Plugins

DSH-native Integrationsschicht für die Minta-Speicher-Engine: setzt die offizielle dsh-mcp-client-Zeile zusammen, registriert die Skill minta-memory-governance sowie ein Speicher-Prewarm zu Sitzungsbeginn und liefert ein Minta-Agent-Preset mit; erfordert die separat bereitgestellte Minta-Engine (Python/Docker), die die 19 MCP-Tools bereitstellt — ohne diese nicht verwendbar.

Plugin für Persona-/Master-Prompts pro Konversation: Persona-Vorlagen aus der Composer-Toolbar erstellen, bearbeiten, wechseln und löschen, mit systemischer Prompt-Injektion höchster Priorität, festen Interaktions-Leitplanken, Vererbung für Subagenten, Standard für neue Konversationen und lokaler JSON-Persistenz.

DeepSeek Harness-Adapter für Koma Miko Agent Specs.

Überwacht DSH- und Plugin-Veröffentlichungen, testet exakt veröffentlichte Artefakte in Einweg-Runnern erneut, veröffentlicht maschinenlesbare Kompatibilitätsnachweise und gleicht verwaltete Probleme nach Korrekturen ab.

Branch-Wechsel und isolierte Git-Worktrees als echte Arbeitsbereiche, direkt aus dem Web-UI-Composer.

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Fügt einen festen System-Prompt-Abschnitt ein, damit der Agent unabhängig von der Sprache des Benutzers auf Chinesisch denkt und antwortet.

Nutzungsstufen und teilbare Statistik-Karten: 🐟→🐳 Rangfolge nach monatlichem Token-Verbrauch mit lokal berechnetem geschätztem Perzentil, präzise Preise für 46 Modelle von 6 Anbietern (einschließlich größenbasierter chinesischer Preise), Nachfüllung von Vorinstallations-Sitzungen und Alt-vs.-Neu-Vergleich über die Tarifänderung vom 2026-08-17. Nur lokal, keine Telemetrie.

DeepSeek-Harness-Plugin: Composer-Entwürfe mit einem Klick ✨ aufpolieren — Flash-Rewrite und automatisches Zurückschreiben.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

Android-GUI-Agent mit ADB-Screenshots, kompaktem UI-Hierarchie-Grounding, verifizierten iterativen Aktionen, Freigaben und einer Mobile-Web-Ansicht.

OpenCode-Go-Abonutzung (rollierende/wöchentliche/monatliche Zeiträume mit Reset-Countdown) im Composer-Dock, mit integriertem Zugangsdaten-Editor.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. Enthält ein CodeBuddy-Gateway mit zur Laufzeit synchronisiertem Modellkatalog, reasoning-effort je Modell, Websuche/-abruf, Bildgenerierung und Streaming-Zugangsdatenbridge sowie TraeWork-CN- und Qoder-CN-Abokanäle über lokale Übersetzungs-Gateways und ein OpenAI-kompatibles Anbieterregister nach Schlüsseltyp. Verwaltung über eine ausklappbare Einstellkarte.

Führt Modelle von WorkBuddy (persönliche Mehrfachkonten, Enterprise und internationale WorkBuddy-AI-Ausgabe), Qoder CN und Trae CN in einer Modellauswahl zusammen. Gemeinsamer Gesprächsverlauf, Live-Guthabenmultiplikatoren und reasoning-effort je Modell; nutzt das größte von der internationalen Ausgabe angegebene Kontextfenster und bietet tägliches Einchecken, sofern der Kanal dies unterstützt.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

Drag-and-drop im Codex-Stil: Ziehe eine beliebige Datei in die DSH-Web-GUI, sie landet in ~/.dsh-dropbox, und der Pfad wird als kompletter blauer Chip in den Composer eingefügt.

Echte Maus und Tastatur für einen DeepSeek Harness-Agenten: in Worten beschreiben, was angeklickt werden soll, ein Vision-Modell findet es, ein USB-HID-Gerät klickt darauf.

Vom Chat zur Leinwand zum Werk: steuere ComfyUI als visuelle Workflow-IDE in DSH. Bette ComfyUI (lokal oder Cloud) als geteilte Leinwand in DSH Web ein: Der Agent schreibt Prompts und Skripte im Chat, wendet sie live an und erzeugt Bilder, Musik, Video und 3D. Operationen: Pipelines bauen, Workflows lesen/schreiben, Knoten bearbeiten, Links verdrahten, ausführen, justieren und debuggen. Produktion: Batch-Parameter-Sweeps (batch_run) und automatischer Abruf der Ausgaben in den Chat (get_outputs). Pflege: Ein-Klick-Start und -Upgrade von ComfyUI, Kern und Custom Nodes. Dieses Paket ist das DSH-seitige Plugin und liefert den ComfyUI-seitigen Brückenknoten mit.

Struktureller Code-Index für DSH: Tree-sitter-Symbolsuche über 8 Sprachen (inkl. C/C++), eine begrenzte Repository-Karte, gerankt per PageRank des Import-Graphen und in den System-Prompt injiziert, ein Call-Graph auf Funktionsebene über code_refs, optionale Prüfungen auf Zyklen und verwaiste Module über code_health sowie Änderungskontext des Arbeitsbaums und aufgabenbewusster Code-Kontext.

Die vollständige #dsh-plugin-Mall innerhalb von DeepSeek Harness: durchsuchen, suchen und bewerten Sie den vollständigen, alle 2 Stunden aktualisierten GitHub-dsh-plugin-Themenkatalog, KI-Vorinstallationsprüfung mit install/caution/avoid-Urteilen, fünfdimensionale Bewertungen mit Radardiagrammen, neunsprachige UI, Redakteurstipps und personalisierte Empfehlungen, Ein-Klick-Installation/Update/Rollback mit globalem Aufgaben-Panel sowie ein /dsh-mall-Skill im Agent.

Erzwingt Kontextkomprimierung beim Ausführen von llama.cpp-Modellen mit niedrigem Kontext wie Qwen3.8-27B, verbessert die Modelleffizienz und die Nutzungsglätte, zusammen mit gut ausgearbeiteten Komprimierungs-Prompts.

DeepSeek-Nutzungsdashboard für DSH Web: Schätzung der verbleibenden Tage aus dem jüngsten Durchschnittsverbrauch, tägliche/monatliche/kumulative Kosten mit Periodenvergleich, Kostenranking pro Modell, Cache-Einsparungen, Auswirkung von Spitzen-/Nebenzeitenpreisen und ein ziehbares schwebendes Guthaben-Widget.

Fügt ein generate_image-Tool hinzu, das durch die FAL-Warteschlange, eine beliebige OpenAI-kompatible Images-API oder ein ChatGPT-/Grok-Abonnement unterstützt wird, und zeigt das Ergebnis direkt im Gespräch an.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.