Plugins

Installiert einen Web-Profil-Helfer, der die MCP-Konfiguration diagnostiziert und schreibt, sodass Codex, Cursor oder Claude Code dsh --profile codex starten können.

AST-basierte Kontextkomprimierung, Testlog-Filterung und Token-Budget-Wächter für DeepSeek Harness: entfernt redundante Syntax, kürzt rauschige Logzeilen und erzwingt eine Token-Obergrenze, damit das Kontextfenster nie überläuft.

Einstellungs-Panel für globale und pro Arbeitsbereich geltende AGENTS.md, mit Identitäts- und Persona-Injektion, Laufzeitkontext-Schalter und Ergebnisbenachrichtigungen.

MCP-Server, der das Roblox DevForum und die offizielle Creator-Dokumentation durchsucht, damit KI-Coding-Agenten Roblox-Spiele anhand echter Community- und Engine-Kenntnisse debuggen können.

Ein Codex-artiger Konversations-Navigator für die DeepSeek Harness Web-GUI.

Nachrichtenweise Löschung für DeepSeek Harness — ein Papierkorbsymbol neben der Kopierschaltfläche bei jeder Chat-Nachricht, das diese Nachricht über den offiziellen surface-replace-Vertrag aus dem abgeleiteten Modellkontext (und der sichtbaren Abschrift) entfernt.

Kontextmanager für DeepSeek Harness: fasst jeden Turn automatisch in nach Priorität sortierten Einträgen zusammen, spielt sie zusammen mit angehefteten sitzungsübergreifenden Notizen und eigenem Text in jede Anfrage an das Modell ein und faltet echte Unterhaltungsbereiche beliebiger Größe in Zusammenfassungen, um Tokens zu sparen. Persistent und neustartsicher. HINWEIS: manuelle Installation in mehreren Schritten – die drei Paketordner nach profiles/node_modules kopieren und die angegebenen Zeilen aus cordis.patch.yml ergänzen, dann DSH neu starten; keine standardmäßige Installation mit einem Befehl.

Dreischichtiges lokales Gedächtnis für DeepSeek Harness: L1 Snapshot-Gedächtnis (MEMORY.md/USER.md), bedarfsgesteuert über die memory_*-Tools gelesen + L2 durchsuchbare Wissensbasis (Fakten + SQLite FTS5, chinesische Suche per Sliding-Window-Tokenisierung) + L3 Import aus Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy und aus freigegebenen Agent-Hub-Dokumenten (memory/global, memory/projects, akzeptierte Entscheidungen) mit Dedup per Content-Hash. v0.2.0 entfernte jede automatische Injektion: Gedächtnis gelangt nur in den Kontext, wenn das Modell eines der 12 memory_*-Tools aufruft, und Daten bleiben auf dem lokalen Laufwerk.

Projekt- und globales Langzeitgedächtnis für die dsh-Web-GUI: geteilte POST /items-Endpunkte, Tool-Aufruf-Kontext als kompakte Zusammenfassungen in Memory-Items zusammengeführt, mit Deduplizierung und sessionbezogener Persistenz.

Sentry-Werkzeuge mit Lesezugriff: Auflistung der Projekte, Suche nach Fehlern auf Ebene der Organisation oder des Projekts, Details zu einem einzelnen Fehler und das neueste oder ein bestimmtes Ereignis mit gekürztem Stacktrace. Lokale Variablen, Header und Bodies von Anfragen, Query-Strings, Pakete und verdächtig wirkende Tags werden entfernt, bevor das Ereignis das Modell erreicht, und übergroße Ereignisse werden über Quellkontext, Breadcrumbs und Frames abgestuft statt zu scheitern.

Untersucht und simuliert den Kontextverbrauch von DSH mit Ansichten für Trajektorie und Inventar und erstellt, spielt ein, importiert oder repariert Sitzungsnachrichten sicher über die integrierte Message Forge.

Nativer Side-by-Side-Chat neben der Hauptunterhaltung: eine unabhängige archivierte DSH-Sitzung mit vollständiger nativer UI, Bedarfsabruf des Elternkontexts, Auswahlzitaten und Behalten-oder-Löschen-Lebenszyklus.

Untersuchen, messen, durchsuchen und vergleichen Sie den genauen providerneutralen Kontext, den DeepSeek Harness zusammenstellt.

Verwandelt den Sitzungskontext in ein Tiefsee-Spiel zum Blaumachen (Moyu) in einem schwebenden Fenster: Ihre Hand sinkt, je mehr der Kontext wächst, berühren Sie einen Fisch, und serverseitig gewürfelte Würfel entscheiden über die Prägung einer holografischen Sammelkarte über fünf Ozeane hinweg, mit Fischteich und GitHub-verknüpfter Rangliste.

Quellenbewusster Prompt-Injection-Schutz für DSH: verfolgt nicht vertrauenswürdigen Durchlaufskontext, erkennt Injektionssignale, bewertet sensible Senken und blockiert risikoreiche Tool-Aufrufe mit erklärbaren Audit-Logs.

Windows-Desktop-UI-Kontextauswahl für Codex, DeepSeek Harness und MCP-Clients: Fenster, UI-Elemente oder Bildschirmbereiche mit Hover-Hervorhebung, UI Automation, Screenshots und lokalem OCR auswählen und den Markdown/JSON-Kontext vor der Ausgabe prüfen und genehmigen.

Token-Attention-Management-Panel für DeepSeek Harness: Token-Verbrauch und Kosten pro Aufgabe/Tag/Woche/Monat (Eingabe-Hit/Miss, Ausgabe, Reasoning), DeepSeek-Peak-/Off-Peak-Preise, Aufgabentyperkennung und Empfehlungen, wann die Sitzung gewechselt, eine Übergabe geschrieben oder der Kontext komprimiert werden sollte.

Täglicher Nachrichten-Digest aus 46 kuratierten RSS-Quellen, redigiert vom bereits in dsh konfigurierten Modell, per Webhook an Ihre IM geliefert und im Chat wie eine normale Modellantwort verbreitet – ohne Kontextkosten.

DeepSeek-Harness-Plugin: Superselfs `self`-CLI als modellseitige Tools plus ein /self-Befehl — projektübergreifender und sitzungsübergreifender Projektzustand für Agenten.

Context7-MCP-Brücke: liefert dem Modell aktuelle, versionsspezifische Bibliotheksdokumentation und Codebeispiele über den Context7-MCP-Server, standardmäßig schlüsselfrei.

Minimales Windows-Agenten-Preset für DeepSeek Harness: feste einzeilige Persona, drei Tools, kein Laufzeitkontext.

Entwurfsüberarbeitung für den DSH-Composer: KI-gestützte Ein-Klick-Überarbeitung des Eingabeentwurfs (Funkeln-Schaltfläche neben Senden), mit optionalem Unterhaltungskontext und konfigurierbarem Modellkanal.

Unterhaltungs- und Workspace-Rückgängig: Nutzen Sie die /undo-Zeitleiste, die Aktion im Sitzungsheader oder das Nachrichtensymbol, um vor jedem gesendeten Prompt zurückzurollen; private Shadow-Git-Snapshots stellen Dateien wieder her, zurückgesetzte Züge bleiben aus dem Modellkontext, und Undo Rollback kann Fehler wiederherstellen. Enthält Verwaltung archivierter Sitzungen und farbige Karten pro Tool.

LongCat-2.0-LLM-Adapter: 1M Kontext, binärer Denkmodus, Werkzeugaufrufe und Streaming über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt.