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Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness. mind_map prüft den Agentenkontext (stabile seq IDs, Rollen, Tokengewicht, Löschgrenzen und clear-mind-Anleitung); clear_mind ersetzt einen ausgewählten Gesprächsverlauf per nativer Komprimierungstransaktion durch einen vom Modell verfassten Checkpoint. Tool-Aufruf und Ergebnis werden zu einem einzeiligen Tombstone; ein Hinweis warnt bei langem Kontext oder zu vielen Schritten im Zug.

Deep-Collaboration-Schreibagent für DSH: nutzerbezogenes Stiltraining aus Edit-Paaren, Ablauf clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, Projekt-zu-Bericht-Synthese (Laborbericht / Produkteinführung / Umfrage / README), 41 MCP-Tools und Web-Auswahl-/Verbesserungs-UI mit Dateivorschau in der App.

Untersucht vor der Entwicklung lokalen Code sowie GitHub/npm nach wiederverwendbaren Implementierungen, bewertet Wiederverwendung versus Neuschreiben und prüft die Architekturkopplung.

IDA-Pro-MCP-Brücke für DeepSeek Harness: bindet den lokalen ida-pro-mcp-Broker als native mcp__ida__*-Tools (decompile, xrefs, survey, rename usw.) in ctx.tools ein.

Untersucht und ordnet ein echtes Android per adb: App-Datenmengen aus dumpsys diskstats ohne Root, Speicherübersicht, Cache-Löschung bei erhaltenen App-Daten, Ordnermaße und Screenshots — fünf Tools. Lesen ändert nichts, Schreiben erfordert ausdrückliche Bestätigung.

Sidebar-Panel für ein wöchentliches, redaktionell kuratiertes chinesisches DSH-Ökosystemranking: 31 verfolgte Projekte (17 installierbare Plugins plus Tools/Skills), sortiert nach aktuellen GitHub-Stars und Wochenänderung, dazu eine Verfügbarkeitsumfrage zu „kostenlosen“ Modellen mit echten Aufrufen. Sponsorenplätze sind gekennzeichnet und außerhalb des Rankings.

Ein-Aufruf-Git-Workflow mit Conventional Commits für DeepSeek Harness: prüfen, je geänderter Datei einen Commit nach type(scope) aufteilen und anschließend einmal pushen; bei Bedarf vor einem Tag nachfragen.

Verzweigte Umfragen in der Web-GUI: ask_survey-Tool mit Routing je Option, Hover-Insights, Mermaid-Diagrammen, Ein-Klick-Antwortvorlagen und pausierbarem, fortsetzbarem gespeicherten Fortschritt.

Verzweigte Umfragen in der DSH Web-GUI: `ask_survey` bietet Weiterleitungen je Option, Hinweise beim Überfahren, Mermaid-Diagramme, Antwortvorlagen mit einem Klick und fortsetzbaren gespeicherten Fortschritt.

Schreib-Agent für tiefe Kollaboration in DSH: Erlernen des Schreibstils pro Nutzer aus Edit-Paaren, Ablauf Klären→Outline→Abschnitt schreiben→Red-Team→Leser-Galerie, Synthese vom Projekt zum Bericht (Laborbericht / Produktvorstellung / Umfrage / README), 41 MCP-Tools und eine Web-UI zum Verbessern von Auswahlen mit Dateivorschau in der App.

OpenFOAM-Falldiagnose für DeepSeek Harness. Sechs Agent-Tools: prüft 25 stille Fehler (steadyState mit timeStep-Schreibvorgang, limiter=1 lässt negatives k/epsilon zu, unbegrenzte Advektion von Transportskalaren, nNonOrthogonalCorrectors=0 bei schiefem Netz, lockere Solvertoleranzen, blockMesh-Vertex/Block-Mismatch, verwaiste Zeitverzeichnisse, purgeWrite=0 usw.); liest Dictionaries als JSON, untersucht Fallserien, führt checkMesh/blockMesh/snappyHexMesh/foamRun in WSL aus und extrahiert Seitenverhältnis, Nichtorthogonalität, Schiefe, Residualboden und fatale Fehler aus Logs. Deterministische Textanalyse ohne LLM, geprüft an einem realen Snappy-Straßenschluchtfall mit 82k Zellen.

DeepSeek-Harness-Plugin: Importiert Forschungs-PDFs in eine zitierfähige OKF-Markdown-Bibliothek und ermöglicht Suche, Graphen, Abdeckungsmessung und Survey-Erstellung im selben Gespräch.

维脑 Agent (Weinao) – HEMA-Literaturrecherche (Historical European Martial Arts) für DeepSeek Harness: Wiktenauer-Seiten suchen/lesen, zweisprachiges Glossar pflegen und zitierte Forschungsberichte erstellen.