Plugins

LLM-freie, verlustfreie* Kompaktierungs-Engine für DeepSeek Harness.

Laufzeitumschaltbare Modell-Ausgabestile mit Claude Code outputStyles-Parität, zusätzlich das Präsentationsprotokoll output.render.*: ein /style-Befehl, sitzungsbezogene Persistenz, systemPrompt-Injektion, sechs integrierte Stile, ein Web-Picker sowie eine Renderer-Registrierung mit Regeln pro Sitzung/Werkzeug und /export.

Überträgt den dsh-Sitzungsstatus per Bridge an die cc-pet-Desktop-Haustier-Sprechblase: Denken, Tool-Aufrufe und Abschluss in Echtzeit.

Wiederkehrende Loops: `/loop`-Befehl plus Loop-Tool plus Aktivitäts-Statusleiste.

Importiert Chat-Verläufe aus claude-code / codex / reasonix / zcode in dsh-Sitzungen: Workspace-Bindung, erhaltene Tool-Aufrufe, Schutz vor übergroßen Sitzungen, Wiederherstellung der zcode-Kompaktierung.

Lässt dsh- und Claude-Code-Sitzungen direkt miteinander kommunizieren; mit einer klickbaren Peer-Listen-Karte (Sortieren/Suchen/Senden/Aktualisieren).

Bringt das Chat-Erlebnis von deepseek.com (Web/App) nach DSH: Prompt direkt bearbeiten und Antworten an Ort und Stelle neu generieren, mit einem Versions-Pager <i/N> je Nachricht (Baummodell, stabil über Unterhaltungen hinweg).

Kompakte Rundenleiste am rechten Rand mit Hover-Zusammenfassungen und Klick-Navigation.

Evidenzbasierter Inspektor für die integrierten Funktionen von DSH Web: Laufzeit-/Konfigurationsherkunft, Kompatibilitäts- und Drift-Diagnosen sowie Fail-Closed-Steuerungen für neun überprüfte UI-Blätter.

Liest die Dateien, auf die AGENTS.md über @path-Importe verweist, und spielt ihren Inhalt beim Start einer Sitzung in den Modellkontext ein, mit Byte-Budgets, erneuter Einspeisung nach der Kompaktierung und einer Einstellungskarte in sechs Sprachen.

Die Autorenschaft von Git-Commits an die Identität der Umgebung binden (gh-Konto + Noreply-E-Mail).

Cristiano-Ronaldo-Desktop-Haustier für DeepSeek Harness: ein Chibi mit Portugals Nummer 7 in einem Overlay unten rechts, dessen Animation dem Agentenzustand folgt (dribbelt bei laufenden Werkzeugen, denkt, wartet bei Genehmigungen, taucht bei Fehlern und feiert SIU mit Host-Sound am Turn-Ende); es ist verschiebbar, blickt auf den Cursor, taucht bei Dreifachklick, und ein Panel verwaltet mehrere Haustiere und importiert eigene Spritesheets. Es läuft auch als randloses, immer sichtbares natives Windows-Fenster weiter, nachdem der Browser geschlossen wurde: Hovern zeigt Workspace und Gesprächstitel, Doppelklick öffnet Harness in Edge. v2.2 ergänzt einen Videoweg (Hintergrundabtastung, Chroma-Keying, Bewegungssegmentierung, union-bbox), und Haustiere lassen sich unter DPSL-1.0 in der …

ICVO-Kit für Codestandards in DeepSeek Harness (früher dsh-coding-kit): ein Bündel-Plugin, das beim Laden Werkzeuge registriert und die Standards erst einspielt, wenn apply_coding_standards aufgerufen wird, plus eine P0-Gate-CLI (npx spec-wave) mit G1-G7-Prozessbefehlen, Skill-Installation, Anwendung auf dem Host und Aktualisierung der IDE-Sperre.

Offizieller QQ-Bot-Kanal für DeepSeek Harness (funktionenreiche Fork von tencent-connect/dsh-qqbot): Gruppen- und Privatchat mit dem vollständigen Agenten, Sticker-Bibliothek mit automatischem Tagging und KI-Meme-Antworten, Gruppenverwaltung (Beitrittsgenehmigung und Stummschaltung), botplay-Interaktionskarten-Ereignisse mit paginierten Katalogen, Nutzer-Erweiterungsregistry (eigene Slash-Befehle und QQ-Werkzeuge), geplante Aufwachvorgänge, Remote-Genehmigungen über QQ und ein schwebendes Dock als Web-UI.

Prompt-Optimierung per Klick im Composer — schreibt den Entwurf in einen strukturierten Prompt um (Rolle und Ziel, ausführbare Schritte, Ausgabeformat, Akzeptanzkriterien, Randfälle), mit Vorher-/Nachher-Vorschau, Zurückübernahme und Rückgängig. Ändert niemals die Absicht, erfindet niemals Anforderungen.

Steuert ein echtes Chrome über einen lokalen MCP-Server, sodass der Agent bei Google/Bing/Sogou suchen, beliebige Seiten inklusive JS-gerenderter und login-geschützter Inhalte lesen, Klick/Scroll/Eingabe/Tastendruck/Auswahl in einem Hintergrundfenster automatisieren sowie Plattform-Suche/Detail/Kommentar/Download für Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X und Reddit ausführen kann; fortsetzbare Kommentare, SHA-256-verifizierte Downloads, Cookies werden nie zurückgegeben, nur localhost.

Zeigt Coding-Plan-Nutzung und Saldo für 5 AI-Provider (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) neben dem Composer-Input, wechselt mit dem gewählten Modell und verwendet in DSH-Modelleinstellungen konfigurierte API-Schlüssel wieder.

Audio- und Sprachwarnungen für die dsh Web GUI: unterschiedliche Töne und optionale Sprachausgabe für Genehmigungen, Fragen, Abschlüsse und Fehler.

Git-ähnliche Gesprächsverzweigung, die echte Zusammenarbeit von Programmierern nachbildet: Ein Root-Zweig des Sekretärs verteilt Aufgaben an Kindzweige mit eigenen Kontexten und führt sie nur als komprimierte Zusammenfassungen via Squash oder Rebase zusammen; enthält /branch-Befehle, einen Branch-Tab, Branch-zu-Branch-Nachrichten und eine Governance-Baseline, die jeden Sitzungszweig mit einem Git-Worktree koppelt.

Lifecycle-Verwaltungs-UI für den Modellanbieter llm-pi-ai: Anbieter mit benutzerdefinierten Headern und AES-GCM-verschlüsselten API-Schlüsseln erstellen, bearbeiten, löschen, aktivieren und deaktivieren; deinstallationssichere Wiederherstellung geparkter Anbieter, Remote-Modellerkennung mit Stapelschreiben, intelligentes Routing mit fünf Strategien, Union-/Schnitt-Komposite, Konnektivitätstests pro Modell und Anforderungsobservabilität.

Context-Assembler-Plugin für DeepSeek Harness: Themenblock-Context-Assemblierung, Wasserdruck-Themen-Splitting, Tool-Trace/-Rewrite, Reality-Recall-Injektion und Handoff-Planung.

Fügt Drag-and-Drop-Anhänge für Dateien und Ordner zur Web-UI hinzu, mit Composer-Karten, persistentem Verlauf und Workspace-gestützten Pfaden.

100+ Multi-Plattform-Social-Media-Daten-Skills plus 40 native MCP-Tools, die Daten-APIs, KI-Suche und KI-Generierung abdecken — alles mit einem Befehl installierbar.

Ein schlanker Port von Headroom: komprimiert Tool-Ausgaben, kürzt bis zu 20 % des Kontexts, ohne den Kontext-Cache des Modells oder die Agent-Leistung zu beeinträchtigen.