Plugins

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.

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

Reines Konfigurationspaket, das Ouroboros über den MCP-Client von DSH einbindet und 36 Workflow-Tools für Interview, Seed, Ausführung, Bewertung und Evolution in DSH bereitstellt.

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

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.

Fügt eine Einstellungskarte hinzu, um prompt-inject.md zu bearbeiten, Regelsätze von AGENTS.md oder CLAUDE.md zu verwalten, auf Plugin-Updates zu prüfen und reversible lokale Paket-Updates anzuwenden oder wiederherzustellen.

Liest die Session-Dateien, die dreiunddreißig andere Coding-Agents auf dieser Maschine bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und mehr — auch Sessions von vor der Installation: sechs Tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), ein /deja-Befehl und optionales automatisches Recall im Runtime-Kontext. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Vision für reine Textmodelle: Fügen Sie ein Bild ein und das Modell wechselt zur Vision-Toolkit-Variante für Bild-Q&A, Mehrbildvergleich, Lang-Screenshot-OCR, Screenshot-zu-UI-Reproduktion, Element-Grounding und Pixel-Diff. Standardmäßig kein API-Key erforderlich — Bilder werden vom kostenlosen, vom Autor gehosteten Dienst verarbeitet, 100 pro Maschine pro Tag; konfigurierbar auf Ihren eigenen Anbieter.

Führt lokale Sicherheitsaudits von KI-API-Relais und LLM-Proxys aus DeepSeek Harness heraus durch und erstellt Markdown-Berichte zu Prompt-Injection, Signalen für Modellsubstitution, Umschreibung von Tool-Aufrufen, Fehlerlecks, Stream-Integrität und profilgesteuerten Web3-Risiken.

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

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

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.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

ChatGPT- (Codex), Claude- und Grok-Abonnements als DeepSeek-Harness-LLM-Anbieter nutzen, mit Einstellungs-Login, Modellkatalogen, Nutzung sowie image_generate-, video_generate- und x_search-Werkzeugen.

Mnemotechnik-Ebene.

Die Funktionen von DeepWatch, installierbar in ein bestehendes DeepSeek Harness-Profil

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

API-Kosten je Sitzung und pro Tag, Budget mit Nutzungs-%, offizieller Kontostand, Verlaufs-Dashboard sowie Ein-Klick-Abgleich der offiziellen Preise inklusive Peak-/Off-Peak-Tarifen.

Inoffizieller Command-Code-LLM-Provider: registriert eine `commandcode`-Route mit einem Live-Modellkatalog und Unterstützung für Reasoning-Effort.

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.

PLUR-Speicher für DeepSeek Harness – Engramme werden direkt in den Prompt injiziert, kein Tool-Aufruf erforderlich

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

Automatische Überprüfung durch ein zweites Modell in der Genehmigungs-Antwortkette: Ein schreibgeschützter Reviewer-Subagent liefert strukturierte Erlauben/Verweigern-Urteile mit Begründung, standardmäßig fail-closed (im Zweifel ablehnend).