Plugins

Wandelt Rohdaten (CSV / eingefügte Tabelle / SQL-Ergebnisse / DuckDB) in einen strukturierten Markdown-Bericht mit geschäftlichen Schlussfolgerungen, Kennzahlen und Diagrammen um.

Vom Agenten initiierte Sprachanrufe: `offer_call` lässt beim Menschen klingeln (接听/拒接/稍后再说); angenommene Anrufe werden lokal mit CrispASR + Qwen3-TTS (9 Sprecher, 2 chinesische Dialekte) synthetisiert und abgespielt, abgelehnte Anrufe geben die Entscheidung an den Agenten zurück.

Abzeichen im Sitzungs-Header, das den DeepSeek-Spitzen-/Nebenzeitstatus anzeigt, Token-Preise pro Modell beim Hover und tatsächliche Sitzungs-/Turn-Kosten aus der tatsächlichen Nutzung.

Rückruf-(撤回)-Plugin für die DSH Web UI: ein Undo-Button an jeder Nutzernachricht, der die Runde und alles Nachfolgende dauerhaft entfernt, ohne Codeänderungen rückgängig zu machen.

Stellt dem Modell ein sleep-Tool bereit, das die Ausführung für eine angegebene Zahl an Millisekunden pausiert und dann zurückkehrt, mit Unterstützung für Abbruch/Clamping.

Verbindet Sitzungsbilder mit konfigurierbaren Vision-Anbietern und gibt rein textbasierte Analysen an berechtigte DeepSeek Harness-Modellrouten zurück.

Schreibt lokale JSONL-Zusammenfassungen von Tool-Aufrufzahlen je Runde und groben Verifizierungssignalen, ohne Prompts, Tool-Argumente oder Ergebnistext zu speichern.

Fail-closed-Brücke für den Feishu(Lark)-Kanal: mit einem Bot chatten und Antworten des dsh-Agenten erhalten — mit optionaler Human-in-the-Loop-Werkzeugfreigabe (Allow/Deny-Karten vor jedem Bash-Aufruf, Fail-closed-Timeout). Integration ausschließlich mit dem offiziellen Python-SDK (fest gepinnt); standardmäßig ablehnende Whitelist, Webhook-Signatur-/Zeitstempel-/Replay-Prüfung, chatweise klebrige Sitzungen; tägliche Kompatibilitätsprüfung mit dem neuesten SDK; zweisprachige Dokumentation.

Bark-Push-Benachrichtigungen ans iPhone: Ereignisse für Rundenabschluss, Warten auf Eingabe und Genehmigungen werden vom DSH-Host gesendet.

Laufzeit-Policy-Wächter für DSH: blockieren wiederholt fehlschlagende Toolaufrufe, übergroße Shell-Befehle und mit lokalen Befehlen verkettete Netzwerkaufrufe. Dazu kommen Batch-Tools (read_batch/edit_batch), ein SYSTEM.md-Modus zum Ersetzen offizieller system-prompt-Abschnitte durch eine eigene Datei, sanfte Konvergenzhinweise und Turn-Telemetrie.

Erstellt standardmäßig drei Ergebnisse aus einem wissenschaftlichen Paper-PDF: chinesische Literaturbericht-Präsentation (.pptx) in der Physikvorlage der Nanyang Normal University, passendes Word-Sprechskript und zweifarbiges HTML mit Verteidigungsfragen (gut zehn kurze, direkte Antworten). Python 3 mit python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf erforderlich (pypdf als Fallback); Installation per pip install -r requirements.txt.

Nutzungsdashboard für DeepSeek-Harness-Sitzungen mit Preisen, Tokens, Verläufen pro Runde und Kostenmarkierungen für jede Antwort.

Sitzungsübergabe: /handoff fasst jüngste Turns mit einem LLM zusammen und öffnet im selben Arbeitsbereich eine neue Sitzung, deren erste Nachricht die Zusammenfassung ist. Kann automatisch auslösen, wenn Kontextfenster oder Sitzungsumfang wachsen. Unterstützt DSH 0.1.0-rc.5–rc.8, 0.1.1-rc.2, 0.2.0-rc.2 und 0.2.1-rc.2.

Überträgt die rtk-Tokeneinsparung aus Claude Code auf DSH: Schreibt geeignete Befehle um und komprimiert unerreichbare Builds, Tests und Logs (git, cargo, npm, pytest). Nennt Auslassungen und Wiederherstellung; kann die Sandbox den rtk-Store nicht erreichen, wird das Original gespeichert und der Pfad angegeben. Einsparungen stehen unter dem Eingabefeld, Details mit /rtk stats. Bei unsicherer Umschreibung, fehlendem rtk oder drohendem Argumentverlust läuft der Originalbefehl. rtk-Binary enthalten, keine separate Installation auf gängigen Plattformen.

Pixel-Art-Desktop-Haustier: ein Basketball-Küken unten rechts in der DSH Web GUI. Mit Sprite-Animationen, Ziehen mit Einrasten am Rand, Klickgeräuschen, Erinnerungen bei wartenden Sitzungen, Kostenblasen pro Zug, Nutzungsbuch und DeepSeek-Guthabenabzeichen.

Bildgenerierung und -bearbeitung für GPT Image, Gemini (Nano Banana) und Grok mit offiziellen, OpenAI-kompatiblen, api.toolify-ai.com- und eigenen HTTP-Providern. Text-zu-Bild, Referenzbildbearbeitung, Canvas-Annotation, Maskenbearbeitung und Agenten-Mehrturn-Chat; Bilder und Verlauf bleiben auf dem Gerät. Die Workbench enthält unverändert den MIT-lizenzierten GPT Image Playground v0.9.0 von CookSleep. Das Upstream-Projekt ist eine eigenständige Web-App, kein DSH-Plugin.

Vollständig lokales Langzeitgedächtnis für dsh über Gespräche und Projekte hinweg, gespeichert in einer einzelnen JSON-Datei ohne Netzwerkaufrufe, Modellaufrufe oder API-Schlüssel. Mit memory_save, memory_search, memory_list, memory_forget und memory_review. Ruft Erinnerungen nach Schlüsselwort und Tag mit einstellbaren Ranking-Gewichten vor jedem Zug ab. Markdown-Import, einschließlich Kun- und Hermes-Agent-Formaten, Export im nativen oder Hermes-Agent-Format sowie Einstellungsseite zum Durchsehen und Bearbeiten.

Verschiebbarer Gesprächsbaum für DeepSeek Harness: beliebige Turns in einer Seitenleiste ansehen, zu ihrem Zweig zurückkehren und von jedem Turn einen neuen Zweig abspalten. Aufeinanderfolgende Turns werden zu einem Knoten zusammengefasst.

Lokales Langzeitgedächtnis für DSH-Sitzungen: archiviert ältere Turns bei Kontextdruck. Der Zusammenfassungsindex beschleunigt Listen/Statistiken/Fensterprüfung/Archivplanung; wird bei Fehlen neu erstellt und kann manuell vollständig geprüft werden. 4 Hot-Memory-Stufen; Projektdokumente mit enabled/disabled/archived-Filtern, optionalem inhaberkontrolliertem Familiensharing und Projektgedächtnis; Nutzer-/Assistentenvorschauen; umbenennbare Memory-Familien mit Root-Transfer, Wiederherstellung nach Abdankung und Übernahme verwaister Familien. Stichwortsuche (Segmente/Seiten), manuelle Injektion, 20K-Segmentlesen, Tags, gestufte Abrufhinweise, Altformat-Kompatibilität und Versionsprüfung. Je Sitzung aus; /palace on oder Memory-Palace-Tab schaltet ein. Daten bleiben im Arbeitsbereich.

QQ-artige Hinweistöne für DSH: QQ-Nachrichtenton bei Turn-Ende und QQ-Systemton bei benötigter Freigabe oder Antwort. Liest unter Windows die lokale QQ-Installation aus und nutzt sonst integrierte Töne.

Rollenspiel-Begleitgedächtnis für DeepSeek Harness: je Gespräch editierbare Persona (Gewichtung 1–100, schrittweise KI-Verfeinerung), Beziehungen zwischen Sprechern, KI-bewertete Vektorerinnerungen, Neun-Emotionen-Tabelle je Turn und Selbstentwicklungsregister. Dazu Suche der letzten 48 Stunden, Begleit-Komprimierung, Themenvorhersage im Leerlauf, Tonkarten, Gewohnheitshinweise per Kleinmodell und lokaler datierter Wissensbestand mit Auto-Packing nach Turns/Tokens. Die Integrationen-Seite listet ausgewählte Plugins und lädt GitHub Releases.

Ergänzt Bearbeiten und Löschen für eigene Nachrichten. Bearbeiten kürzt die folgenden Turns und sendet den neuen Text erneut; Löschen entfernt die Nachricht und diese Turns. Optional können beide Aktionen die in den entfernten Turns protokollierten Dateiänderungen zurücksetzen; wenn eine Datei inzwischen geändert wurde, wird dies abgelehnt. Die Seitenleiste behält nur ein Gespräch.

Frage zu einem Satz stellen, ohne den Chat abzulenken: Passage in einer Web-Unterhaltung auswählen und kommentieren; das Sitzungsmodell antwortet in einem kleinen Thread daneben, der Hauptchat bleibt unberührt. Es darf Sitzung und Arbeitsverzeichnis lesen, das Web nur bei Aktivierung, ändert jedoch nichts. Kommentierte Stellen bleiben mit Badge für ungelesene Antworten markiert. Send to chat übergibt den Thread an den Agenten, wenn er handeln soll.

Zeigt in der Seitenleiste Kosten pro Turn und Sitzung, die Aufschlüsselung nach Provider/Modell, Subscription-Verbrauch und den Kontostand des angemeldeten DeepSeek-Kontos.