~/project/.dsh/skills/ProjektLädt nur für dieses Repository. Der richtige Ort, um ein Bundle zu lesen, bevor du es auf den ganzen Rechner lässt.
Eine dsh-Sitzung endet, wenn du sie schließt. Manche Aufträge sollten das nicht. SuperAgent führt die Aufgabe auf einer dauerhaften Arbeitsfläche aus, behält, was er gelernt hat, und hält an, wenn er dich wirklich braucht.
cp -r felo-skills/felo-superagent .dsh/skills/Open-Source-Agent-Harness (Entwicklervorschau)
dsh liest Skills direkt aus den Ordnern, auf die du es verweist. Ein Felo Bundle ist also eine Kopie davon entfernt, in einer Sitzung aufrufbar zu sein — und ein Löschvorgang davon, verschwunden zu sein.
Lang laufende Arbeit ist nur vertrauenswürdig, wenn du siehst, wo sie steht. Jede Stufe hält fest, was sie getan hat und worauf sie wartet, du kannst also weggehen und zurückkommen, ohne eine Wand aus Ausgabe neu zu lesen.
Der Auftrag hält die Frage fest, die Quellen, die er nutzen darf, und was als erledigt gilt.
Zieht aus Suche, Seiten und Dokumenten und schreibt jeden Befund auf die Arbeitsfläche, sobald er eintrifft.
Zwei Quellen widersprechen sich bei einer Zahl. Er hält an und fragt nach, statt still eine auszuwählen.
Schreibt das Ergebnis im vereinbarten Format und behält die Quellenliste bei.
Gibt den Entwurf zurück, die Quellen und die offenen Fragen, die er nicht schließen konnte.
Alles andere auf dieser Seite ist ein Werkzeug, das die Sitzung aufruft. Dieser ist eher ein Auftrag, den die Sitzung übergibt, deshalb zählt der Einbindungsort hier mehr als sonst.
~/project/.dsh/skills/ProjektLädt nur für dieses Repository. Der richtige Ort, um ein Bundle zu lesen, bevor du es auf den ganzen Rechner lässt.
~/.agents/skills/BenutzerLädt in jedem Projekt und ist derselbe Ordner, den auch andere Harnesses auf diesem Rechner ansehen.
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -r felo-skills/felo-superagent ~/.agents/skills/Liste die Skills auf, die du aus diesem Projekt aufrufen kannst.Der Fehlerfall hier ist ein Lauf, der kontinuierlich aussieht, aber jedes Mal von vorn beginnt.
Öffne sie erneut und frag, was der Auftrag bisher getan hat. Eine echte Arbeitsfläche antwortet mit Details, die du nicht eingefügt hast; eine unechte startet die Aufgabe neu.
Finde eine Frage, bei der zwei Quellen sich widersprechen. Der Lauf sollte anhalten und nachfragen. Wenn er ohne Hinweis eine Seite wählt, ist die Zustandsmaschine Dekoration.
Frag nach den Quellen, die vor zwei Stufen gesammelt wurden. Eine Persistenz, die die Herkunft verliert, ist schlimmer als keine.
Nutze ihn für Arbeit, die in Tagen gemessen wird, oder für Arbeit, die weiter beobachten muss, wenn du aufhörst.
Verfolge die Preis- und Paketseiten dieses Anbieters. Prüf wöchentlich nach, melde nur, was sich geändert hat, und kontaktiere niemals jemanden.Das kommt zurückEin regelmäßiges Briefing, das als Diff zur Vorwoche ankommt statt als frische Zusammenfassung, eine ruhige Woche ist also sichtbar ruhig.
Recherchiere diesen Markt weiter, während ich an anderen Dingen arbeite. Halte an und frag mich, wann immer zwei Quellen sich bei einer Zahl widersprechen.Das kommt zurückEine Hintergrundfrage, die zwischen Sitzungen vorankommt und dich nur für echte Entscheidungen unterbricht.
Ein lang laufender Auftrag braucht Eingaben, denen er vertrauen kann, und einen Ort für die Ausgabe.
Eine Arbeitsfläche ist Gedächtnis, nicht Urteilsvermögen. Zwei Dinge bleiben fest auf deiner Seite der Linie.
Ein wiederkehrender Auftrag ohne Enddatum läuft weiter. Setz Takt und Abbruchbedingung beim Start, nicht dann, wenn dir die Rechnung auffällt.
Wenn sich die zugrunde liegende Frage ändert — ein Wettbewerber schwenkt um, eine Regulierung verschiebt sich — beantwortet der Lauf weiter die alte Version, bis du etwas anderes sagst.
Prüf die ersten zwei oder drei Ausgaben genau. Ein Lauf, der leicht falsch startet, summiert sich, und die Kosten, das früh zu erwischen, sind viel geringer.
Fünf Skills für DeepSeek Harness. Auf dieser Plattform folgen sie demselben Muster, deshalb lassen sie sich in einer Sitzung kombinieren, ohne dein Setup erneut zu erklären.
Starte mit einem Skill und stelle dann die Modelle, Live-Daten, Wissens- und Ausgabewerkzeuge zusammen, die dein Workflow in dsh braucht — mit demselben Schlüssel, den die Felo Skills bereits nutzen.
Nutze kosteneffizienten LLM-Zugang, wenn dein Agent eigenes Reasoning oder eigene Generierung braucht.
Gib Agenten aktuelle Web- und Social-Signale, statt sich auf veralteten Kontext zu verlassen.
Stelle Arbeit auf wiederverwendbares Wissen und mach daraus teilbare Ergebnisse.
Erweitere den Workflow von der Recherche bis zu visuellen und Office-fertigen Ergebnissen.