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ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

Durchsucht das SkillHub-Register und verwaltet lokale Installation, Aktualisierung und Entfernung von Skills in DeepSeek Harness. Zielversionen sind DSH 0.2.0-rc.2 und 0.2.1-rc.2; 0.2.1-rc.3 wird noch nicht unterstützt.

iPolloWork HyperFrames Video Studio und 27 bearbeitbare Videovorlagen als native Konversationsansicht für DeepSeek Harness.

Vision für reine Textmodelle: Fügen Sie ein Bild ein und das Modell wechselt zur Vision-Toolkit-Variante für Bild-Q&A, Mehrbildvergleich, Lang-Screenshot-OCR, Screenshot-zu-UI-Reproduktion, Element-Grounding und Pixel-Diff. Standardmäßig kein API-Key erforderlich — Bilder werden vom kostenlosen, vom Autor gehosteten Dienst verarbeitet, 100 pro Maschine pro Tag; konfigurierbar auf Ihren eigenen Anbieter.

Führt lokale Sicherheitsaudits von KI-API-Relais und LLM-Proxys aus DeepSeek Harness heraus durch und erstellt Markdown-Berichte zu Prompt-Injection, Signalen für Modellsubstitution, Umschreibung von Tool-Aufrufen, Fehlerlecks, Stream-Integrität und profilgesteuerten Web3-Risiken.

Skin-Plugin mit einem Befehl: 8 Original-Themes, transluzentes Hintergrundbild mit einstellbarer Transparenz/Unschärfe, benutzerspezifische Akzentfarbe, gemeinsam nutzbarer Theme-Pack-Import/-Export, Favoriten und Zufallsauswahl — vollständig nativ im Token-System von DSH.

Unternehmenslogin, Erwähnungen, Text-/Dateiaustausch und authentifizierte Anfragen für WorkDSH Desktop 2.0.6-alpha.3+ mit WorkDSH Admin. Release-Archiv.

Skills und optionale MCP-Zeilen für elf Marktplätze: Preisvergleich über Wildberries, Detsky Mir und Yandex Market sowie quellenbezogene Suche, Produktkarten und Bewertungen, einschließlich Ozon, Avito und AliExpress. Die 14 Skills werden bei der Installation geladen; beide MCP-Zeilen bleiben deaktiviert, bis RU_MARKETPLACE_MCP_DIR auf einen lokalen Clone verweist, der Python 3.12+ und uv benötigt.

Setzt Unterhaltung und Workspace-Zustand zurück, angetrieben von einem persistenten Change Ledger.

Risikogesteuerte Genehmigungsautomatisierung für DeepSeek Harness: Flash klassifiziert vorab, ob ein Schreibvorgang/Befehl irreversibel ist — sichere Operationen werden automatisch genehmigt, gefährliche werden an die menschliche Genehmigung eskaliert (ausfallsicher). Datei-Diff-Review mit Ein-Klick-Rückgängig und sitzungsbezogenen Snapshots (v0.5.1: präzise Snapshots über Tool-Call-Parameter-Tracing, inkl. menschlicher Genehmigungsfälle).

Vergleicht mehrere Skills an derselben Aufgabe und kürt den Sieger.

Tiefgehendes Lesen von Büchern und Artikeln in fünf Modi (Schnell, Tief, Wissenskarte, Feynman, Vollständiges Buch) mit Aussage-Beleg-Daten-Berichten, Mermaid/XMind-Mindmaps, Stapelvergleich, Budget-Vorabprüfung, transparentem Fortschritt von Hintergrundaufgaben sowie MD/HTML-Exporten aus URLs, Dateien oder eingefügtem Text.

DSH-Plugin: chinesische Risikokontrolle im Claude-Stil und Konversationsautonomie für DeepSeek Harness Web

Quantitatives F&E-Toolkit für DeepSeek Harness — 59 Tools in sechs Domänen für Marktdaten, Indikatoren, Faktorbewertung, walk-forward ML-Validierung, Risiko (VaR/CVaR/Drawdown/Beta mit Kupiec-POF), Optionen, Anleihen, FICC und Fondssimulation, mit einer End-to-End-Forschungs-Pipeline PDAT→PET.

Audit-Harness für KI-Coding-Agenten beim Commit: 28 Git-Diff-Regeln (Secrets, Änderungen außerhalb des Umfangs, Prompt-Injection), HMAC-signiertes Auditprotokoll, Snapshot-Rollback und vollständiger MCP-Tool-Satz. Installation mit `dsh plugin add`.

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.

Löscht DSH-Sitzungen aus der Web-UI und dem Desktop-Client: Danger-Button im Header und Menüeintrag in der Sitzungszeile mit Risikobestätigungsdialog; Host-Endpoint und Agent-Tool entfernen Sitzungsprotokoll, Projection-Cache und Workspace-Buchführung.

Führt Modelle von WorkBuddy (persönliche Mehrfachkonten, Enterprise und internationale WorkBuddy-AI-Ausgabe), Qoder CN und Trae CN in einer Modellauswahl zusammen. Gemeinsamer Gesprächsverlauf, Live-Guthabenmultiplikatoren und reasoning-effort je Modell; nutzt das größte von der internationalen Ausgabe angegebene Kontextfenster und bietet tägliches Einchecken, sofern der Kanal dies unterstützt.

Ein Blue-Glass-Ozean-Fantasy-Skin für DeepSeek Harness Web: knackiger Ozean-Hintergrund, Glasblasen, eine Ozean-Sidebar mit Gold-Gradienten-HARNESS-Wordmark und einer Cartoon-Figur unten, ein Wal-Einstellungs-Button und Gradienten-Model-Text.

Nur-Forschung-Trading-Workbench-Bundle: Typisierte Marktdaten-Provider-Schnittstelle mit einem CSV-Referenz-Provider, Multi-Timeframe-Indikator-Regime-Snapshot und OHLCV-Tools, interaktive Diagramm-Karten in dsh web mit herkunftsgesteuerten Modell-Annotationen und ein Risk-Guard, der ausführungsähnliche Tool-Aufrufe bei tools/pre-execute ablehnt.

Klassifiziert anstehende Tool-Aufrufe mit Jev (dem nicht-generativen Entscheidungsmodell von TypeSafe AI) auf tools/pre-execute — sicher hochriskante Aufrufe werden abgelehnt, unklare zur Freigabe eskaliert — und genehmigt klar erlaubte, reversible Aufrufe auf approval/request automatisch, hinter Argument-Evidence-Gating. Erweitert außerdem den Session-Reference-Resolver per Subclassing, damit Snapshots Jev-bewertete Nachrichten behalten statt älteste zuerst zu verwerfen. Fällt bei jedem Provider-Fehler auf Standardverhalten zurück; Shadow-Modus mit /jev-stats-Befehl; TypeSafe- oder OpenRouter-Endpunkte; 64 Tests.

🌊 Dauerhaft angedocktes, vollständig anpassbares Guthaben-/Nutzungspanel für DeepSeek Harness — Aktivitäts-Heatmap, Zweikanalvergleich, ausschließlich lokal und datenschutzorientiert.

Semantische Suche, Ressourcenverwaltung, automatischer Abruf (duale Räume für Benutzer und Agent) und Sitzungsspeicher für DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob über viking://-URIs, Ressourcenverwaltung mit memadd/memremove, memqueue-Beobachterstatus, memcommit-Sitzungserfassung und memlearn-Skill-Playbook-Erstellung.

Lokales Sicherheits-Audit: Konfiguration, Plugin-Herkunft, Sitzungen, Netzwerk-Exposition — rein lesender, geschwärzter Risikobericht.