Plugins

AIDD-Forschungsarbeitsplatz im Claude-Science-Stil für DeepSeek Harness: ReAct-Forschungsschleife, versionierte Artefakte mit Herkunftsnachweis und 17 Skills für virtuelles Screening, Molekülgenerierung, ADMET-Prognose, DTI-Modellierung und Modellreproduktion.

dsh-strength-meter, ein DSH-Plugin. Einstellungen zeigen Tokenverbrauch je Modell (Ringdiagramm, Heatmap, Trend) ausschließlich aus lokalen Logs. Installation mit einem Befehl, nach Neustart einsatzbereit.

MCP-Client-Hub (stdio / Streamable HTTP / SSE) mit Webkonsole für DeepSeek Harness: verwaltet MCP-Server, Agenten-Skills, Slash-Befehle, Projekt-/globalen Speicher und Prompt-Abschnitte.

Lehnt unbeantwortete Berechtigungsanfragen automatisch ab und zeigt dem Modell einen sichtbaren Timeout-Hinweis.

Vision für reine Textmodelle in dsh: Ein eingefügtes Bild wird von einem konfigurierten multimodalen Modell automatisch in Text umgewandelt. Transparentes Doppelrouting, aufrufbares read-image-Tool, keine eingebauten Schlüssel oder Relays.

Automatisierte Tests für WeChat Mini Program in DeepSeek Harness (dsh): selektorbasierte Aktionen, Build-Aktualitätsprüfungen, geometrieorientierte Assertions für reine Textmodelle und Screenshot-Bildblöcke auf Vision-Routen.

Steuert einen DeepSeek-Harness-Agenten über Feishu/Lark: Aufgaben per DM senden; der Agent nutzt das konfigurierte Modell und antwortet im Chat, Ergebnisse lassen sich über feishu_send senden. Die WebSocket-Verbindung von lark-cli benötigt keinen öffentlichen Webhook; ein dauerhafter Starter ist enthalten. Achtung: Das Plugin prüft nicht, wer die Nachricht sendet. Standardmäßig kann jede Person, die dem Bot schreiben darf — etwa Mitglieder des Feishu-Tenants — einen Agenten mit den Modellzugangsdaten und Dateiberechtigungen des Hosts steuern. Erfordert installiertes und authentifiziertes lark-cli sowie eine selbst erstellte Feishu-App mit den im README genannten Berechtigungen. `dsh plugin add` allein genügt nicht.

Gezielte Umschreibung des für das Modell sichtbaren Gesprächsverlaufs einer DSH-Sitzung (surface replacement); Antwort und Schlussfolgerungskette lassen sich getrennt bearbeiten.

Dynamische Multimodal-zu-Text-Projektion und modellübergreifende Vision-Bridge für DeepSeek Harness (dsh); ermöglicht den nahtlosen Wechsel zwischen Vision-Modellen (Gemini/Claude) und reinen Textmodellen (DeepSeek).

Anthropic-Model-Context-Protocol-(MCP)-Client-Bridge-Plugin für DeepSeek Harness (dsh).

Konfigurierbare Wiederholungsgrenze für Modellanfragen in DeepSeek Harness (Einstellungen → Allgemein).

Delegiert Aufgaben aus DeepSeek Harness an externe Coding-Agents (Claude Code / Codex CLI / Grok CLI). Mit dem modellseitigen Tool harness_call, den Erwähnungen @claude/@codex/@grok, Live-Fortschrittskarten mit Denk- und Tool-Zeitachse sowie Detailseitenleiste.

Plugin für DeepSeek Harness (DSH): Fügt Kontext ein, wenn Benutzereingabe oder Modellausgabe konfigurierte Schlüsselwörter trifft. Regeln lassen sich ein- und ausschalten sowie konfigurieren; der Speicher ist vom Modell bearbeitbar.

DeepL-artige Übersetzungsoberfläche für dsh: Ersetzt den Root-Frame der Shell durch einen zweispaltigen Übersetzer mit Tool-losem Agenten-Preset; das mitgelieferte Einstellungsfenster für Modelle, Anbieter und Plugins bleibt erhalten.

FAL-Bildgenerierung für DeepSeek Harness über die FAL-Queue-API. Bietet generate_image, Standardmodell fal-ai/flux-2/klein/9b. Bilder werden direkt im Gespräch angezeigt, im Arbeitsbereich gespeichert und alle Einstellungen sind in der Web-GUI editierbar.

dsh-shell für DeepSeek Harness: führt unter Windows cmd/PowerShell und auf POSIX bash-ähnliche Shells aus, mit bash-inspiriertem Sicherheitsmodell: Zeitlimits, gekürzte Ausgabe, Exitcodes, Hintergrundjobs und cwd-Zulassungsliste.

Systemweite Tokenstatistik für DeepSeek Harness (dsh): Einstellungsseite mit Gesamtwerten, Beitrags-Heatmap, Serien und Modellaufschlüsselung. Liest Sitzungslogs aus allen dsh-Homes; keine Kostenschätzung.

LLMTR-Gateway-Provider für den LLM-Anschluss von DeepSeek Harness: über 170 Chatmodelle und in Türkiye gehostete LLMs mit einem einzigen OpenAI-kompatiblen Schlüssel.

Prompt-Optimierer im Eingabefeld: formt den Entwurf anhand des Gesprächs, Workspace-Dateien und Sitzungsmodell zu einem analytischen Prompt mit elf Abschnitten um; Ein-Klick-Rückgängig.

DeepSeek-Harness-Bundle, das MCP-Server (stdio, streamable HTTP, Legacy-SSE) als native Harness-Tools bereitstellt, mit Einstellungs-UI, Live-Status, automatischer Wiederverbindung sowie Sicherung/Wiederherstellung über lokale Dateien oder WebDAV.

Ausgabenlimit für DeepSeek Harness: Verweigert überbudgetierte Modellaufrufe im llm/stream-Ablauf vor der Abrechnung. Bei Überschreiten eines weichen Limits wird automatisch herabgestuft.

Plugin für automatischen Modellwechsel bei DeepSeek-Spitzenzeiten: vor dem Peak zum festgelegten Ersatzmodell, danach zurück zum offiziellen Modell. Vollständig von KI entwickelt; der Autor hat keine Programmiererfahrung. Sicherheit selbst prüfen; Installationshinweise können KI-Halluzinationen enthalten.

Verwendet den lokalen TraeX-Coding-Agenten über ACP als Modellanbieter für DeepSeek Harness.

Minimaler Codex-Harness für GPT-Modelle, die nicht in die native DSH-Oberfläche passen, aber mit dem DSH-Plugin-Ökosystem kompatibel bleiben.