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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.

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

Liest die Sitzungsdateien, die 22 andere Coding-Agents auf diesem Rechner bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und weitere — einschließlich Sitzungen von vor der Installation. Enthält sechs Werkzeuge (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), einen /deja-Befehl und optionales automatisches Recall, das zur Laufzeit dem Kontext hinzugefügt wird. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (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.

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.

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.

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-E-Mail-Werkzeuge (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) mit since/until-Datumsfiltern, email_mark für gelesen/ungelesen/Star/verschieben, email_reply für Antwort/Antwort an alle/Weiterleiten mit Threading-Headern, Voreinstellungen für QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, Unterstützung mehrerer Konten, eine Freigabesperre fürs Senden, eine Web-Einstellungsseite und ein Popup für neue E-Mails im Wal-Mädchen-Stil, gesteuert vom inkrementellen email_watch-Prüfer. Die Outlook-OAuth2-Anmeldung per Gerätecode funktioniert sofort über einen eingebauten Community-Client; ein Konto kann aber auch seinen eigenen clientId mitbringen.

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.

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.

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.

Globaler Chinesisch-Modus: ein kompakter Pillenschalter neben dem Composer, der jeder Preset-Systemaufforderung eine Sprachanforderung hinzufügt (vollständige Personas ausgenommen); Antwort, Denkprozess und Tool-Ausgabe lassen sich jeweils zwischen Chinesisch und Englisch umschalten, verankerte Presets werden unterstützt.

Laufzeit-Anforderungsdrift-Wächter, der lang laufende DSH-Agenten dauerhaft am vom Nutzer genehmigten Ziel, den Randbedingungen und Entscheidungen ausrichtet.

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.

Honcho-Speicherbrücke: Synchronisiert jeden Gesprächsdurchgang automatisch mit einem selbstgehosteten Honcho-Dienst, mit recall/search/remember/context/status-Tools, Kontextinjektion beim Sitzungsstart und einem visuellen Einstellungsfenster.

Laufende Konversationsaufgabe aus dem Composer-Bereich pausieren / fortsetzen / abbrechen: Erzwungene Pause unterbricht sofort und merkt sich das unterbrochene Tool, sichere Pause landet nach Abschluss des Tools oder der Argumentation, Fortsetzen fragt nach Bestätigung, und die Standard-Pausengranularität ist in den Einstellungen konfigurierbar.

Terminal-Coding-Agent für DeepSeek Harness mit Vollbild-Alternate-Screen-UI, turn-bewusster Session-Navigation und einem abgesicherten /ship-Workflow, der einzeilige Anforderungen durch Spezifikation, TDD und erneut ausgeführte Akzeptanzprüfungen führt.

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

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.

Memo — Sitzungsspeichersuche für DeepSeek-Harness-Agenten: sitzungsübergreifender Volltext-Abruf (memo_search), destillierte Notizen (memo_remember) und Korpus-Statistiken (memo_stats) über den offiziellen sessionQuery-Dienst. Keine Infrastruktur, lokal-zuerst.

DSH-Updater + Synchronisierung der offiziellen Doku in Settings: npm-Update von @deepseek-ai/dsh per Klick mit Live-Fortschritt (npm-Output-Stream, Laufzeitzähler, monotone Leiste), Multi-Kopie-Schutz, der nur die laufende Instanz anfasst, Source-Tree-Modus via git pull, PowerShell 7-Installation per Klick unter Windows, inkrementelle Synchronisierung des offiziellen docs/-Verzeichnisses mit Fortschritt sowie die Modell-Tools dsh_docs_search / dsh_docs_read.

Memory Lake als persistente Memory-Schicht für dsh: Tools memory_search, memory_remember und memory_forget über die memorylake-CLI, eine Sitzungs-Statuszeile sowie geführte Setup-/Diagnose-Skills, mit einer gemeinsamen ~/.memorylake-Identität und Memory-Menge für die Claude-Code- und Codex-Plugins.