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System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: hängt an Position 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung an, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungs-Metadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Armor-Status-Badge, das von einer Session-Projektion gespeist wird.

System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: fügt bei Reihenfolge 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung hinzu, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungsmetadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Statusabzeichen für die Schutzschicht, das von einer Sitzungsprojektion gesteuert wird.

Kausaler Speicher für dsh: eine abhängigkeitfreie MCP-stdio-Brücke, die die 17 Tools des causal-memory-Servers unter klaren Namen (ohne Präfix mcp__) einbindet — Entscheidung-→-Ergebnis-Kanten mit typisierten Beziehungen (caused / enabled / prevented) in einem lokalen SQLite-Speicher, der Kompaktierungen übersteht — plus ein angehefteter System-Prompt-Abschnitt. Erfordert die Binärdatei des causal-memory-Servers im PATH (pip install causal-memory oder ein vorkompiliertes Release).

Injiziert bereitstellungskonfigurierte System-Prompt-Abschnitte und Referenzaustausche durch Stream-Abfang in jede Konversationsanfrage, mit einem Web-Einstellungspanel.

Plugin für Persona-/Master-Prompts pro Konversation: Persona-Vorlagen aus der Composer-Toolbar erstellen, bearbeiten, wechseln und löschen, mit systemischer Prompt-Injektion höchster Priorität, festen Interaktions-Leitplanken, Vererbung für Subagenten, Standard für neue Konversationen und lokaler JSON-Persistenz.

Fügt einen festen System-Prompt-Abschnitt ein, damit der Agent unabhängig von der Sprache des Benutzers auf Chinesisch denkt und antwortet.

Injiziert einen System-Prompt-Abschnitt, damit Gedankenkette, Planung und Tool-Aufruf-Begründungen des Agenten auf vereinfachtem Chinesisch bleiben. Keine externen Abhängigkeiten – aus jedem lokalen Verzeichnis klonen und per Link installieren, kein npm-Build oder Publish nötig.

Chinesische Lokalisierung für DeepSeek Harness: übersetzt zur Laufzeit alle System-Prompts, Werkzeugbeschreibungen und Laufzeitkontexte über den system-prompt/assemble-Wasserfall ins Chinesische (1788 Einträge, keine Quellmodifikation, Deinstallation stellt Englisch wieder her).

Browserlokale Prompt-Bibliothek mit einem Composer-Picker zum Injizieren mehrerer sitzungsumfänglicher System-Prompts, Branch-Vererbung, zweisprachiger UI, Favoriten und JSON-Backups.

Wechselt die Sprache des Denk-/Schlussfolgerungsprozesses (CoT) des Agent: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 und mehr, oder folgt automatisch der System-Locale. Fügt eine Zeile in Settings → General, eine System-Prompt-Anweisung (pro Prompt zusammengestellt, gilt für neue Sitzungen) und den Befehl /thinking-language hinzu.

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

Benutzerdefinierte Modi / Assistenten-Manager: jeder Modus erhält in den Einstellungen einen eigenen System-Prompt — eine einfache Datei, die die Agentenschleife vor jedem Modellschritt neu liest, sodass eine Änderung in der laufenden Session beim nächsten Schritt greift — und Start aus der offiziellen Standard-/PTC-/minimal-/Cordis-Komposition, wobei die eingebundenen Plugin-Zeilen einzeln umgeschaltet werden (eigene Plugin-Komposition pro Modus), frei umbenennbar. Mehrere Assistenten mit eigenen Prompts bestehen nebeneinander, sodass ein Rechner Coding-Assistent, Chat-Begleiter und Rollenspiel-(RP-)Persona parallel halten kann — Multi-Agenten-Setup, pro Session auswählbar. Unberührte Zeilen bleiben byte-identisch zu den ausgelieferten, samt Plattformbedingungen.

Modellgesteuerter /init-Befehl: Der Agent analysiert das aktuelle Repository und erzeugt/aktualisiert eine hochsignalhaltige AGENTS.md mit dauerhafter System-Prompt-Erinnerung zur Pflege.

Begrenzt System-Prompt-Personas nach Workspace-Pfad oder Session-ID (exakt, Präfix, enthält, Regex), mit einer optionalen Standard-Persona für Sessions, die nichts beansprucht hat, einem 人设-Tab in der Konversation, der den tatsächlich gesendeten Prompt zeigt, Import und Export der Liste sowie einem Schalter, der Tool-Schreibvorgänge in den Persona-Speicher verweigert.

System-Prompt-Abschnitte mit Live-Vorschau bearbeiten.

Private, pro Projekt geltende System-Prompt-Regeln für DeepSeek Harness — abgeglichen nach git-Remote-URL, Repository-Pfad oder cwd-Präfix; Worktree-bewusst; niemals in das Repository committet.

Linux-Kernel-Entwicklungs-Domain-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Verifikationspyramide L1-L4 als modellseitige Tools + Graph-Layer-Governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md-Vertrag als System-Prompt-Abschnitt. Reines JS, kein Build-Schritt.

DeepSeek-Harness-(DSH)-Plugin: ein „Denksprache“-Selektor unter Einstellungen → Allgemein, der dem Modell über einen System-Prompt-Abschnitt mitteilt, in welcher Sprache es denken soll (Chain of Thought). Keine zusätzlichen Aufrufe, keine Latenz, 12 Sprachen.

Speicher für Nutzerpräferenzen in DeepSeek Harness: persistiertes Nutzerprofil mit den Tools memory_get/memory_update und Einspeisung in den System-Prompt

Bearbeitet Benutzer- und integrierte System-Prompt-Abschnitte mit Live-Vorschau.

Custom modes and custom prompts for DeepSeek Harness (dsh): edit a mode's system prompt on the settings page (it takes effect on the next model step), choose its base mode, switch plugins row by row, and keep several assistants side by side.

Injects your own saved context entries as a Remember row after each user message, per turn or once per session, with a Settings editor and a manager page.

Injects a fixed system-prompt section so the agent always replies in Simplified Chinese — including the short narration between tool calls — unless you explicitly ask for another language. Applies to every session and preset without overriding the persona.

Three independent language channels for model output — tool-call descriptions (every tool-call card title, including run_code in PTC-style presets), thinking, and replies — each set to follow the web GUI language, force a specific language, or turn off (default: only descriptions, following the GUI). One global runtime-context prompt directive on the host; the client half reports the GUI language; a Settings plugin card switches the modes.