Plugins

Wählen Sie einen beliebigen Text in einer Konversation aus und tippen Sie auf die Schaltfläche Explain, um eine streamende Markdown-Erklärungsblase mit rekursiven Rückfragefragen zu erhalten.

Git-ähnliche Gesprächsverzweigung, die echte Zusammenarbeit von Programmierern nachbildet: Ein Root-Zweig des Sekretärs verteilt Aufgaben an Kindzweige mit eigenen Kontexten und führt sie nur als komprimierte Zusammenfassungen via Squash oder Rebase zusammen; enthält /branch-Befehle, einen Branch-Tab, Branch-zu-Branch-Nachrichten und eine Governance-Baseline, die jeden Sitzungszweig mit einem Git-Worktree koppelt.

Feishu/Lark-IM-Kanal für DeepSeek Harness-Agenten mit nativen Thinking-Process-Nachrichten, Freigabekarten, Live-Ziel- und Todo-Karten, Workflow-Fan-out-Linien, Textsuche in Sitzungen sowie Benachrichtigungen zu Hintergrundaufgaben und Subagent-Abschlüssen. Der Zugriff ist designbedingt auf den Sichtbarkeitsbereich der Feishu-App begrenzt — jeder, den die App zulässt, kann den Agenten steuern und seine Freigaben beantworten, sofern die optionalen Sender-, Gruppen- und Genehmiger-Allowlists nicht gefüllt sind.

Session-übergreifendes Speicher-Plugin für DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): automatische Extraktion, SQLite-FTS5-Indizierung, RRF-semantisches Abrufen, das in jedem Zug in den System-Prompt injiziert wird, geplante Wartung, LLM-Konsolidierung via ctx.llm, Verhinderung von Kontext-Explosion, globale Soul-Identität via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: temporaler Kontextgraph, Vertrauensmodell, Zusammenfassung am Zugende. v0.6.0: lokale semantische Embeddings (BAAI/bge-small-zh-v1.5), keine Cloud-Aufrufe. v0.6.1: ~-Expansion in der Pfadkonfiguration behoben. Installation ohne Konfiguration.

Context-Assembler-Plugin für DeepSeek Harness: Themenblock-Context-Assemblierung, Wasserdruck-Themen-Splitting, Tool-Trace/-Rewrite, Reality-Recall-Injektion und Handoff-Planung.

Ein schlanker Port von Headroom: komprimiert Tool-Ausgaben, kürzt bis zu 20 % des Kontexts, ohne den Kontext-Cache des Modells oder die Agent-Leistung zu beeinträchtigen.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

Chinesische Lokalisierung für DeepSeek Harness: übersetzt zur Laufzeit alle System-Prompts, Werkzeugbeschreibungen und Laufzeitkontexte über den system-prompt/assemble-Wasserfall ins Chinesische (1788 Einträge, keine Quellmodifikation, Deinstallation stellt Englisch wieder her).

Honcho-Speicherbrücke: Synchronisiert jeden Gesprächsdurchgang automatisch mit einem selbstgehosteten Honcho-Dienst, mit recall/search/remember/context/status-Tools, Kontextinjektion beim Sitzungsstart und einem visuellen Einstellungsfenster.

Allzweck-Wissensdatenbank für DSH: Import von md/txt/json/yml/docx/pdf, Ordnerverwaltung, FTS5-Volltextsuche (BM25) und eine Web-Verwaltungsoberfläche.

NewAPI-LLM-Anbieter (OpenAI-kompatibles Gateway): registriert eine `newapi`-Route mit reiner Chat-Modellerkennung, füllt Modellparameter (Kontextfenster, Reasoning-Aufwand) automatisch aus models.dev aus und fügt einen Web-Einstellungsbereich für Basis-URL und API-Schlüssel hinzu.

Nativer Ollama-Cloud-Chat-Adapter: direkte NDJSON-Übersetzung des Ollama-/api/chat-Wire-Formats, Modellentdeckung mit Kontextfenstern und Fähigkeiten sowie Web-Such-/Fetch-Anbieter unter der ollama-cloud-ID, plus eine Web-Einstellungskarte.

Neumorphes DSH-Web-Theme mit hellen und dunklen Paletten, Umgebungslicht, Materialschatten, Kornstruktur, Milchglasoberflächen und Mikrointeraktionen.

Anpassbarer Markenbereich für die Web-UI: Ersetze das Wal-Logo und das DeepSeek-Wortmarken-Logo durch lokale Bilder und bearbeite den Text des HARNESS-Abzeichens (Doppelklick zum Ändern, Rechtsklick zum Zurücksetzen).

PBR-3D-Modellvorschau für Game-Art: GLB/GLTF mit Texturen, IBL-Umgebungsbeleuchtung, Orbit-Steuerung und Materialkanal-Inspektor (baseColor/normal/roughness/metallic/AO/emissive/wireframe); Skalar-Kanäle gemäß PBR-Spezifikation als Graustufen dargestellt, über den pbr3d-Zaun und das pbr_render-Werkzeug.

DSH-Plugin, das Bilder und Dateien als Workspace-Pfade an reine Textmodelle liefert: Bilder behalten die native Anhang-Oberfläche, andere Dateien erscheinen als quadratische Chips in der Leiste, Pfade werden beim Senden angehängt — passt zu dsh-vision-toolkit.

MCP-Server-Manager-Plugin für DeepSeek Harness: Seite Einstellungen → MCP, OAuth (PKCE + dynamische Client-Registrierung) oder statische Token-Authentifizierung, Tools registriert als mcp__<name>__*.

MCP-Server-Installer und -Verifier für DeepSeek Harness: das interaktive init schreibt echte Patch-Einträge in ein Profil, list und validate prüfen sie, und ein CI-erzwungener Verifier verbindet sich mit jedem kuratierten Server.

Chatten, Überwachen und Genehmigen Ihrer DSH-Agenten von WeChat aus über das iLink-Gateway: Text in beide Richtungen, gezielte Sitzungsauswahl, Digest-Heartbeats und nummerierte Genehmigungsaufforderungen.

Textauswahl-Helfer im ChatGPT-Stil für DeepSeek Harness: Text in einer Konversation markieren und eine schwebende Schaltfläche 「询问 DeepSeek」 erscheint; ein Klick zitiert die Auswahl in den Composer.

Ersetzt den eingebauten DSH-Kompaktierungs-Summarizer durch eine Übergabezusammenfassung mit fünf Abschnitten und hält jede verdrängte Nachricht in einem Segmentverzeichnis lesbar.

Liest DSH-Konversationen laut vor, indem es die integrierte Vorlesefunktion der DeepSeek-Webseite nutzt, gesteuert von einer kleinen Browser-Erweiterung.

Kanban-Aufgabenboard für DeepSeek-Harness-Sessions: der Haupt-Agent verteilt Coding-Aufgaben an einmalige Worker/Verifier-Subagenten, mit Abhängigkeitsplanung, Pipeline-Stufen, Eskalationsbehandlung und Datei-/Notiz-Kontextinjektion.

Lokaler OCR-Fallback für reine Textrouten: Wenn das Sitzungsmodell erklärt, dass es keine Bilder akzeptieren kann, wird das angehängte Bild lokal zwischengespeichert und sein Pfad injiziert, damit das Modell ocr_image aufrufen kann — PP-OCRv5 + ONNX Runtime auf der CPU, kein API-Schlüssel erforderlich, Bilder verlassen die Maschine nie. Still, wenn das Modell Bilder sehen kann.