Plugins

DSH host bundle for the ShyPie privacy-first workflow: extracts attached images and PDF/Office files locally before they enter the session log (requires poppler pdftotext/pdftoppm on PATH and a local OCR engine — Windows OCR on Windows, optionally tesseract; without them attachments are rejected, not forwarded); default filter mode keeps text local (optional local masking); blocks unmaskable media/BLOB; provides local privacy_extract, privacy_ocr, privacy_scan and privacy_rehydrate tools; denies read_image and binary/document reads outside allowPaths; and enforces a fail-closed llm/stream egress guard before DSH dispatches a model request (the default provider allowlist is the local Magpie gateway).

A five-stage engineering loop for agent-built projects — spec, build, verify, ship, learn — with one artifact and one gate per phase, so an agent always knows the single next action. Role policy, project templates and deployment sit behind explicit ports: swap the implementation without rewriting the loop. Its scaffold generator lays out the internal layers of a project — `init --layout {none,webapp,service,plugin} --stack {python,node,none}` — from nine layers sampled out of three unrelated production projects: entry docs, an OpenSpec plan face, a spec truth layer (INDEX, one file per domain, TESTING, CONSTITUTION), a wiki split into knowledge / progress / runbook, the six `.agents/` slots, server+web, scripts/deploy/config, tests+e2e and a gitignored out/. Non-none layouts also gate the directory contract and compile every source root. Ships a Python CLI (init/next/check/ship/new) plus a local command adapter and an SSH/systemd adapter with release directories, an atomic current/previous switch, a deploy lock, a commit-versioned JSON probe and automatic rollback on a failed probe; bootstrap and teardown provision and remove the unit and the reverse-proxy block idempotently and refuse to delete a root they did not create. Includes a runnable example workspace and a skill that keeps the agent on one phase at a time. Requires Python 3.10+ and PyYAML; remote deploys need SSH access, rsync, systemd and Caddy on the target.

Offline civil-service exam study panel integrating 15 upstream open-source question banks with SRS wrong-book, mock exams, essay grading, interactive knowledge graph and whitebox observability. The npm package ships no question-bank data: after install, the required set (~363 MB) is cloned from the question-bank manager (all 15 upstream repos are about 2.2 GB).

Per-workspace personal knowledge base for DeepSeek Harness: each identity gets an isolated local library — import PDF, Word, Excel, Markdown, text, HTML and images, auto-chunk and embed into SQLite with FTS5 + vector hybrid retrieval, then ask questions in chat with numbered citations back to the source. Local-first, no cloud upload; vector embeddings need a local Ollama (default bge-m3), and without it retrieval degrades to FTS5 keyword search.

Runs Hindsight long-term memory on your own machine: after a one-time uvx --from hindsight-embed@latest hindsight-embed profile create server setup (~450 MB of Python dependencies) and with your own LLM key, the plugin manages the local memory server itself (health probe, start, stop, logs), registers ten hindsight_local_* tools for status, page search, page read, recall, remember and reflect, injects a knowledge-page index once per session, writes each finished turn back into the bank, and extracts facts with your own LLM key. Do not enable it alongside the official @vectorize-io/hindsight-coding-agents plugin: both read the same bank and would inject duplicate context. At session end it writes a handoff snapshot that the next session injects as previous progress. The data directory is configurable (dataDir) and scripts/relocate.mjs moves an existing install to another drive, creating directory junctions where the server hard-codes its paths.

ArcVista 观界 —— DSH 内的架构观测台：本地项目、Git 克隆或批量 Git 导入，架构图、安全守护、知识图谱、复杂度与快照对比

Long-term associative memory for DeepSeek Harness: a local plain-text vault of raw episodes, typed memory cards and entity pages, configured from 设置 → 记忆图谱, and a Memory tab inside a conversation that draws what that session remembered. No build step; the

内置 zk 的 DSH 知识库 / 日记插件：装好即用 —— 自动装 zk、建笔记本，给 agent 一组 zk_* 工具（搜索、读写、日记、双链），设置页里管路径、索引与自检。

Local-first, file-native long-term memory for DSH with per-turn preflight, compact context injection, citations, human-approved writes, manual consolidation, nightly report-only maintenance, and a Web panel that is read-only for knowledge while allowing workspace-config edits.

Nur-Windows-DSH-Plugin, das SnowLuma und lokale Sprachdienste während der werktäglichen Stoßzeiten in Peking stoppt und außerhalb dieser Zeiten wieder startet.

Stellt den OwlCoda-RunKit-Skill im DSH-Skillkatalog bereit: Ziele und Arbeitspunkte des Projekts, Kandidatenidentität, Prüfbelege, Übergaben und Wiederherstellung bleiben in Projektartefakten. Installiert nur Anweisungen; die projektlokale owlrunkit-CLI muss separat eingerichtet werden.

Gedächtnis für DeepSeek Harness mit fünf Bereichen (Erinnerungen, Baum, Profil, Graph, Posteingang), regelbasierter Erfassung zum Behalten oder Verwerfen und hybrider BM25- plus Vektorsuche über Eltern- und Kind-Chunks. Zwölf Agentenwerkzeuge lesen und schreiben dieselben lokalen Dateien.

Local-first-Recherchekit für DSH mit den Modellwerkzeugen kb_grep, kb_list und kb_save. kb_grep durchsucht die Markdown-Wissensbasis mit ripgrep oder, falls es fehlt, mit grep. kb_list und kb_save nutzen den eingeschränkten ctx.fs-Dateisystemdienst; Standardpfad ist ~/dsh-kb. Die Skills local-first-research und session-memory sind ebenfalls enthalten, müssen aber selbst in ein DSH-Skill-Verzeichnis kopiert werden; das Plugin-Bundle installiert sie nicht. Reines Node ESM ohne npm-Laufzeitabhängigkeiten, inklusive frameworkfreiem node-Test-Harness. Installation mit plugin_manager install_bundle; keine Client-Oberfläche enthalten.

Proaktiver, menschenähnlicher persönlicher Assistentenkern für DeepSeek Harness: persönliches Wissen, beständige und situationsbezogene Hinweise, Aufgabenverfolgung, adaptive Check-ins, Ressourcensuche und wiederverwendbare Erfahrung.

QQ-Tools für Gruppen und Privat-Chats in 大肥鱼-Sitzungen: Gruppenlisten/-verläufe, Nachrichten mit Zitat/@, Emojis und SnowLuma-Favoriten, Freunde und DM-Verläufe/-Versand/-Wecken, Gruppenmitglieder und Poke-Erkennung/-Antwort, Avatar ändern, Freundesverwaltung (Profil, Notiz, Gruppen, Löschen, Visitenkarten-Like, Anfragen), QQ空间-Beiträge (Liste, Detail, Veröffentlichen, Kommentieren, Like, Rechte) und Gesprächsauswahl einbinden. 11 Toolgruppen plus eine Einstellungskomponente, einzeln auf der Plugin-Seite schaltbar.

Gruppiert installierte Plugins beim Start automatisch in dsh-market.

Lässt Build-Befehle in der DSH-Sandbox laufen, ohne bei jedem Aufruf nach Erhöhung zu fragen. Leitet reine Caches (GOCACHE, NPM_CONFIG_CACHE, BUN_INSTALL_CACHE_DIR, PIP_CACHE_DIR) in ein Temp-Root um oder erlaubt Schreibzugriff auf die echten Cache-Verzeichnisse, damit sie mit dem Terminal geteilt bleiben. Dependency-Stores (GOMODCACHE, CARGO_HOME) werden nie umgeleitet, nur freigegeben. Optionale Nutzerverzeichnisse wie ~/.config sind standardmäßig gesperrt. Die Allowlist prüft exakte Befehle oder Segmente nach Aufteilung an &&, ||, ; und |. Dateischreibende Redirects werden abgelehnt (fd-Duplikation wie 2>&1 und /dev/null erlaubt), ebenso Command-Substitution und Hintergrundstart. Einstellungen je Profil/Sitzung; Dateiänderungen gelten ohne Neustart.

Network-Engineer-Assistant-Preset mit Skill-Wissensdatenbank für Switch-, Router- und Firewall-Befehle: 12 Hersteller, 96 Dokumente (Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS, MikroTik RouterOS). KB-first-Abruf, herstellerübergreifende Befehlsübersetzung, Lesen von Topologien und CLI-Screenshots, belegte Online-Handbuchsuche und verpflichtende Risikohinweise bei gefährlichen Befehlen. Antwortet nur zu Netzwerkthemen. Community-Fortsetzung von sososilencing/dsh-network-engineer (NOTICE.md); nicht mit Upstream installierbar, da beide network-command-kb und 网络工程师助手 registrieren.

Ergänzt einen globalen Dokument-Routing-Prompt, damit PDFs, Bilder und Office-Dateien mit dem passenden Tool gelesen werden.

Erstellt aus einem Videolink zeitgestempelte Markdown-Wissenskarten mit Rückverweisen auf den exakten Moment. Eigenes Python 3.10+ und yt-dlp erforderlich. ffmpeg und faster-whisper nur für Videos ohne Untertitel; für Mitglieds-Untertitel werden Bilibili-Login-Cookies benötigt.

Gemeinsame Team-Wissensdatenbank: Ein Mitglied betreibt einen Hub ohne Abhängigkeiten, alle anderen installieren das Plugin und treten per Einladungscode bei. Uploads werden in zehn Kategorien mit Zusammenfassung, Konfidenz und Punkten abgelegt; 15 Agent-Tools unterstützen Hochladen, Suchen, Abrufen, Kommentieren und Lesen. Wichtige Einträge bleiben mit handgeschriebener Empfehlung fixiert, bis das Mitglied sie gelesen hat. Jedes Konto erhält außerdem eine private lokale Bibliothek, Sammlungen, einen Wochenrückblick und Versionsvergleiche.

Lokale Dokumentbibliothek für DSH Desktop (nur Windows, Installation über das enthaltene PowerShell-Skript). Dateien einmal hochladen und in jeder Unterhaltung mit vier Tools suchen und lesen: library_list / library_search / library_read / library_save. Upload, Download und Sammeldownload erfolgen im Settings-Panel. Dateien bleiben auf dem Gerät, sofern nicht das optionale Vision-Modell aktiviert wird; dann werden Bilder an den konfigurierten Endpoint gesendet.

Wissensgraphen für Codebasen in DeepSeek Harness: Sieben Agent-Tools `graphify_*`, der Befehl `/graphify` und die Graphify-Seite erstellen und durchsuchen lokal per AST einen Projektgraphen, ohne API-Key; mit path/explain/god-node-Abfragen und Export nach wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian. CLI `graphifyy` erforderlich; nur die vollständige Extraktion von Dokumenten/PDF/Bildern benötigt einen LLM-Key.

Verbindet DSH mit einem lokalen BiliMemory-Backend für Bilibili-Suche, Sammlung, Status und Anmeldung; prüft den A-Memorix-Gemeinspeicher sowie QQ-Verknüpfung, Allowlists und Watcher-Neustart. Der Windows-One-Click-Installer installiert/repariert bei Bedarf MaiBot A-Memorix und richtet local-bge-small-zh, Embedding und gemeinsamen Speicher ein; `install-memory.cmd` repariert nur den Speicher. Erfordert Windows, DSH Desktop 0.2.1-rc.2+, Node.js 22.19+, Python 3.12, Playwright/Edge, FFmpeg, BiliMemory-API auf `127.0.0.1:8765`, lokalen Embedding-Dienst auf `127.0.0.1:11435`, Bilibili-Login und MaiBot/NapCat für QQ. Voice, RVC und Cover sind ausgeschlossen.