente lesen – über die HTTP-API des lokalen Molio-Daemons, der laufen muss. Auf npm als dsh-plugin-molio veröffentlicht.

Molio-Wissensdatenbank-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): lokale Molio-Wissensbestände in jeder dsh-Sitzung durchsuchen, erkunden und lesen.