Plugins

Zuweisung durch den Parent-Agenten mit Prüfung: Aufgabe in Arbeitsaufträge zerlegen, ausgewählten Auftragnehmern mit eigenem Provider, Modell und Denkaufwand geben und jede Lieferung annehmen oder ablehnen. Fehlgeschlagene werden mit deinem Feedback neu vergeben.

Ergänzt zwei Audit-Tools und vier Skills für mittellange und lange chinesische Texte (auch Belletristik) sowie Dokumentprüfung: bewertet sieben KI-Stil-Dimensionen, meldet blockierende Befunde mit Zeilennummern und speichert den Fortsetzungsstatus langer Manuskripte in Dateien. Nicht zusammen mit dem älteren dsh-deai-audit desselben Autors installieren; beide registrieren dieselben Toolnamen.

Chatgesteuerte Image-Deck-Werkbank für DSH: erstellt aus einer Absicht ein Storyboard-Skript, generiert seitenweise Prompts und KI-Bilder mit Einzelrevisionen, bietet neun Designstile und exportiert PDF/PPTX (je Folie ein ganzseitiges Bild).

Lokale GPT-SoVITS-Sprachausgabe für DSH: Liest Antworten vor, wechselt Stimmen über die rechte Seitenleiste und trainiert aus einer abgelegten Audioaufnahme eine neue Stimme. Beim ersten Start werden 11,4 GB Engine heruntergeladen; eine NVIDIA-CUDA-GPU ist erforderlich.

Gibt der DSH-KI Zeitstempel-Videoeinzelbilder, Audio- und Liedtextanalyse für Bilibili, YouTube und lokale Dateien. Mit verschlüsseltem Browser-Sitzungsimport, Fortsetzen, gespeicherten Site-Resolvern und nativer Cache-Verwaltung. FFmpeg und ffprobe müssen im PATH liegen oder in den Plugin-Einstellungen konfiguriert sein.

Ergänzt in der rechten Seitenleiste einen Tab für die Mobile-Viewport-Vorschau: neun Größen für Smartphone, Tablet und Laptop sowie benutzerdefinierte Breite/Höhe. URL mit einem Klick kopieren und per @-Schaltfläche oder /url-Befehl in den Composer einsetzen.

Agent Settings verwaltet wiederverwendbare Subagent-Profile in der Seitenleiste, jeweils mit Beschreibung des Einsatzfalls und eigener Provider-/Modellroute. Der Agent kann das passende Profil als Subagent starten.

Verwaltet $DSH_HOME/.env in den Einstellungen und synchronisiert Host- sowie Windows-/macOS-Benutzerumgebungsvariablen.

Fügt Guthabenprüfung hinzu und injiziert je Turn einen DeepSeek-Kontostand mit Spar-/Stoppregeln für niedrige/kritische Werte. Schwellen und wechselkursgebundene Umrechnung sind einstellbar. Kontostand erfordert angemeldetes DeepSeek-Konto; API-Key-only-Profile liefern unlesbar.

Lokale Wissensbasis für DeepSeek Harness: bereitet Workspace- und Chat-Anhänge PDF, Word, Excel, Markdown, TXT, CSV und HTML als Markdown-Notizen auf. VS-Code-artige Ansicht, Zugriffsfreigaben je Workspace und Agentenwerkzeuge zum Suchen, Lesen und Hinzufügen.

Lernt Codekonventionen aus Anweisungen/Korrekturen, speichert bearbeitbare Markdown-Regeln mit Vertrauenswerten und fügt sie jeder Sitzung als Referenz hinzu. Veraltete oder widersprüchliche Regeln bleiben zur Prüfung sichtbar, werden aber nicht angewandt.

Persona-Plugin mit langsamem Emotionsmesser von 0 bis 100, eigener Weltanschauung, Tagebuch je Turn, Beziehungsnetz, proaktiven Nachrichten und einer inneren Stimme neben der Kostenzeile.

Fügt unter Einstellungen → Modelle ein Verbindungstestpanel hinzu: Liest den Modellkatalog der Bereitstellung und sendet jedem konfigurierten Modell über den Host-LLM-Dienst genau einen minimalen Chat-Roundtrip (kurzes „ping“, kleines Ausgabelimit), um die Verbindung mit einer echten Anfrage zu prüfen. Jede Zeile zeigt Erfolg/Fehler samt Harness-Fehlercode (NO_ADAPTER, MISSING_CREDENTIAL, AUTH, RATE_LIMIT, TIMEOUT usw.) und First-Token-/Gesamtlatenz. Einzeltest oder Gesamttest mit 3 parallelen Modellen. Zugangsdaten werden im Hostprozess aufgelöst und erreichen nie den Browser; modellbezogene Prüfungen laufen unabhängig über eine same-origin-geschützte Route mit Bodygrößenlimit. Reines JS, kein Build-Schritt, MIT.

Ergänzt das Meta-Muse-Code-Abo als DSH-Modellanbieter. Die mitgelieferte Meta-Route wird unter Einstellungen > Modelle deklariert, der Konto-Chatkatalog (einschließlich Muse Wonder) in die Modellauswahl synchronisiert. Eine Anmeldekarte und `/muse-login` starten den integrierten Meta-Gerätecode-Flow, erneuern den ausgestellten Schlüssel und zeigen den Zugang mit rotem/grünem Punkt. Aktives Muse-Code-Abo erforderlich; keine Meta-CLI nötig.

Suchorientierte Modellauswahl mit Favoriten, zuletzt verwendeten Modellen, einklappbaren Anbietergruppen und Tastaturnavigation.

Registriert Modelle eines lokal laufenden workbuddy2api-hub in DSH als eigenen OpenAI-kompatiblen Anbieter pro API-Schlüssel; jeder Schlüssel behält seine Modellauswahl. Seitenleisten-Badge zeigt Guthaben des Hauptschlüssels sowie heutige/wöchentliche Tokens, Guthaben und API-Äquivalentkosten. Lokaler Betrieb nötig.

Säuregrafik-Theme für DSH Web UI mit sechs vollständigen umschaltbaren Paletten (acid, neon orange, electric cyan, violet, rose, warm orange-light) und optionalem WebGL-Drahtkristall-Hintergrund, gesteuert durch Zeiger und Scrollen. Lokale Hintergrundbilder mit Abdunklung und Hintergrundschrift, Kristall-Startanimation mit optionalem lokalem Video sowie Einstellungsbereich für alle Optionen.

Tiefsee-Tauch-Startbildschirm für DeepSeek Harness: Tiefenmesser mit Tauchsonde, Charakter-Enthüllungsvideo in Schleife und Meeresboden mit Korallen, Blasen und langsam treibenden Partikeln. Die erreichte Tiefe bestimmt die Meeresbewohner.

Liquid-Glass-Theme auf Basis des aktuellen Desktop-Hintergrunds: verschwimmt und verhüllt ihn auf dem Fenster-Canvas, lässt Panels transluzent und steuert den Frostgrad jeder Textfläche (Composer, Code, Vorschau, Menüs) separat, damit Text lesbar bleibt. Apple-artige Liquid-Glass-Steuerung. Windows liest APPDATA; andere Plattformen nutzen einen gemalten Verlauf.

Farbprofile und Papierfarbwähler für PDF-, konvertierte Office- und Tabellenansichten der DSH-Seitenleiste; Helligkeit im Dunkelmodus einstellbar, Einstellungen lokal gespeichert. Ändert nur die Anzeige, nicht die Dateien.

Kostenprotokoll je Turn und Schritt für DeepSeek Harness: Turns-Tab neben Chat/Trajectory mit Tokens, geschätzten Kosten, Cache-Ersparnis und Prüfer für Toolargumente, Rohresultate und Quelle. Nur clientseitig; Preise werden aus protokollierter Modellnutzung geschätzt.

DSH-Aktivität als GitHub-Beitragsgraph: Kontomenüzeile öffnet zentrierten Dialog mit Avatar, Namen, einem Jahr täglicher Aktivität in fünf Farbstufen, Jahreswahl und Tooltip pro Tag.

Forensische Analyse früherer Modell-Routing-Entscheidungen. Spielt Sitzungen ab und klassifiziert Aufgabenkomplexität pro Turn anhand der Anfrageform deterministisch, ohne LLM. Findet zwei Arten von Verschwendung: teures Modell bei einfacher Arbeit (Differenz messbar) und günstiges Modell, das bei schwerer Aufgabe scheitert; jeder Versuch sendet den ganzen Kontext erneut, sodass das Downgrade mehr kostet als das Upgrade. Trennt Kapazitätsfehler (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) von Modellfehlern. Leitet Regeln aus Belegen ab und berechnet mit integrierter Tabelle pro Million Tokens.

Leichte Seitenleisten-UI für DeepSeek Harness: fünf Einklappschalter, drei Dichte- und drei Breitenprofile in einer Fußzeile und einem Einstellungsbereich. Keine Abhängigkeiten oder Hintergrunddienste.