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MCP-Server für Marktdaten ohne Schlüssel (dsh-Bundle): 5 MCP-Tools für A-Aktien-/HK-/US-Kurse, Sektor-Rankings, Futures, Geldfluss und 7x24-News, mit dreistufigem Upstream-Fallback.

Führt die auf diesem Rechner angemeldeten WorkBuddy-Konten in DeepSeek Harness zu einem Modellpool mit automatischem Failover zusammen. Enthält Kontenrotation, 429-Abklingzeit, Live-Guthaben, einen Katalog mit Modellspezifischen Guthabenmultiplikatoren und Gratis-/Nachtpreis-Tags, QR-Anmeldung für 13 Anbieter sowie gebündelte Gratis-Kanäle. Konten bleiben über Neustarts erhalten.

Einfach dieses Plugin in dsh installieren: kein Login, keine Registrierung, kein API Key — und die Frontier-Modelle sind da, darunter Muse Spark 1.3 und MiMo V2.6. Komplett kostenlos, ohne Nutzungslimit.

Verteilen Sie Aufgaben von Claude Code oder Codex an DSH-Agenten: nativer Subagent-Fortschritt, Host-interne Worker-Sessions mit stufenbasierten Voreinstellungen und eine multimodale Brücke für Vision und Bildgenerierung.

Proaktive assoziative Gedächtnisfunktion für DSH: injiziert an einer festen Grenze promptfreies Recall, mit dreischichtiger Auto-Konsolidierung, Skill-Kristallisierung und Astra-artigem Kontextmanagement. Enthält Übergabeprotokolle und ein PLAN-Whiteboard, die Fensterwechsel des Kontexts überstehen, sowie Wasserstandserkennung mit automatisch erkanntem Modellfenster. Lokale Markdown-Speicherung, modellagnostisch, null Abhängigkeiten; lexikalische 0-GB-Untergrenze mit optionalen semantischen Ebenen.

Drei-Schichten-Speichersteuerungsebene für DeepSeek Harness: persistenter Laufzeitkontext, durchsuchbare Projektdokumente, austauschbarer Langzeitspeicher, intelligentes Routing, überwachte Agent-Workflows, WebUI und Headless-Werkzeuge.

Asset-Governance-Konsole für selbst gehostete KI-Infrastruktur. Erfasst MCP-Server, Skills, Agents, KI-Apps, Modellkanäle, SaaS-Connectoren und NAS-Speicher in einem Ledger mit Lebenszyklus-Zustandsmaschine, RBAC-Berechtigungspunkten je Tool, Kostenverteilung Abteilung × Agent × Skill, Abhängigkeitstopologie und append-only Audit-Trail. Selbst gehostet, MIT, ohne Hosted-Tarif oder Cloud-Vertrag.

Desktop-Haustier mit Claude-Persona, unten rechts in der DSH-Weboberfläche angeheftet: zeigt Kontostand, heutige Nutzung, Haupt-/Nebenzeitpreise und Kosten pro Runde; bearbeitbare Blasen (Text, Guthaben, Nutzung, Preise, Bilder, Zufallssprüche, gewichtete Auswahl), Stil und Schrift pro Zeile, schwebender Schnell-Editor, Soundeffekte sowie eigene Figuren/Audio. Animierte Rollen atmen und blinzeln; eine Guthabenwarnungsvariante wechselt unter dem Grenzwert zu einem weinenden Gesicht. Animationsstufen 256/384 und optionales 512-HD-Paket aus dem Ressourcenmanager. 63 Claude-artige Zeilen. Abgeleitet von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Legt die Reasoning-Sprache des Modells auf die unter Settings - General - Thinking language gewählte Stufe fest (vereinfachtes Chinesisch oder eine Standardstufe, die nur Antworten einschränkt und das Reasoning dem Modell überlässt). Fügt eine System-Prompt-Sektion mit Reihenfolge -1000000 ein und setzt sie am Ende des Assemble-Ablaufs wieder an den Anfang; optional wird eine Kopie vor jede Nutzernachricht gesetzt, wenn Modelle statische Sektionen schlecht befolgen.

DSH Knit sortiert Markdown/Code/Bilder/Videos im Workspace nach Gesprächsbezug in der Seitenleiste; Context Pack via knit_docs. Standard-BM25/IDF vergleicht lokal letzte Nachrichten mit Titel/Zusammenfassung/Inhalt: kein Modell/Netz, keine Übertragung; Index bleibt nach Neustarts/Sitzungen. Evidenz/Vorschau; Zuordnung beim Lesen fixiert; Anheften/Ausschluss vor Abruf rückgängig machbar. v0.23 Hybrid optional AUS, nur mit selbst konfigurierten Ollama/OpenAI-kompatiblen Embeddings. Sendet nur query+Titel/Zusammenfassung (Markdown: Anfang ≤60 Zeichen; Code: relativer Ordner; Medien: Name), nie Volltext/absolute Pfade; Loopback lokal. v0.24 verknüpft uncommittete Änderungen mit read-only git status (festes argv, keine Shell, env-Allowlist), AUS. Kein Realtest; kein Suchgewinn belegt.

Sichert, restauriert und migriert DSH-Daten (~/.dsh) per Befehl; Settings, geplante Staffelaufbewahrung, sha256, Restore mit Rollback/Receipt, --types, Zugangsdaten im lokalen Vault verbergen, Sync mit privatem GitHub. Rescue-UI ohne Abhängigkeiten im Backup-Ordner läuft auch ohne Hoststart. /backup doctor repariert session logs aus intakter Sicherung und isoliert sie vor Rotation. migrate-check prognostiziert Upgrade-Schäden: feste event-list-Regeln, Namens-/Generationsabweichung, hardlink, alte Zugangsdaten. Sentinel kopiert Daten vor Host-Umschreibung; Snapshot vor Host-Upgrade; /backup check-update prüft, /backup update sichert/installiert. Attachment-hardlinks, Stream-Listing großer Archive. npm 0.13.4; DSH 0.1.1-rc.2–0.2.0-rc.1 (Installations-peer-gate in 0.2.0); macOS/Linux/Windows.

Bindet Modelle der WorkBuddy-Desktop-App in DeepSeek Harness ein. China- und internationale Builds erscheinen als getrennte Gruppen im Modellauswahlfeld, mit vom Upstream festgelegten Reasoning-Stufen, Kosten und Restguthaben je Antwort, kontobezogener Modellsichtbarkeit sowie Bildeingabe, sofern unterstützt.

MCP-Server-Manager (stdio / streamable-http): pro Arbeitsverzeichnis Projekt- und globale Konfigurationsebenen; projektbezogene MCP werden standardmäßig über eine Middleware-Schicht in 4 atomare Werkzeuge zusammengefasst (`middleware: all` bezieht globale Server mit ein, in den Einstellungen heiß umschaltbar); Workspace-Isolierung verhindert projektübergreifende Störungen; Konfigurationen behalten nur `${ENV}`-Referenzen, keine Klartext-Geheimnisse auf der Festplatte; Runtime-Registrierungs-API, mit der andere Plugins MCP-Server einspeisen können.

Auto-Thinking-Effort-Routing für dsh: ein lokal feinabgestimmter 7-Fragen-Klassifizierer (ModernBERT, 842 MB, <1 s CPU-Inferenz) wählt low/high/max für No-Intent-Nachrichten; In-Session-Retries eskalieren die Stufe (low → high → max) unter Ausschluss-Constraints; der Judge-Service fällt sicher auf low zurück, wenn nicht erreichbar. Ein Tier-Chip in der Input-Leiste zeigt die Live-Stufe und die letzten 20 Bewertungen. Alle Inferenz ist lokal — Aufgabentext verlässt niemals die Maschine.

Erkennt Muster für Prompt-Injection, Jailbreak und Secret-Leak an den Übergängen agent/pre-step, tools/pre-execute und tools/post-execute – mit den Stufen allow/ask/block, bereinigten defend/detection-Audit-Ereignissen, einem Tool defend_report und einem Guard gegen destruktive Löschbefehle.

LLM-gestützte Auto-Genehmigung mit Countdown-Fallback für das Auto-Berechtigungs-Preset: statische Regeln, Risikostufen, Breaker und Datei-Audit.

Nutzungsstufen und teilbare Statistik-Karten: 🐟→🐳 Rangfolge nach monatlichem Token-Verbrauch mit lokal berechnetem geschätztem Perzentil, präzise Preise für 46 Modelle von 6 Anbietern (einschließlich größenbasierter chinesischer Preise), Nachfüllung von Vorinstallations-Sitzungen und Alt-vs.-Neu-Vergleich über die Tarifänderung vom 2026-08-17. Nur lokal, keine Telemetrie.

Rust-basierter POSIX-Bash-Executor für Windows: stellt DSH natives Bash ohne WSL- oder MSYS-Kompatibilitätsschicht bereit, beachtet die dreistufige Berechtigungsrichtlinie von DSH und bietet Werkzeuge für persistente Terminals.

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.

Sieben Agent-Preset-Modi für DeepSeek Harness, jeweils mit fester Tool-Grenze, pro-Modus-Modell-Routing und schnellen/tiefen omd_task-Delegationsstufen, plus einem Plan-zu-Ausführen-Loop (/mode, /start-work, zielgestütztes /ulw) und einer Einstellungsseite, die Modelle pro Modus und pro Stufe neu zuordnet.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit deterministischem Recall ohne Tokenverbrauch (Bigram-Jaccard mit FTS5-BM25 via RRF kombiniert, chinesischbewusste Tokenisierung), Verstärkung, die wiederholte Beobachtungen stärkt, und Prozeduren, die zu SKILL.md-Dateien kristallisiert werden und vor Ort durch einen aktiv-veraltet-archivierten Lebenszyklus mit rückgängig machbarer Archivierung und Wiederherstellung verfeinert werden. Ingest und Disposal bieten jeweils eine vom Nutzer gewählte Autonomie-Stufe; Konflikte und Schreibvorgänge mit hoher Wichtigkeit gehen immer zur menschlichen Prüfung, und nichts wird jemals automatisch gelöscht. Erfordert Node 22.5+.

Fixiert jede Anfrage auf die native Maximal-Aufwandsstufe und ergänzt ein Panel für Reasoning-Tiefe pro Modell/Modus mit einem Fähigkeits-Slider von 0-20, isolierten Velocity/Apex-Profilen und Offline-Reasoning-Toolboxen. Wird als obfuskierter Build verteilt; kommerzielle Nutzung erlaubt, Reverse Engineering ausgeschlossen.

Kostenlose Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bildverständnis, OCR, UI- und Debug-Analyse über kostenlose Anbieter (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) mit einer Einstellungs-GUI.

Nutzt kostenlose OpenCode-Zen-Modelle in DeepSeek Harness, standardmäßig anonym mit optionalem Zen-Schlüssel. Der Katalog wird zur Laufzeit aus Zens offizieller Modellliste gelesen; anonyme Anfragen werden an die Prüfungen des Gratis-Tarifs angepasst und mit datierten Messungen dokumentiert.