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

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

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

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.

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.

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.

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.

Voreinstellung für Engineering-Workflow-Agent für dsh: fünf Phasen mit Toren (Anforderungsklärung, Plangenehmigung, TDD, parallele Subagenten, verifizierter Abschluss) mit sechs Workflow-Fähigkeiten, übernommen von obra/superpowers.

Injiziert dauerhafte, vom Benutzer festgelegte „Muss“- und „Darf nicht“-Anforderungen zu Beginn der Konversation in das Modell.

Eine grüne interrupt button neben dem Sende-Feld: stoppt lautlos einen laufenden Agenten, der dann seinen Fortschritt zusammenfasst und nach neuen Anforderungen fragt, mit anpassbarem interrupt prompt.

Screenshot-review skill for DeepSeek Harness: the agent opens a frontend page, screenshots it, views the screenshot itself, revises the code, then re-screenshots — iterating until the page visually matches the user's requirements. Ships as a dsh.bundle, so it installs with `dsh plugin add`.

Context curation for DeepSeek Harness: content-aware tool-output slimming, dead-log sweep, pinned user requirements and in-flight work, archive-then-compact with an audit trail.

DSH Web 任务面板插件：把需求、队列、子 agent 执行、自动复核、验收返工和定时执行做成一个可视化闭环。

A DSH plugin that automates shipping a local project: create a GitHub repository and publish it (git init/commit/push + topics + tag + release), sync requirements/progress to Linear, publish to npm, and announce in the community Discussions — to join the

An agent preset that turns a one-line idea into requirements, tech plan and maintenance baseline — every step is restated and confirmed by you before proceeding. No scenario presets: 73 atomic skills (6 master skills + a verify dispatcher + 66 sub-skills) load by context.

Keeps DSH agents from forgetting your requirements during long tasks. It saves important conditions and completion evidence locally, brings them back after context compaction or session resume, and stops partial work from being reported as the whole task done.