Plugins

Computer-Nutzung über ein externes USB-HID-Gerät: Benennen Sie ein Ziel in natürlicher Sprache, ein Vision-Modell lokalisiert es in einem zugeschnittenen Fensterscreenshot, und ein Raspberry Pi Pico 2 bewegt die echte Maus und tippt auf der echten Tastatur. 7 Tools. Windows bietet Fensterauflistung, pro Fenster zugeschnittene Ausschnitte und automatisches Fensteranheben; macOS benötigt pyobjc und bietet nichts davon; Linux wird nicht unterstützt.

Prompt-Optimierung per Klick im Composer — schreibt den Entwurf in einen strukturierten Prompt um (Rolle und Ziel, ausführbare Schritte, Ausgabeformat, Akzeptanzkriterien, Randfälle), mit Vorher-/Nachher-Vorschau, Zurückübernahme und Rückgängig. Ändert niemals die Absicht, erfindet niemals Anforderungen.

Auf dem Host laufende cron-Engine mit Web-Jobs-Board und einem timer_agent-Tool: löst echte Agent-Sitzungen nach Zeitplan aus, setzt eine angeheftete Sitzung für Kontext fort oder startet neue in einem gewählten Projekt-Workspace.

Vollständige KI-Songs und BGM aus Prompts oder Lyrics generieren, mit Reference-Audio-Erstellung und Song-Erweiterung.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Sitzungen auf einer abspielbaren Timeline mit Token-Nutzung pro Schritt wiedergeben, sensible Operationen prüfen, Kosten schätzen, Fork-Historie anzeigen, Sitzungen vergleichen und eigenständige HTML-Replays exportieren.

Eine bessere Faltenleiste: faltet automatisch Tool-Aufrufe und Think-Segmente in Schritt-Faltleisten und reduziert jeden abgeschlossenen Turn zu einem einzelnen Turn-Header mit Live-Metriken (Dauer, TTFT, Token, tok/s, Cache-Treffer) – nur die abschließende Zusammenfassung bleibt sichtbar; anpassbare führende Icons mit animierten Pokerkarten integriert (Karten-Animation mit zyklischen Farben während des Laufs, ein Deck im gefalteten Zustand, ein Fächer im erweiterten Zustand), eine Einstellungszeile für den offiziellen Faltmodus, kompatibel mit neuen und alten DSH-Versionen. Keine Eingriffe in den DSH-Quellcode.

Fügt reinen Text-Hauptmodellen ein konfigurierbares Vision-Modell hinzu: ein vision_read_image-Tool, einen Vision-Modell-Selektor in der Composer-Leiste und automatische Bild-zu-Text-Konvertierung für reine Textrouten.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash auf der offiziellen API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro-/Flash-Pfade und epoch-bewusste Katalogverwaltung für Stabilität in langen Sessions.

Injiziert einen System-Prompt-Abschnitt, damit Gedankenkette, Planung und Tool-Aufruf-Begründungen des Agenten auf vereinfachtem Chinesisch bleiben. Keine externen Abhängigkeiten – aus jedem lokalen Verzeichnis klonen und per Link installieren, kein npm-Build oder Publish nötig.

AI-for-Science-Forschungs-Workflow-Skill für DeepSeek Harness, für Forscher und Doktoranden mit agentenbasierter KI: mehrwinklige Literaturrecherche mit Dateien pro Winkel, Experimentdesign mit Caveat-Liste, Abbildungen und Paper-Lesen; jeder Job gibt Dateien sowie ein Cross-Verification-Briefing für ein zweites Modell zurück. Null Abhängigkeiten, MIT.

🔔 Fensterübergreifende Fertigstellungs- und Genehmigungsbenachrichtigungen für DeepSeek Harness — Popup-Erinnerungen im Codex/WorkBuddy-Stil, die dich zu DSH zurückholen.

Deterministische Kontextkompression für dsh – null LLM-Aufrufe, regelbasiertes Beschneiden, das Pfade, Befehle, Fehlerspuren und offene To-dos wortgetreu erhält. Komprimiert ~80k Token auf wenige Hundert.

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

Live2D-Desktop-Haustier für DSH: KI-Statuslampe mit 8 Zuständen, Web-Widget und immer im Vordergrund bleibendes, transparentes Electron-Haustierfenster mit Mimik, Bewegungen und Sprechblasen.

Führt isolierte Installations- und Smoke-Testläufe für DSH-Plugins in Wegwerfprofilen aus und liefert strukturierte Bestanden/Nicht-bestanden-Datensätze sowie Batch-Matrizen, ohne dein echtes Profil anzutasten.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash über die offizielle API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro/Flash-Pfade und epochenbewusste Katalogverwaltung für die Stabilität langer Sitzungen.

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

GitHub Copilot LLM-Adapter: OAuth-Device-Flow-Anmeldung, Live-Modellentdeckung über die Copilot-API, Vision-Unterstützung für bildfähige Modelle (gpt-4.1, gpt-4o) und zwei Wire-Protokolle (Chat Completions und Responses API) mit automatischem Endpoint-Routing pro Modell.

Echtzeit-Kontostand der DeepSeek-API im Composer-Dock, mit manueller oder in individuellem Intervall automatischer Aktualisierung.

Skill-Pool-Manager in der Einstellungen-Sidebar: Aktivieren/Deaktivieren, Ordner-Stapelimport mit Hinweisen bei Umbenennungskonflikten, zustandsgesteuerte Ein-Klick-Prüfung der DSH-Spezifikation mit Auto-Fix sowie System-/Projekt-Scope-Labels.

Plugin-Koordinationsschicht: Plugins deklarieren ihre Fähigkeiten, Befehle werden ohne Model-Aufruf an das zuständige Plugin geroutet, Tool-Schemas werden bei Bedarf geladen, um Prompt-Tokens zu sparen, die Run-Historie verdichtet sich im Leerlauf zu Langzeitgedächtnis, und Fehler werden vor jedem Retry klassifiziert.

Hängt einen stabilen x-opencode-session-Header pro Konversation an OpenCode-/OpenCode-Go-Anbieteranfragen an, behebt 400-MissingSessionID-Fehler und erhält die Sitzungsaffinität und das Prompt-Cache-Routing intakt.

Nutze dein eigenes Antigravity-Kontingent regelkonform in dsh: bindet deine lokal angemeldete Sitzung der offiziellen Antigravity-CLI (agy) als Anbieter für Chat- und Subagent-Modelle ein.