Plugins

Speichert Architektur und geprüfte Pläne, startet native AgentTeams-Worker nach Freigabe, ermöglicht paralleles Coding und unabhängiges Review und fasst Fortschritt und Prüfergebnisse zusammen.

Dual-Brain-Agent-Presets für DSH: Ein Modell plant den Rahmen und delegiert die Ausführung an einen auf ein zweites Modell fixierten Subagenten. Enthält brain-ds (DeepSeek-V4.1-Flash plant, MiMo-V2.6-Flash führt aus) und brain-mimo mit umgekehrten Rollen, je Sitzung umschaltbar. Erfordert zwei konfigurierte Provider (Xiaomi MiMo und ein DeepSeek-Konto); das Hauptmodell ist manuell auszuwählen.

Agent-Preset für DeepSeek Harness: Standard-Toolstack und vier Arbeitsregeln im Persona-Prompt. Höchstens vier Projektdokumente (Einführung, Entscheidungen, Änderungsprotokoll, aktueller Stand und nächste Schritte); nur aktueller Zustand, keine KI-Bearbeitungshistorie oder überholte Entscheidungen. Kein git commit/push/PR ohne ausdrückliche Bitte. Sorgfältiger Ablauf: Ziel/Erfolgskriterien wiederholen, gezielte Diffs, Belege vor Erfolgsmeldung, klare Berichte.

Kaipu Workstation ist eine cloudübergreifende, plattformübergreifende Konsole für Agenten, die in einem Workspace zusammenarbeiten. Jeder Runtime mit einfachem HTTP kann teilnehmen; jeder Platz hat eigene Gerätezugangsdaten. Der Projektkontext ist gemeinsam, Dateien sind je Platz getrennt und Aufgaben wechseln mit Protokoll der Bearbeitung zwischen Plätzen. Daten liegen auf dem Server, das Plugin ist nur die Oberfläche: Deinstallation löscht keine Daten, Neuinstallation stellt sie wieder dar. Das Panel zeigt gespeicherten Zustand, noch keinen Live-Stream.

Codex-artige Hookverwaltung für dsh: Findet hooks.json in Config, Plugins und Projekten; jeder Hook erhält einen sha256-Fingerabdruck, der vor dem Lauf freigegeben werden muss. Review-Dialog im Composer, /hooks-Browser, Statistiken je Hook und trust/enable/dry run unter Settings -> Hooks. Config und Events sind dsh-eigen.

Spezifikationsgesteuerte Engineering-Werkbank mit versionierten Anforderungen/Dokumenten, isolierten Git-Workspaces, unabhängiger Prüfung/Verifikation und ausdrücklicher menschlicher Abnahme. Benötigt Node.js 24+ und Git.

Skill-Center-Panel für die DSH-Web-GUI: durchsucht SkillHub, skills.sh und GitHub online, installiert im Nutzer- oder Projektstamm und verwaltet lokale Skills (aktivieren, erstellen, bearbeiten, löschen, Vorschau).

Senior-Plugin für Wettbewerbsinformatik in DeepSeek Harness: begleitetes Üben, C++14-Musterlösungen in drei Versionen, Aufgabenerklärungen sowie echtes Kompilieren/Judging mit g++ (erforderlich). Lösungen können optional im ima-Notizbuch „信奥学长-题解复盘“ archiviert werden. Für GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI.

Wettbewerbsinformatik-Coach-Plugin für DeepSeek Harness: Coaching-Prompts, Lernpfad, Wissenspunkte, Aufgabenstellung, echtes C++-Judging mit g++ und ima-Wissenssuche mit Archivierung in vier Notizbüchern. Für GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI. Erfordert g++ und ein ima-Konto mit konfiguriertem ima-skill und vier Notizbüchern. Antworten enthalten standardmäßig WeChat-Kontowerbung und QR-Code.

Skill-Panel: Skills nach Quelle durchsuchen, in farbige Ordner gruppieren, Dateien vorschauen, Skills als ZIP exportieren, ins Projekt kopieren, auf der Festplatte umbenennen und /skill-Aufrufe über das Composer-Menü einfügen.

Nur Windows (Desktop-Word, vollständiges MathType 7, Python 3.10+). Wandelt LaTeX-Platzhalter in einer Word-.docx-Datei in echte MathType-OLE-Gleichungen (Equation.DSMT4) um und erhält Gleichungsnummern, SEQ-Felder und Querverweise.

Kill AI Slop für DSH: Bewertet eingehende Dokumente auf drei gewichteten Achsen (Ausdruck, Ausführung, Entscheidung), prüft unsaubere Arbeit anhand eines Lieferpflichten-Protokolls und gleicht jedes Zitat maschinell mit der Quelle ab. Liest docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json und html. Keine Laufzeitabhängigkeiten oder Netzwerkverbindung; vollständig lokal.

DocChain: Dokumentenbasis, Konvertierung und Graph. Suche nach Name/Inhalt/Metadaten, Lesen per doc_id/Name, Themen, Massen-Upload, Markdown-Konvertierung, Bildähnlichkeit/-beschreibungen als Sidecar, Deep Research. Graph: Ontologie ansehen, Cypher nur lesen, Ontologien/Entitäten/Relationen schreiben, Knoten/Relationen löschen, per DocChain-API, kein Neo4j-Passwort. Auch DSH-In-Process-Tools. Mehrere Umgebungen mit eigener URL/Zugangsdaten, Wechsel per Klick, Themen je Umgebung. Service-URL/API-Key außer doc2markdown nötig; Bildbeschreibungen brauchen zusätzlich OpenAI-kompatiblen multimodalen Endpoint. Diagramme als PlantUML, andere Bilder als Text, Originale als Links. Vorgabe: konfigurierbares internes Gateway-Modell.

Dokumentenprüfstand: Text in einer Markdown-Datei markieren und Kommentare als MRSF-Sidecar-Dateien daneben speichern. Der Agent liest sie mit doc_review_*-Werkzeugen und schlägt Änderungen vor, die Sie annehmen oder ablehnen.

Liest lokale Videos oder Seitenlinks mit ffmpeg und Paraformer ASR und liefert ein Transkript mit Zeitstempeln sowie Keyframe-Bilder, die der Agent öffnen kann. Sucht per Stichwort nach möglichen Videos und installiert Laufzeitabhängigkeiten beim ersten Gebrauch. Python 3.8+ muss im PATH liegen; video_discover erfordert außerdem eine einmalige Anmeldung bei Douyin/Xiaohongshu.

Vision-Relay für reine Textmodelle: Ein konfigurierbarer GLM-kompatibler Endpunkt analysiert angehängte Bilder im Hintergrund; das ursprüngliche Modell antwortet in derselben Sitzung, ohne Nachricht, Bild, Modell oder Verlauf zu verändern. Bei Standard-DSH muss patches/0001-session-image-admission.patch angewendet werden, sonst werden Bilder vor dem Speichern abgelehnt. Skript zum Anwenden und Wiederherstellen liegt bei.

Registriert das Tool `image2_generate`, das Ihren eigenen OpenAI-kompatiblen Bild-Relay zum Erzeugen oder Bearbeiten von Bildern aufruft. Text-zu-Bild über POST /images/generations; Bearbeitung mit lokaler PNG/JPEG/WebP-Referenz über POST /images/edits; akzeptiert b64_json oder Bild-URLs. Speichert im Arbeitsverzeichnis der Sitzung und zeigt das Bild über die Abhängigkeit `@wisdoverse/dsh-inline-media-viewer` im Gespräch an.

DSH steuert den bereits geöffneten Chrome-Tab ohne Vision. Das Modell erhält strukturierten Seitentext und eine nummerierte Elementliste. Klicks, Eingaben, Tasten, Scrollen, Tabs und Navigation warten im Erweiterungspanel auf Ihre Bestätigung; Passwort- und Zahlungskartenfelder werden maskiert. Die 15 browser_*-Werkzeuge decken Aufnahme/Text, Tabs, Interaktionen und Navigation ab. Die Bridge omdsh-dev/dsh-browser ist für npm neu gepackt und mit `dsh plugin add` installierbar; Peer-Bereiche sind zur Host-Kompatibilität erweitert. Die Erweiterung erkennt Port 19387 des DSH-Desktop-Hosts; ein Skript kopiert sie in einen festen Ordner, damit sie Profilwechsel/Neuinstallationen übersteht. Das Tarball enthält Plugin und gebaute MV3-Erweiterung. Upstream: https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser.

Websuch- und Abrufanbieter für DeepSeek Harness und Pi: Anonyme Nutzung hat Vorrang bei der Weiterleitung über Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl und TinyFish. Abrechnung nur nach Opt-in, Kontingentprüfung vorab und begrenzter Abbruch.

Bindet den DeepSeek-Webchat (chat.deepseek.com) über einen Electron-webview-guest in das Hauptfenster von DSH Desktop ein. Mit Zurück/Vorwärts/Neu laden und lokaler Momentaufnahme des anmeldungsbezogenen localStorage, die beim nächsten Öffnen wiederhergestellt wird.

Nur Windows. Fasst Bilibili-Videos zusammen: Lädt die Audiospur herunter, transkribiert sie lokal mit faster-whisper (Python und Paket; beim ersten Start etwa 725 MB Modelle) und erstellt anschließend eine Markdown-Analyse und eine einseitige PNG-Infografik.

MCP-Gateway für dsh: Verbindet jeden Server bei der ersten Nutzung und trennt ihn nach einer Leerlaufzeit. Werkzeuglisten werden auf der Festplatte zwischengespeichert, bestehende mcpServers-Dateien lassen sich importieren und Umgebungsvariablen von Kindprozessen werden bereinigt.

Findet MCP-Konfigurationen von 13 lokalen KI-Clients und in Projektarbeitsbereichen und importiert ausgewählte Server in das aktive DSH-Profil. Bietet Verbindungstest, Wiederverbindung im laufenden Betrieb, JSON-Import sowie visuelles Hinzufügen, Bearbeiten und Entfernen.

Erfordert eine installierte Codex CLI und abgeschlossenes `codex login`. Drei Tools nutzen Codex CLI aus DSH: codex_consult führt Codex in einer schreibgeschützten Sandbox aus, bindet Belegdateien ein, prüft bereitgestelltes Modell und Reasoning-Aufwand in der Rollout-Datei, wiederholt getrennte Streams und protokolliert das Kontingent vor/nach dem Aufruf; codex_quota zeigt das aktuelle 5-Stunden- und Wochenkontingent; codex_calls listet letzte Aufrufe.