Plugins

Goal-Modus und autonome Ausführung für DeepSeek Harness: Ein angeheftetes Banner hält das aktuelle Goal über mehrere Turns sichtbar, während der Agent selbstständig darauf hinarbeitet.

Browser-Benachrichtigungen und ein Piepton, wenn ein Gesprächsdurchlauf endet, der Agent eine Frage stellt oder eine Freigabe aussteht; Klick auf die Benachrichtigung springt zur Sitzung; Remote-Trigger-Endpunkt und SSE-Kanal (npm: `bsfeng-dsh-notify`).

Beobachtet die Ausführungsspuren des Agenten und löst bei jedem erfolgreichen Zugende eine LLM-Überprüfung aus, wenn Signale auslösen, kristallisiert wiederverwendbare Workflows in registrierte Skills, die sich bei späteren Durchläufen fortschreitend verbessern.

Zu vor einer Ihrer Fragen zurückrollen oder die letzte bearbeiten und erneut einreichen, wobei die Workspace-Dateien der verworfenen Turns wiederhergestellt werden.

Widget-Schiene auf der rechten Seite für die DSH-Web-UI: Live-Sitzungsstatistiken (Züge, LLM/Tool-Zeit, TTFT, Geschwindigkeit, Cache, Tokens) und OpenCode-Go-Kontingent über einen Same-Origin-Host-Proxy; erweiterbare Widget-Registrierung für weitere Plattformnutzungs-Widgets, visuelle Elemente, Dienstprogrammaktionen und externe Integrationen.

Stellt die Tools run_python/run_node bereit, die Code über stdin ausführen und stdout/stderr/exit zurückgeben, inklusive Konfigurationskarte für Interpreter-Pfade.

DSH Relay macht Telegram zu einem Remote-Kanal für Unterhaltungen und Benachrichtigungen mit DeepSeek Harness.

Speichert Englisch-Lernkarten während der Nutzung von DeepSeek Harness. Ergänzt bei jedem Schritt eine Zeile im Systemprompt, die das Modell auffordert, dein Englisch zu prüfen und zuerst english_cards_capture aufzurufen. Die Karten bleiben auf diesem Rechner, solange die Synchronisierung nicht aktiviert wird (standardmäßig aus). Nach OAuth-Anmeldung im Browser sendet die Synchronisierung die Karten samt Original- und Korrektursätzen an aoilang.com.

ZCode-Design für DSH Web: helle/dunkle Zai-Themes, Workspace-/Sitzungsbaum in der Seitenleiste, globale Suche, Turn-Navigation mit Hover-Welle und ZCode-konforme Freigabekarten/Nachrichten-Keycaps. Jeder visuelle Wert ist durch Contract Assertions abgesichert. Fork von MichengAI/dsh-codex-ui. Nicht zusammen mit dem Upstream-Plugin installieren, da beide dieselbe Seitenleiste und Gesprächsflächen neu zeichnen.

Zwei Gates für KI-Text. Guard blockiert beim Senden Füllverb+abstraktes Nomen, leere Adjektive, Floskeln, Vorlagen-Einstieg, git-Commit/PR/Review-Boilerplate und code-nacherzählende Kommentare. Prüft Chat/Kommentare/E-Mail/Commit/PR/Review/Issues/Doku/Code; Ausgabe OK oder einzeiliger Korrekturhinweis. Catch memes fragt vor dem Denken eine lokale Wiki mit 6.792 Einträgen ab (kein Raten/Slang-Suchen) und fügt „how to answer this“ ein. Exakter title/slug/alias, kein fuzzy; normaler Chat löst nichts aus. node:sqlite, 0 Abhängigkeiten, 1,6 ms. Settings: guard, strict, Prompt-/Wiki-Schalter, Auto-Lookup je Zug, Verhaltenston reserved/measured/follow the room/unrestrained, separates AI-completion (standardmäßig off, Sitzungsmodell), Einfügetest, 3 Schwellenwerte. Gates rufen kein Modell auf.

Dauerhafter Arbeitsstil für DSH-Agenten als Agent-Preset: Aufgabe wiedergeben, vor dem Bearbeiten lesen, jede Änderung mit einem echten Befehl prüfen und Kontext schlank halten. Enthält 29 Skills (Planungs-/Review-Schleifen, TDD, Blockaden lösen, PR-Beobachtung) und einen turn guard, der bei Dateiänderungen ohne erfolgreichen Check widerspricht und beim zweiten Versäumnis deutlicher.

DSH-Plugin für eine flüssigere Anzeige von Überlegungen und Tool-Ausgaben während laufender Züge in allen Modi „Work details“. Begrenztes Folgefenster in Compact/Standard, zeilenweise Taktung in Detailed/Verbose.

Kifu-Kontextkomprimierung für lange DSH-Sitzungen: Neue Turns fließen je Schritt in einen DAG (Knoten=Position, Kante=versuchte Korrektur); injiziert eine Hot-Liste mit ~417 Tokens (2000-Kanten-Fixture, Stufe L5). Mit Fehlerspeicher und Erkennung wiederholter Positionen. Jeder Abschnitt wird einmal zusammengefasst, weitere Komprimierung verschlechtert das Behaltene nicht.

show_page erstellt interaktive Chatseiten. 8 Vorlagen (report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow): Modell liefert Inhalte, Plugin gestaltet/interagiert/speichert; Vollseiten ebenfalls möglich. CSS @layer als Basis, eigenes Seiten-CSS hat Vorrang. Anzeige unter Antwort mit Hell-/Dunkelthema. Seitenbezogenes localStorage bleibt in DSH über Öffnen/Versionen erhalten und synchronisiert Chat/Sidebar; jede Änderung ist als Version rücksetzbar. Verstecktes lokales Chrome/Edge prüft nach dem Speichern Scriptfehler, horizontalen Overflow, Dark Mode und meldet Probleme zurück. Seitenleiste: Vollansicht, Versionen, Galerie, PNG/PDF/HTML-Export. Frame-Sandbox mit eigener Origin/strenger CSP: kein Zugriff auf DSH-Daten, kein fetch/XHR/WebSocket. Mobil mit dsh-mobile.

Seitenpanel für Agnes-Bild-/Videogenerierung plus Node-Canvas und Kurzdrama-Modus. Das Canvas extrahiert per ffmpeg das Schlussbild eines Shots als Startbild des nächsten; der Modus macht aus importiertem Skript Storyboard-Shots. Generierung und Polling laufen im Host weiter nach Neuladen/Schließen. Ergebnisse und 80 Verlaufseinträge auf Disk.

Nichts bleibt im System-Prompt: Ein Treffer liefert nur Titel, der Inhalt wird erst beim Lesen geladen, und Projektregeln können sich selbst erweitern.

Native Windows-Toasts für DSH-Desktop-Sitzungen: Turn-Ende, Genehmigungen, Fragen und Erinnerung an unbeantwortetes Warten. Je Situation eigener Ton und Popuptext, bis zu drei benannte Vorlagen je Situation, drei Zustellmodi, Vorschau und Import eigener Sounds. Ein Klick holt das DSH-Fenster nach vorn.

Produktionspipeline für Spielgrafiken: erstellt Bilder, Video und Audio, wandelt Video in eine zusammenhängende Sprite-Animation um, erzeugt umgefärbte Varianten, passt Assets an ein Engine-Schema an, installiert sie im Projekt und prüft, ob der Code sie tatsächlich referenziert. Für Video-zu-Sprite ist ffmpeg nötig; für die Generierung ein Bild-/Video-API-Schlüssel (Agnes AI / OpenAI / fal).

Sitzungssuche (Ctrl+F) über den session store statt das DOM. Treffer werden nach Quelle (you/assistant/reasoning/tool call/tool result/system) markiert, nach Zug gruppiert und identische Ausschnitte zusammengeführt. Wahl zwischen Prosa und allem, Regex-, Groß-/Kleinschreibung- und Ganzwortoptionen; alle Treffer markieren und als Markdown kopieren/exportieren.

Lässt den Agenten sein Vorgehen erläutern: Jeder Zug beginnt mit seiner Interpretation der Nachricht und dem ersten Schritt; zwischen Tool-Aufrufgruppen erscheinen kurze Zwischenmeldungen. In-App-Einstellungen für Stil, Satzlimit und Schalter.

Kontrolliertes Register für MCP-Connectoren (stdio und streamable-http): vierstufige Fail-Closed-Autorisierung, `mcpServers`-JSON-Import mit Ablehnung fehlerhafter args, Credential-Redaktion an jeder Ausgabegrenze, Agent-Bridge mit ehrlichem Prüfentscheid statt vorgetäuschter Freigabe, `/mcp-reg`-Konsole und Einstellungsseite.

Mehragenten-Rundtisch: Jedes Mitglied spricht der Reihe nach als Subagent mit eigenem Modell, ein Host fasst jede Runde zusammen und beim Beenden wird ein Markdown-Protokoll erstellt.

Erledigt 头歌-(EduCoder-)Aufgaben über die Plattform-JSON-API ohne Browserautomation. `educoder_sweep` durchsucht alle Kurse, überspringt aber fertige Aufgaben ohne deren Challenges zu lesen; ein vollständiger Kontoscan kostet daher keine Modell-Tokens. Multiple-Choice-Aufgaben kosten ebenfalls keine Tokens, da die Plattform den Antwortschlüssel bei jeder Einreichung zurückgibt. Code-Challenges erzeugt das Modell, lädt sie mit `evaluate:0` hoch und lässt sie einmal pro Challenge bewerten; Wiederholungen nutzen den zurückgegebenen Fehlerbericht. Tools: `educoder_sweep`, `educoder_homework`, `educoder_account`.

Speichert Projektentscheidungen in Markdown statt im Chatverlauf: ein Hauptdokument plus Dokumente je Modul, jeder Eintrag mit file:line-Beleg. Der Agent fragt offene Punkte ab und berechnet einen Fünf-Dimensionen-Score (Aufgabenkomplexität, Erweiterbarkeit, Wartbarkeit, Codequalität, Wiederverwendbarkeit), angezeigt neben der Modellauswahl. Eine Sitzung kann mehrere Projekte binden; small/medium/large erweitert die Eintragslimits. Bei Triggerwörtern wird ein wiederverwendbarer Pipeline-Abschnitt aus dem Hauptdokument eingefügt.