Offizielle Produktseite von **DeepSeek**, veröffentlicht am **13. August 2026**, **nicht namentlich gezeichnet**, ca. 450 Wörter, die die *Developer-Preview*-Veröffentlichung von **DeepSeek Harness** (`dsh`) ankündigt — ein Coding-Agent-Harness, **Open Source unter der MIT-Lizenz**, dessen Repository am selben Tag eröffnet wurde. Eine Drei-Wort-These, wiederholt im Titel und in der Repository-Beschreibung: *« Everything is a plugin »*, gepaart mit einem zweiten Versprechen, *« Every run is traceable »*. Die Seite formuliert die Gleichung *« AGENT = MODEL + HARNESS »* und listet die steckbaren Fähigkeiten auf — *« models, tools, skills, sessions, sandboxes, storage, loops, scheduling, and the UI »*. Vier Modi werden ausgeliefert: **Standard** (vollständiger Coding-Agent), **Code** (Tools, die über das *Code Mode SDK* freigelegt werden und es dem Modell erlauben, mehrstufige Operationen innerhalb eines TypeScript-Programms zu komponieren), **Minimal** (*« two-tool coding agent with persistent bash and str_replace_editor »*, ausdrücklich *« for benchmarking models in a minimal environment »*), und **Creator** (Laufzeitinspektion, In-Memory-Plugin-Tests). Die technische Substanz liegt im Repository, nicht auf der Seite: `docs/architecture.md` formuliert eine Logging-Invariante — *« Model-visible means logged. Anything that reaches a model request must be reconstructable from the log, and a runtime invariant asserts it »* — und stellt fest, dass *« there is no privileged core to patch »*. Der technische Kern stammt nicht von DeepSeek selbst: DSH baut auf **Cordis** auf (dem `cordiverse`-Projekt, einem Dritten), **vendort** in `vendor/` mit Manifest und Sync-Verfahren, und die Seite platziert das *« Cordis paper »* auf derselben Navigationsebene wie „GitHub“ und „Developer docs“. Zwei LLM-Adapter werden ausgeliefert — `dsh-llm-deepseek` und `dsh-llm-pi-ai`, ein generischer Multi-Provider-Adapter. Das Repository warnt in Großbuchstaben: *« THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES »*, und `CLAUDE.md` legt fest, dass `SESSION_FORMAT_VERSION` bei `0` bleibt, *« with no compatibility promise »*, wobei Backends alte Formate auf der Festplatte ablehnen. Zeitachse: DSH erscheint an dem Tag, an dem **DeepSeek-V4-Pro GA erreicht**, drei Tage bevor am **16. August 2026 um 16:00 UTC** ein neuer API-Preisplan in Kraft tritt, mit Spitzen-/Nebenzeittarifen und einem Nebenzeit-Rabatt von **−50 %**.
#DeepSeek Harness#dsh#Agent-Harness
**DeepSeek** (DeepSeek AI, laboratoire chinois) · en tant qu'institution. Page produit **non signée** : aucun auteur · aucun ingénieur mis en avant · aucun billet de blog ni papier technique associé. Le « nous » n'apparaît qu'une fois · en dernière phrase — *« We look forward to exploring the limits of intelligence with developers worldwide »*. Publiée le **13 août 2026**. La page est rendue en JavaScript : `curl` sur l'URL renvoie **HTTP 202 avec un corps vide** · le texte n'existant qu'après exécution du bundle. Deux documents de politique sont liés en pied de page — *Safe Use Policy* et *Data Processing Statement*.
Skill-Eintrag: **graphify** von **Safi Shamsi** (Graphify Labs, Y Combinator S26) verwandelt ein gesamtes Projekt — Code, Dokumentation, PDFs, Bilder, Videos — in einen **abfragbaren Knowledge Graph**, aufgerufen über `/graphify` aus Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot und rund fünfzehn weiteren Clients. Stand **6. August 2026**: **103.187 Stars**, **10.024 Forks**, Repository erstellt am **3. April 2026**. Apache-2.0, Python 3.10+, Standard-Branch **v8**. **Drei im README genannte Designentscheidungen**. *„Code maps for free, fully local"*: Der Code wird deterministisch und ohne LLM in einen **tree-sitter-AST** geparst, ohne dass etwas die Maschine verlässt. *„Every edge is explained"*: Jede Kante wird mit **`EXTRACTED`** (explizit in der Quelle) oder **`INFERRED`** (von graphify aufgelöst) gekennzeichnet, mit einem dritten Wert `AMBIGUOUS`, der im Report erscheint. *„Not a vector index"*: *„no embeddings, no vector store: a real graph you traverse"*. **Drei Ausgaben**: `graph.html` (interaktiver Graph), `GRAPH_REPORT.md` (God Nodes, überraschende Verbindungen, vorgeschlagene Fragen) und `graph.json` (persistenter Graph, Wochen später abfragbar, ohne die Dateien erneut zu lesen). **Drei Abfragemodi** als Ersatz für grep: `query` (Subgraph zu einer Frage in natürlicher Sprache), `path A B` (kürzester Pfad zwischen zwei Entitäten) und `explain` (Nachbarschaft eines Konzepts). **Abdeckung**: 36 tree-sitter-Grammatiken (~40 Sprachen), außerdem Terraform, Apex, MCP-Konfigurationen, Paketmanifeste, Office, Google Workspace, PDFs, Bilder sowie Video/Audio, lokal transkribiert von faster-whisper. Communities werden über **Leiden** erkannt, ohne LLM beschriftet. **Benchmarks**: auf LOCOMO ein recall@10 von **0,497** gegenüber 0,149 für supermemory und 0,048 für mem0, jedoch geringere QA-Genauigkeit (45,3 % gegenüber 49,7 %); auf LongMemEval-S **76 %**, auf Augenhöhe mit einem dense RAG; sowie *„Graph build — LLM credits: 0"*. **Festzuhaltende Punkte**: Der `main`-Branch trägt ein README aus der v1-Ära, das ein anderes Produkt beschreibt (Skill nur für Claude Code, die Behauptung „71.5× fewer tokens"); das PyPI-Paket heißt **`graphifyy`** mit zwei *y*, während der Name `graphify` zurückerobert wird; und ein **Query-Log** wird standardmäßig unter `~/.cache/graphify-queries.log` geschrieben, das sich über eine Umgebungsvariable deaktivieren lässt.
#Skill#Wissensgraph#Wissensgraph
**Safi Shamsi** — créateur et mainteneur de graphify · et de **Graphify Labs** · société passée par **Y Combinator (promotion S26)** selon le badge du dépôt. Il maintient aussi le site d'annuaire `graphify.net` (cf. [[graphify-net-annuaire-ia-coding-2026-08-06]]) et publie un livre · *The Memory Layer* · sur les idées et l'architecture derrière le projet.
**Skill**-Eintrag: **hyperresearch** von **Jordan Gibbs** ist ein **Deep-Research-Harness**, das Claude Code in einen dokumentarischen Rechercheagenten verwandelt, ausgeliefert als PyPI-Paket (MIT, Python 3.11-3.13), das **20 Claude Code Skills**, eine CLI, einen MCP-Server und eine lokale Web-UI installiert. Stand **3. August 2026**: 1.568 Stars, 170 Forks, Repo erstellt am 9. April 2026, letzter Push am 1. August. **Der Kern ist eine 16-stufige, nach Tiers adaptive Pipeline** — `light` (~30-40 Min.), `full` (~1,5-2,5 Std.), `dissertation` (4-8 Std., 25.000-80.000 Wörter über 300-450 Quellen) — die einen Prompt entgegennimmt und einen adversarial geprüften Bericht mit vollständiger Provenienz zurückgibt. **Die zentrale Architekturentscheidung ist zusammen mit ihrem Fehlermodus dokumentiert**: Der Einstiegs-Skill ist ein **schlanker Router** ohne eigene Prozedur, wobei jeder Schritt in seinem eigenen Skill lebt, der **frisch im Moment seines Aufrufs** geladen wird, weil die Vorgängerversion *„ein einzelner 1200-Zeilen-Skill war, der komprimiert wurde, bevor Layer 4 seine Dreifachentwurf-Prozedur brauchte. Der Orchestrator vergaß die Prozedur, schrieb einen einzigen Entwurf und produzierte einen Bericht mit flacher Bewertung“* war. **Zwei tragende Prinzipien.** *„Patchen, niemals neu erzeugen“*: Nach der Synthese sind nur chirurgische `Edit`-Nachbesserungen möglich, wobei der Patcher und der Politur-Auditor auf Ebene der Claude-Code-Allowlist auf `[Read, Edit]` werkzeugseitig gesperrt sind, sodass sie *„physisch keinen neuen Entwurf schreiben können“*. *„Die kanonische Recherchefrage ist Gesetz“*: Der wortgetreue Prompt wird einmal in `query.md` persistiert und von jedem Schritt und jedem Subagenten erneut gelesen. **Sechzehn Subagenten** mit konfigurierbarer Rolle und Modell (Fetcher und Cite-Checker auf Sonnet, Kritiker, Synthesizer und Patcher auf Opus). **Der Vault** ist ein persistenter, in SQLite indizierter Markdown-Speicher — *„Markdown ist Wahrheit, SQLite ist Cache“* — mit einem Notiz-Lebenszyklus (`draft → review → evergreen`, `stale → deprecated → archive`), nachvollziehbarer Provenienz, einem zusammengesetzten Qualitätsscore (Quellentyp, Zitationsautorität via OpenAlex und Semantic Scholar mit Retraction-Flags, internem PageRank) und einem **Unabhängigkeitsaudit**, das syndizierte Kopien zusammenfasst — *„fünf Nachdrucke einer Pressemitteilung wiegen so viel wie eine Quelle“*. **Drei mechanische Schranken vor der Auslieferung**: Zitationsintegrität (jedes zitierte Zitat muss **wortgetreu** in einer Vault-Notiz existieren), ein bei jeder zitierten DOI aufgefrischter Retraction-Sweep und eine Zitat-zu-Satz-Verknüpfungsprüfung durch ein skeptisches LLM. **Zu markierender Vorbehalt**: Die Eingangsbehauptung — *„führt derzeit das DeepResearch-Bench-RACE-Ranking an“* — wird durch ihre eigene Fußnote widerlegt, *„zukunftsgerichtete Projektion aus einem stratifizierten Pilotversuch … Eine Drittvalidierung steht noch aus“*. Eine Projektion ist kein Ranking, dennoch platziert das Diagramm sie vor Gemini und OpenAI Deep Research.
#Skill#Deep Research#Research-Harness
**Jordan Gibbs** — auteur et mainteneur du dépôt `jordan-gibbs/hyperresearch`. Le projet est distribué sous **licence MIT** et publié sur **PyPI** (`pip install hyperresearch`). Signaux d'adoption au 3 août 2026 : **1 568 étoiles** · **170 forks** · 13 issues ouvertes · dépôt créé le **9 avril 2026** et poussé le **1er août 2026** — soit une traction rapide sur moins de quatre mois. Topics déclarés : `agents` · `agentskills` · `claude-code` · `deep-research` · `deep-research-agent`.
**Skill**-Eintrag (kein Artikel): `grill-with-docs` von Matt Pocock ist eine strukturierte Interviewtechnik, die einen Architekturplan „grillt“, indem sie ihn methodisch mit dem Fachvokabular des Projekts (dem `CONTEXT.md`-Glossar) und bereits dokumentierten Entscheidungen (ADRs) konfrontiert. Statt vorschnell in die Implementierung zu gehen, hinterfragt sie Annahmen einzeln in einem Frage-Antwort-Dialog, bereinigt die Terminologie, prüft die Konsistenz mit dem tatsächlichen Code und hält Entscheidungen laufend in den passenden Artefakten fest. Ein Upfront-Design-Skill, inspiriert vom Domain-Driven Design.