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Leitplanken fürs Romanschreiben: 24 novel_*-Tools sichern Faktenledger-Konsistenz und Prüfungen für Gliederung und Kapitel; deterministische Maschinenprüfung plus KI-Stilscan ohne Tokenverbrauch; Überarbeitungen nur als Vorschläge. Ein Panel bietet Lesen, TTS-Wiedergabe, Buchprüfung und Stapelentwürfe mit Fortsetzung ab Checkpoint.

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+.

Verwaltet VPS-Server per SSH-Key-Login. Bietet 23 tokenfreie /vps--Befehle (Statusabfragen, Rezeptinstallation mit Plan und /vps-yes-Bestätigung, Neustart mit Warten auf die Rückkehr des Servers), interaktives xterm.js-Terminal über ssh -tt, 5 Agent-Tools mit risikogestufter Bestätigung, Dateisicherung mit automatischer Wiederherstellung und Firewall/SSH-Sicherheitsnetz, 29 integrierte Rezepte sowie eine Settings-Seite zum Hinzufügen von Rechnern.

Gedächtnis für deterministische Projekt-Ausführungstraces und Sitzungszusammenfassungen ohne Tokenverbrauch: erstellt abgesicherte Playbooks und Verhaltensberichte mit session_id-Herkunft. /tmem ruft Speicher in agent/pre-step nur bei explizitem Dateipfad oder Fehleranker ab, überspringt unveränderte Wiederholungen. tools/post-execute fängt Fehler und Codeänderungen ab, bietet gleichursprüngliche L2-Fixes, Fehlerschleifenwarnungen und statistische L1-Co-Change-Hinweise; Routine-Leseaufrufe im Leerlauf entfallen. Python 3 in PATH oder TMEM_PYTHON; python3 -m tmem.cli synchron mit 5-s-Timeout, kein Netzwerk. Die Beschreibung macht widersprüchliche Angaben dazu, ob ein globales ~/.tmem/ existiert.

Statische Fähigkeitsoffenlegung für DeepSeek Harness-Plugins: eine Einstellungsseite und eine CLI, die die Fähigkeiten installierter Plugins, wörtliche Ziele, Installationsskripte und Injektionsformen (Prompt-Registrierungen, mitgelieferter Skill-Text, Bundle-Patch) auflisten, jeweils mit file:line-Beleg. Codebestimmt, reproduzierbar, null Token. Nur Offenlegung — kein Sicherheitsurteil, niemals eine Sicherheitsaussage.

Online-Statusanzeige ohne Tokenverbrauch für die DeepSeek Harness-Web-UI: ein immer sichtbarer Online/Offline-Punkt in der Konversationskopfzeile, automatisch alle 15 Sekunden aktualisiert ohne LLM-Aufrufe.

Zero-Token-DuckDuckGo-Suche für die Webfunktion von DeepSeek Harness: lokaler Headless-Browser, kein API-Schlüssel und keine Modellabrechnung.

Erfahrungsvalidierungsschicht für DSH: tokenfreie Sammlung von Signalen zu Tool-Fehlern/Wiederholungen/Suchen, KI-Verfeinerung zu verifizierten Skill-Büchern (dreischichtige Verifikation), die beim Aufgabenstart nachgeschlagen werden. Enthält 10 Test-Skills und Benchmark-Daten (Erfolg bei komplexen Aufgaben 100 % vs. 60 % ohne).

Bringt deine bestehende Claude-/ChatGPT-Historie nach DSH: sofortiger Import ohne Tokens der memories.json in einem Claude-Export, lokale Claude-Code-Transkripte ohne Export und Gespräche, destilliert durch das bereits in DSH konfigurierte Modell. Jede Erinnerung trägt wörtliche, vom Code gegen die Quelle geprüfte Belege — eine Umschreibung wird verworfen und gezählt, und nur in Assistenten-Turns gefundene Belege gehen immer in die Prüfung statt in den Speicher.

Ohne Tokenverbrauch. Übersetzung auf Abruf für die DSH-Web-GUI: Block überfahren zum direkten Übersetzen; markierter Text lässt sich als Popup oder inline übersetzen. Keine automatische Seitenübersetzung.