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Red-Team-Einsatz für ein Zielunternehmen: 5 Rollen (Aufklärung, Asset-Triage, Schwachstellen, Ausnutzung, interner Pivot); Parallelität einstellbar, Standard 3, sofort wirksam. Vorabprüfung prüft Ressourcen und fragt einmal nach fehlendem Schlüssel/VPS. Wertung: 8 Kategorien/25, Serverlimits, höchstes Privileg, Deduplizierung je Dienst; selbst registrierte Konten zählen nicht, unklassifizierter Login = Web-App-Kontrolle. Zeitbelege in lokalem SQLite, Konsole sitzungsgebunden. Bericht: Wertungsgrund, genaue Befehle, Credential-Herkunft, Tunnel, Reproduktion, Index. Max. 3 Bilder/Punkt; Vor-Ort-Fotos getrennt von Datensatz-Karten. 14 Aufklärungs-/Bewertungs-Skills, 56 redteam_*, Ein-Befehl-Update. npm ohne Auto-Installer/Angriffsskills; Betreiber holt und startet Toolkit Release separat.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.

Ein gesteuerter Schwarm aus sechs spezialisierten DSH-Agenten — Orchestrator, Planer, Knowledge-Base-Bridge, Entwickler und zwei Reviewer — verwandelt eine Anforderung in eine strikte Phasenpipeline, in der jede Lieferung sich vor dem Start der nächsten Phase mit strukturierten Nachweisen bewähren muss; Reviewer sind nur lesbar, Code-Merges erfolgen erst nach einem Review-Durchgang, und ein append-only-Ereignisprotokoll ermöglicht vollständiges Replay und Audit auf einem Live-Kanban-Board. Das Design ist vom Hermes Agent-Kanban inspiriert.

Leitet Agent-Anfragen an konfigurierbare Default-, Planner- und Sub-Agent-Modelle weiter, verwendet im Plan-Modus automatisch die Planner-Rolle, mit Reasoning-Aufwand pro Rolle und Web-UI-Konfiguration.

Schreibgeschützter Statusstreifen des Zielbaums über dem Composer: Planer sehen den ganzen Knotenbaum, Worker ihren beanspruchten Knoten; Worker-Berichte gehen an die Sitzung des Planers zurück.

Vereinheitlichte Godot-Asset- und Projektziel-Verwaltung für DSH: godot_*-Modellwerkzeuge, eine /gap-REST-Oberfläche und eine verbesserte Seitenleisten-Benutzeroberfläche mit Asset-Manager, Szenenbaum-Anzeige und Git-Panel.

Aufgabenplanung mit Erfahrungs-„Muskelgedächtnis“: reflexartiger Abruf früherer Lösungen, Abgleich mit LLM-Fähigkeiten und automatisch gespeicherte Lektionen.

A planner board as a third tab beside chat and trajectory: a Monday-first month calendar above per-day cards holding title, note, times, three importance levels and a completion checkbox. Plans repeat daily, weekly or on weekdays with an optional end date; editing or deleting asks this occurrence versus the whole series; completion is tracked per day; one button clears a day while only skipping recurrent series. Five model tools let the agent read, write, delete, clear and undo plans in conversation.

Three draggable, resizable, auto-positioning floating desktop widgets for DSH Desktop — daily schedule, goals tracker, and calendar planner.

Conversation-level multi-agent workbench for editable task planning, real child-session observation, plan-versus-runtime comparison, and evidence-backed recovery previews; tested with DSH 0.1.1-rc.2.

Planer-/Executor-Delegierung mit benannten Rollen: Ein starker Planer steuert, wegwerfbare Executor-Subagenten (rollenspezifische Routen und Prompts) setzen um. Standardrolle plus Überschreibung pro Delegierung, ein globaler Regler für den Reasoning-Aufwand im Eingabefeld-Chip und eine Einstellungsseite für die Rollenverwaltung.

Host-side long-task detection for small-context local models: long outputs are scaffolded into a parts skeleton (one part per reply, then assemble), and multi-step work into a PLAN.md ledger with notes/ (plan first, one step per reply). Detection is heuristic and host-side, so it does not depend on the model judging its own limits.

Trip-planning agent preset for mainland China that answers in Chinese: queries 12306 train availability, Fliggy and Tuniu flight and hotel prices, and real Amap transit routes, checks closures and weather, and delivers a single offline HTML roadbook with draggable maps, three hotel price tiers and an itemized budget. Ships 9 skills, an environment doctor that walks users through missing API keys, and a patch for the 12306 MCP server; it plans and queries but never books or pays.

Obsidian daily notes, tasks and Day Planner time blocks in the DSH sidebar: a Monday-first month grid with per-day word-count and task dots, a compact timeline for HH:mm time blocks, the selected day's diary excerpt and task list, and write-back of checkbox state, task text and times to the Markdown files; a first-run wizard detects the vault or accepts a path.