Plugins

Von Menschen bearbeitbarer Notiz-Workspace mit Ordnern, Volltextsuche, Rich-Text, Checklisten, größenveränderlichen Tabellen, Anhängen, Export und optionaler Agent-Zusammenarbeit.

SMS-Weiterleitungs-Webhook für DeepSeek Harness. Telefon-Apps (SMS Forwarder, Tasker oder beliebige HTTP-POSTs) senden Nachrichten an einen lokalen HTTP-Endpunkt; das Plugin speichert sie als JSONL und stellt sms_recent / sms_search bereit, damit der Agent während Aufgaben SMS-Codes lesen kann. Extrahiert automatisch das erste OTP mit 4–8 Ziffern, unterstützt Schlüsselwortfilter und funktioniert über LAN oder Tailscale.

Seitenleistenpanel für Tokenverbrauch und Kosten in DSH Web: offizielle DeepSeek-Usage-API für Tagesausgaben, Trends 7/30 Tage, Stundenaufteilung, Verlauf, Kosten und Spitzen-/Nebenzeittarife; Sitzungsdetails aus lokalen Logs. Keine Einrichtung nötig: offizielle Werte über Browseranmeldung, bei Fallback auf lokale Logs mit Quellenkennzeichnung.

Liest Agent-Berichte mit einer gewählten Stimme vor und kürzt lange Berichte vorher. Für einen Stimmenklon genügt ein 3–10-Sekunden-Referenzclip; Community-Modelle werden ebenfalls unterstützt. Keine 6,4-GB-GPT-SoVITS-Installation: Das Plugin installiert eigenes Runtime und Stimme. Vorhandenes GPT-SoVITS kann genutzt werden; das Stimmenmodell ist identisch.

Das vom Modell aufrufbare Tool `compact_agents` komprimiert den Kontext aller aktiven Sitzungen erzwungen (Hauptsitzung, normale Subagents und AgentTeams-Mitglieder). Beschäftigte Ziele werden eingereiht und nach Turn-Ende komprimiert; je Ziel werden verborgene Knoten und geschätzte Tokens gemeldet. Ein Webformular steuert Auslöse-/Behaltequote, Ausgabebudget der kontrollierten Phase, Auto-Fortsetzungsbudget und Vorabkomprimierung am Turn-Ende, damit Antworten nicht erst auf den Summarizer warten.

Zeigt Spitzen-/Nebenzeittarif nach dem Cache-Trefferwert in der Composer-Statistik, mit Farbpunkt, Countdown bis zum Wechsel und Kontostand (gesamt, gutgeschrieben, aufgeladen) in API-Währung.

Einheitliche Observability (trace/log/metric) für deepseek-harness-Plugins: Bindet verfügbare DSH-Sitzungstelemetrie ein, erhält andernfalls OTel-Signale und exportiert über Standard-OTLP.

Settings-Bereich zur Token-Nutzung: Gesamtwerte für Eingabe, Ausgabe, Cache-Lese- und -Schreibzugriffe, Reasoning und Aufrufe sowie Aufschlüsselung nach Modell, Tag, Monat und Projekt und ein Tagesverlauf der letzten 30 Tage. Der Verlauf wird einmal auf einem Worker-Thread neu aufgebaut und danach anhand aktueller Sitzungsereignisse gepflegt.

Vergleicht vorhandene DSH-Sitzungen oder führt kontrollierte A/B-Tests zwischen Agenten-Presets aus. Zeigt ausgerichtete Zeitachsen, gepaarte Metrikdifferenzen, explizite Erfolgskriterien und exportierbare Berichte.

Prüft Ollama, LM Studio, vLLM und llama-server auf dem Windows-Host aus WSL, vergleicht `ctx` und meldet `apiReady` von `/v1/models` im Vergleich zur TCP-Erreichbarkeit.

Meldet die Kodierung von PowerShell, cmd und `LANG` zur Diagnose von UTF-8- und Codepage-Problemen.

Meldet Docker-CLI, Kontext und Daemon-Erreichbarkeit in WSL sowie den Gesundheitsstatus von vLLM `:8000 /v1/models` und Hinweise zur GPU-Laufzeit.

Bildgenerator-Workbench und Agent-Tool für DSH: ark9_generate_image erzeugt Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild über beliebige OpenAI-kompatible APIs. Nutzer konfiguriert Kanäle, kein Endpoint enthalten (baseURL, Key, Modell selbst angeben). Agentenbilder standardmäßig freigabepflichtig: Warteschlange, keine Kosten vor Freigabe; sofortige Meldung „awaiting your approval“, Ergebnis/Ablehnung/Timeout im nächsten Turn. Fünf Tabs; Seitenverhältnis/Größe mit Qualitätsbudget und 16-px-Ausrichtung, transparenter Hintergrund, Stapel bis 10 als Unteraufgaben, eigene JSON-Promptquellen über Host-Proxy, dauerhafte Logs mit Retry, Aggregation mit Modellabruf je Kanal, UI zh/en, Konfigurationsimport/-export. Better-Sidebar-Tab mit dsh-better-sidebar; über FAB dsh-cua, wenn beide installiert sind.

Drei unabhängige Sprachkanäle für die Ausgabe: Tool-Aufrufbeschreibungen (Titel aller Karten, inklusive run_code in PTC-Presets), Thinking und Antworten. Jeder folgt der Web-GUI-Sprache, erzwingt eine Sprache oder ist aus; Standard: Nur Beschreibungen folgen der GUI. Globale Runtime-Context-Anweisung im Host, GUI-Sprache vom Client gemeldet; Umschaltung über Plugin-Karte in Settings.

Schwebender GPU-Monitor für die DSH-Web-UI: kompakter, verschiebbarer Streifen mit exaktem Namen, Auslastung, VRAM, Temperatur und Leistungsaufnahme jeder dedizierten GPU aus nvidia-smi. Bleibt über Seitenpanels/Karten sichtbar; listet VRAM-Spitzenprozesse, sofern der Treiber sie meldet. Ohne NVIDIA-Treiber erscheint eine n/a-Anzeige.

Skill-Bibliothek im Floating-Panel: Tabs skills/call ledger/quick start. Nutzer wählt Root per Systemdialog (Standard ~/.dsh/skills; kein festgelegter Pfad). Zweistufige Kategorien, manuelle/Stichwort/KI-Gruppierung und Baum-/Listenansicht, rein visuell (keine Dateien verschoben). Liest SKILL.md-Frontmatter; Suche nach Name/Beschreibung/Originaltext, Vollansicht. Aktivierung je Skill/Kategorie/Bibliothek ändert disable-model-invocation, sichert vorher SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> und rollt bei Fehler zurück. Ledger trennt auto/manuell, erfasst Erfolg/Fehler über tools/result, zeigt Anzahl/Quote/Trend/Rang und nutzt vorhandene Datei. Hot Reload. Einstellungen: drei Bälle ein-/ausblenden, außerhalb des Bildschirms zurückholen, aus 130 gemeinsamen Skins wählen.

Meldet die aktuelle WSL-Distribution und warnt bei mehreren eingerichteten Distributionen.

Analysiert DSH-Session-Logs zur Zuordnung KI-geschriebener Dateien, legt c8-Coverage darüber und meldet KI- gegenüber menschlicher Code-Coverage mit Trust-Score; zusätzlich Check/Fix/Verify-Toolloop zum Schließen von Testlücken.

MCP-Datenserver für Fußball: Ergebnisse, Statistiken, Quoten, Tabellen, Form und direkte Duelle für 18 europäische Ligen (ab 1993-94) und 8 Pokalwettbewerbe. Für jeden MCP-Client und zusätzlich als DeepSeek-Harness-(dsh)-Plugin nutzbar.

Neural Ledger · neuronales Arbeitsbuch — verwandelt DSH-Kollaborationssitzungen in ein visuelles Arbeitsjournal: Tokenanalyse, intelligente Erkenntnisse, Trendprognosen und Markdown-Berichte für Tag/Woche/Monat mit einem Klick.

Private Plugins für DeepSeek Harness über einen eigenen Settings-Eintrag aus privaten Git-Repositories oder lokalen Dateien (Tarball-Upload/Ordnerauswahl) importieren.

Nur lesender DSH-Umgebungs-Healthcheck: Erkennung von Festplatte, Speicher, Latenz, ~/.dsh-Ballast und veralteten Plugins mit abgestuften Berichten und Baseline-Trendvergleich. Löscht nichts.

DeepSeek Harness-Plugin für NI Multisim: Schaltungsgenerierung, Simulation, Optimierung und Laborberichte über MCP