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Deterministische Research-Berichte für chinesische öffentliche Mutual Funds, erstellt aus Public-Source-Daten (Tiantian Fund und Eastmoney), Pure-Function-Metriken (Performance-Dekomposition, Holdings-Penetration, Style-Attribution, Manager-Profil) und versionierten Berichten mit Per-Number-Snapshot-Traceability-Appendix.

Wandelt Lebenszyklus-Ereignisse von Sitzung, Agenten-Loop, LLM und Tools in OpenTelemetry-GenAI-Traces und -Metriken um, die über Standard-OTLP/HTTP an jedes kompatible Backend exportiert werden, wobei die Inhaltserfassung standardmäßig deaktiviert ist.

Leitplanken für das Romanschreiben: 20 novel_*-Tools erzwingen Faktenbuch-Konsistenz, Phasen- und Kapiteltore, maschinelle Prüfung mit deterministischen Metriken und vorschlagsbasierte Revisionen; eine Werkbank im rechten Bedienfeld deckt Lesen, TTS-Wiedergabe, Feinschliff, Korrekturlesen, Kontinuitätsprüfungen und Batch-Entwurf ab, und eine Bypass-Engine führt interne Schritte außerhalb der Hauptkonversation aus.

Codex-artiges Turn-Folding für die DSH-Web-UI: lässt endgültige Antworten sichtbar, gruppiert aufeinanderfolgende Schlussfolgerungen und Werkzeugaktivitäten und zeigt konfigurierbare Live-Dauer-, Werkzeugaufruf- und Token-Metriken mit mehrsprachigen Zusammenfassungen.

Exportiert den Sitzungs-Event-Stream als bereinigte, gepufferte Traces und Metriken an OpenTelemetry OTLP und Langfuse, standardmäßig deaktiviert.

Eine bessere Faltenleiste: faltet automatisch Tool-Aufrufe und Think-Segmente in Schritt-Faltleisten und reduziert jeden abgeschlossenen Turn zu einem einzelnen Turn-Header mit Live-Metriken (Dauer, TTFT, Token, tok/s, Cache-Treffer) – nur die abschließende Zusammenfassung bleibt sichtbar; anpassbare führende Icons mit animierten Pokerkarten integriert (Karten-Animation mit zyklischen Farben während des Laufs, ein Deck im gefalteten Zustand, ein Fächer im erweiterten Zustand), eine Einstellungszeile für den offiziellen Faltmodus, kompatibel mit neuen und alten DSH-Versionen. Keine Eingriffe in den DSH-Quellcode.

Exportiert die Agent-Schleife als OpenTelemetry-Traces, Metriken und Logs nach GreptimeDB, mit sieben Grafana-Dashboards zu Token-Nutzung, Kosten, Sitzungsergebnissen und Latenz pro Turn.

Benutzer-Turn-Navigationsleiste am linken Rand mit Hervorhebung der Leseposition, Hover-Vorschauen der Metriken pro Turn und von Auszügen der Modellantworten, Tastatur- und Klick-zum-Springen-Steuerungen sowie lokaler Konversationssuche.

Konversationelle Grafana-Operationen: Live-Dashboard-Daten über benannte Quellen hinweg prüfen und dann sichere, überprüfbare Dashboard-Änderungen mit Freigabe und Versionsprüfungen vornehmen.

Evidenzfirst-Torschluss-Gate: Kreuzprüft Erstanbieter-Behauptungen gegen einen dauerhaften Werkzeugaktivitätsindex pro Sitzung, blockiert unverifizierte Vermutungen und verfolgt Blockiert-zu-Konvertiert-Metriken.

Finanzdaten-Toolkit für DSH-Agenten: Zahlen- und Währungsformatierung (einschließlich chinesischer wan/yi-Einheiten), Rendite- und CAGR-Berechnungen, Bewertungs- und Rentabilitätskennzahlen, PV/FV, Risikokennzahlen und eine Datenqualitäts-Checkliste.

Ein Stylesheet, das die DSH-Unterhaltung nach gemessenen Codex-Maßen neu setzt: 14/22 px Fließtext, dichter gesetzte Überschriften, Listen und Blöcke, eine abgerundete Zitatleiste sowie Tidy Tables mit thematisiertem Kopf, Zeilen-/Spaltenregeln, voller Breite bei kurzen Tabellen und enthaltenem Scrollen bei breiten Tabellen; keine Einstellungen oder DOM-Umschreibung, mit echten Vorher/Nachher-Aufnahmen.

Business-Knowledge-Network-Kontext für DeepSeek Harness: binde eine Session an ein OpenBKN-Wissensnetz, frage seine Objekte und Metriken über verwaltete MCP-Tools ab und öffne für jede Antwort eine trace-gestützte Provenienz (Ausführungsfakten und einen Business-Graphen). Wird mit der OpenBKN Runtime ausgeliefert; die Provenienzansichten benötigen eine OpenBKN-Enterprise-Lizenz.

DSH-Desktop-Plugin für überprüfbare Fakten; Constraints nur bei Bedarf injiziert (Leerlauf: keine Tokens), geschichtet (stabil im Prompt, Flüchtiges im Tail); Prompt-Cache bleibt gültig. Turn-Klassen: Frage/Recherche/Diskussion/Diagnose/Ausführung; keine Edits in Frage-Turns, keine ungefragten Fixes in Diagnose-Turns. Benannt: Zitate ungeöffneter Codezeilen, „nicht geprüft“ als „warte auf Entscheidung“; Antworten für Menschen. Memory: 75 %/90 %-Warnungen, Recap-Export, Projektwissen je Arbeitsverzeichnis (per ID löschbar). Artefakte: Task-Vertrag, Änderungsprotokoll, Hypothesenprotokoll, Design-Entscheidungen. Dashboard: Routing, Trigger-Treffer, Block-Aufbau in lume-metrics.jsonl. Personas aus Chat-Logs, Romanen, Charakterbögen: Langzeit-/Temporärgedächtnis, Sternenkarte, Export/Import.

Bayesianisches Aktienvorhersage-Plugin, das MACD, RSI, gleitende Durchschnitte, Volumen und weitere technische Signale zu einer Posterior-Wahrscheinlichkeit eines Kursanstiegs fusioniert, mit Multi-Horizont-Vergleich, Trendzustandsklassifikation und Positionsrisikokennzahlen für A- und US-Aktien.

Führt Stata über DeepSeek Harness aus: Der native Stata-AI-Skill-Dienst startet automatisch mit DSH (Binaries für macOS/Windows enthalten), sodass Regressionen, Do-Files und ökonometrische Workflows ohne manuelle Einrichtung ausgeführt werden können.

Ein Plugin für TPS-Metriken.

Grafana-Werkzeuge mit Lesezugriff, die Metriken über den Proxy der Datenquelle abfragen: Zustand der Instanz, Auflistung der Datenquellen, sofortige PromQL-Abfragen und Bereichsabfragen, aktueller Zustand der Alarme und bereitgestellte Alarmregeln. Bereichsabfragen werden auf ein Punktbudget heruntergerechnet; ein ausdrücklich angegebener Schritt, der es überschreiten würde, wird abgelehnt statt still geändert, sodass das Modell nie Daten in einer Auflösung erhält, die es nicht angefordert hat.

Forschungsassistent für Ökonometrie: 6 Tools für Methodenauswahl, Datenaufbereitung, Modellspezifikation, empirische Analyse mit Codevorlagen für Python/R/Stata, Robustheitsprüfungen und Ergebnisberichterstattung.

Engine zur Transformation und Zusammensetzung von Fähigkeiten (Kybernetik-/Systemframework nach Qian Xuesen): Die statische residente Schicht verwaltet die Skill-/MCP-/Plugin-Registrys, übernimmt automatisch Skills und Tool-Metriken und steuert einen Evolutionszyklus mit negativer Rückkopplung (Sick/Weak scannen → mutieren → Auswahl: fördern/ablehnen → 30-Sekunden-Rollback); enthält ein Web-UI-Panel und eine GitHub-dsh-plugin-Store-Bridge.

Stata über DeepSeek Harness ausführen: Der native Stata-AI-Skill-Dienst startet automatisch mit DSH (macOS-/Windows-Binärdateien enthalten), sodass Regressionen, Do-Files und ökonometrische Workflows ohne manuelles Setup laufen.

Wandelt Rohdaten (CSV / eingefügte Tabelle / SQL-Ergebnisse / DuckDB) in einen strukturierten Markdown-Bericht mit geschäftlichen Schlussfolgerungen, Kennzahlen und Diagrammen um.

Clusters arXiv, first-party lab, official artifact, hardware-vendor, and opt-in X signals into versioned release evidence bundles, then gates claim-level reproduction on commands, artifacts, metrics, and verifiers.

DSH settings section for managing a local Sirchmunk knowledge backend: graph inspection, cluster management, audit history, runtime metrics, and privacy controls.