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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.

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.

Bietet sechs Skills für Codequalität: Code-Review, Architektur-Audits, technische Schulden, Testqualität, Zustands-Dashboards und Fehlerbehebung.

Softwareentwicklungs-Methodenpaket für Coding-Agenten mit Skills für baseline-orientierte Planung, systematisches Debugging, Prompt-Hygiene, Verifikation vor Abschluss sowie Reparatur-/Stilllegungs-Tracking.

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

Projektbezogener sitzungsübergreifender Speicher: siebenschichtiger SQLite-Speicher (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) auf node:sqlite, cache-freundliche Injektion bei der ersten Nachricht plus Keyword-Treffer pro Nachricht, die Tools memory_remember/search/find_similar/read/update/project sowie Konsolidierung im Leerlauffenster („dream“) mit Sperrung zur Spitzenlastzeit. Prompttexte werden als sprachspezifische Datendateien mitgeliefert — das Framework unterstützt mehrsprachige Nutzer.

Claude Code oder Codex übernehmen das Denken: Anfrage verstehen, einen klaren Prompt für DeepSeek Harness schreiben und das Ergebnis prüfen. dsh-baton führt Tests selbst aus, listet Änderungen auf und lässt alle Anforderungen von einem Subagent prüfen; das Hauptmodell liest nur das Ergebnis und entscheidet. Codex wartet in einem einzigen Aufruf bis zu 59 Minuten, ohne vertrauenswürdigen Hook oder Polling. Die Anfrage lässt sich währenddessen ändern, das Harness-Modell für die Aufgabe festlegen. Bei großen Aufgaben spart das den Großteil des Plan-Kontingents.

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Schwebender DSH-Desktop-Begleiter mit 12 verfassten Zustandsanimationen für Anfragen, Werkzeuge, Compaction, Archivierung und Prompt-Erweiterung; Live-Kontextauslastung; ein dauerhaftes Lifetime Ledger über Sitzungen hinweg; Summen pro Anbieter/Modell, stündliche Trends und 7/30-Tage-Ansichten; Dunkel/Hell-Themenwechsel; optionale Kostenschätzungen (standardmäßig aus) mit visuellem Preiseditor und monatlicher Budgetwarnung; clientseitiger Skin-ZIP-Import; JSON/CSV-Nutzungsexport; reine Snapshot-Panel-Lesevorgänge mit Hintergrund-Inkrementindexierung; und optionale Prompt-Erweiterung mit bearbeitbarer Vorschau und DSH-Composer-Übermittlung.

Ingenieursdisziplin-Wächter: Anforderungsprüfung vor der ersten Bearbeitung, Rot/Grün-Testnachweis-Gates, verzweigte Adversär-Prüfung und ein Lieferbericht mit einem dimensionsbasierten Verifizierungsworkflow.

DSH Knit sortiert Markdown/Code/Bilder/Videos im Workspace nach Gesprächsbezug in der Seitenleiste; Context Pack via knit_docs. Standard-BM25/IDF vergleicht lokal letzte Nachrichten mit Titel/Zusammenfassung/Inhalt: kein Modell/Netz, keine Übertragung; Index bleibt nach Neustarts/Sitzungen. Evidenz/Vorschau; Zuordnung beim Lesen fixiert; Anheften/Ausschluss vor Abruf rückgängig machbar. v0.23 Hybrid optional AUS, nur mit selbst konfigurierten Ollama/OpenAI-kompatiblen Embeddings. Sendet nur query+Titel/Zusammenfassung (Markdown: Anfang ≤60 Zeichen; Code: relativer Ordner; Medien: Name), nie Volltext/absolute Pfade; Loopback lokal. v0.24 verknüpft uncommittete Änderungen mit read-only git status (festes argv, keine Shell, env-Allowlist), AUS. Kein Realtest; kein Suchgewinn belegt.

Prompt-Optimierung per Klick im Composer — schreibt den Entwurf in einen strukturierten Prompt um (Rolle und Ziel, ausführbare Schritte, Ausgabeformat, Akzeptanzkriterien, Randfälle), mit Vorher-/Nachher-Vorschau, Zurückübernahme und Rückgängig. Ändert niemals die Absicht, erfindet niemals Anforderungen.

QA-Projekt-Werkbank für dsh: Testprojekte, Anforderungen, Testfälle, Defekte, Meilensteine, Berichte und Freigabephasen über eine Browser-Oberfläche und 18 QA-Domänen-Tools verwalten.

IMAP/SMTP-Mailwerkzeuge (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) mit Datumsfiltern since/until; email_mark für gelesen/ungelesen/Stern/Verschieben und email_reply für Antworten/Allen antworten/Weiterleiten mit Thread-Headern. Enthält QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud-Vorlagen, mehrere Konten, Freigabe vor dem Senden, eine Web-Einstellungsseite und ein Whale-Popup für neue E-Mails über den inkrementellen email_watch-Prüfer. Outlook-OAuth2-Gerätecode-Anmeldung funktioniert mit einem integrierten Community-Client; eine eigene clientId ist ebenfalls möglich. Vierstufige Ersteinrichtungsanleitung im Einstellungsbereich.

Honcho-Memory-Plugin von Plastic Labs: Injiziert zu Sessionbeginn das Benutzerprofil, die Session-Zusammenfassung und relevante Schlussfolgerungen, lädt jeden Turn mit geschwärzten Geheimnissen im Hintergrund zu Honcho hoch und fügt die Tools honcho_search / honcho_chat / honcho_remember sowie den Statusbefehl /honcho hinzu; konfiguriert über die mit den anderen Honcho-Integrationen geteilte ~/.honcho/config.json, gegen gehostetes honcho.dev oder eine selbstgehostete Instanz.

Local-first Code-Wissensgraph für Coding-Agents: 10 MCP-Tools für schichtweise Kontextkomprimierung, DAG-Planung, inkrementelle AST-Indizierung, session-übergreifendes Skill-Flywheel, Diagnosen sowie Import/Export von Graph-Artefakten.

Sitzungsübergreifendes Markdown-Gedächtnis (LLM-Wiki) und SOUL.md-Persona; Standardinjektion nach erster Nutzernachricht, nur aktive Sitzung. Erfordert Sessionformat v4 (offizielles DeepSeek Harness 0.1.7+) und source kind plugin:memory. v0.13 engines.dsh verlangt offizielles 0.2.1-rc.5 und lehnt ältere Hosts ab; Review now POST /api/memory/control action growth-now sendet einen floor-konformen Rückblick. v0.14 Sitzungs-gate (Chip, /memory on|off|status, Einstellungen): off stoppt Injektion/digest/Erinnerung/last_access, löscht nichts; disabledWorkspaces lässt ganze Projekte standardmäßig off sein; Sitzungsentscheidungen gelten 7 Tage. v0.15 Basic soul pflegt nur einen Block in SOUL.md, lässt den Rest unverändert und schließt BOOTSTRAP ab. checkup-Bericht mit Prioritäten.

Analysiert eine lokale Audiodatei und gibt eine kurze, verständliche Einschätzung zu Tempo, Tonart, Dynamik, Clipping und Arrangementform aus. Rohmesswerte bleiben in einem separaten Block; Audio verlässt den Rechner nicht.

Verbessert die Modellerfahrung: Parameter auf mehrere Arten ergänzen, Kompatibilität verbessern, Reasoning-Aufwand speichern, Subagents folgen dem Modell und Aufwand des Elternprozesses in Echtzeit, und die KI kann den Aufwand selbst anpassen.

Macht aus einer einzeiligen Anforderung eine geprüfte Lieferung. TeamFlow durchläuft Triage, PRD, Design, technischen Plan, parallele Entwicklung, QA mit Fehlerbehebung und Abnahme. Enthält 12 `teamflow_*`-Tools sowie eine Werkbank mit Live-Pipelinegrafik und Backlog-Kanban. Für jede Anforderung gibt es einen Ordner mit PRD, Design, technischem Plan, QA-Bericht und Abnahmeprotokoll.

Observability und Git-Tools: sitzungsübergreifendes dauerhaftes Event-Auditlog mit Abfrage-API, Ressourcen-Watchdog in der Seitenleiste, strukturierte Conventional Commits und inkrementelle Diff-Prüfung vor dem Commit. npm: dsh-my-observability

Persona und Tagebuch über Sitzungen hinweg für DeepSeek Harness. Ein lokaler Filter wählt zu merkende Gesprächsrunden; ein zusätzlicher Modellaufruf erstellt Ich-Tagebucheintrag und Nutzereindruck, jeweils mit konkretem Anlass. Spätere Gespräche erhalten ca. 2000 tokens eigene Erinnerung in drei Ebenen: Persona-Kern, vom Modell selbst verfasste Urteile und Tagebuch. Ein Tool lässt das Modell Urteile mit eigenen Worten festhalten. Die vom Menschen verfasste Markdown-Notiz liest das Plugin nur. Im Seitenpanel kann man das Archiv lesen, vergessen oder exportieren; Vergessen stuft Einträge herab, löscht sie nicht, und starke Themenübereinstimmung kann sie zurückholen. Lokaler, portabler Ordner. Geheimnisse werden vor dem Senden entfernt. Keine Runtime-Abhängigkeiten oder Builds.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.