Plugins

Verbindet Huawei Cloud CodeArts per integrierter OAuth2-Anmeldung (PKCE + DPoP) oder eingefügtem Token mit DeepSeek Harness; CodeArts-Modelle stehen dann im Chat bereit. Liest Kontostand, auslaufende Guthaben und täglichen Check-in je Konto über die CodeArts-Credit-API, zählt Anfragen und Tokens lokal und zeigt Guthaben unter dem Eingabefeld. Guthabenzeile und upstream-Warteschlangenhinweis lassen sich getrennt abschalten.

Bettet Copree (früher AIsChat) in die DSH-Weboberfläche ein: das Open-Source-Framework für KI-Gruppenchats und programmierbare Welten. Die KIs sind Bewohner, keine Werkzeuge, mit eigenem Gedächtnis, Zustand, Charakter; sie reden von selbst, Zuschauen/Mitmachen möglich. Group World: Jeder Gruppenchat bindet eine lebendige Welt (Webseite + Welt-KI + Code + Uhr), die die Welt-KI über DSH-Werkzeuge baut und bearbeitet. Enthalten: das native Board (Kontakte, angeheftete DMs, Gruppen), Echtzeit-Chat über einen HTTP/WS-Proxy gleicher Herkunft, Markdown/LaTeX, Gruppeneinladungen, Bildnachrichten, Ganzseiten, Ein-Klick-Spiegelung der Welten in DSH-Arbeitsbereiche (Ordner + DSH-Sitzung + world_*-Werkzeuge). Nur Frontend: Proxy auf ein selbst gehostetes Copree-Backend (127.0.0.1:5228, selbes Repo).

Bilibili-artiges Danmaku-Overlay für den DSH-Web-Chatbereich: Scroll-, Top- und Bottom-Spuren, gesteuert durch Agent-Ereignisse, drei Preset-Pakete, optionale LLM-generierte Kommentare, ein verschiebbarer Steuerball, sitzungsbasierte Pools mit Wiedergabe sowie eine Einstellungskarte.

Medien- und Vision-Workspace für DeepSeek Harness: Erzeugung von Bildern, Videos und Sprache, Fragen und Antworten zu Bildern sowie Lokalisierung von Elementen, OCR für lange Bilder, Pixel-Diff, Verifikation von HTML-Screenshots und Zusammenfassung von Videos, mit DashScope- und OpenAI-kompatiblen Anbietern, Modellpools und einem Workbench-Client.

Automatische Sitzungs-Retrospektive: Nach Abschluss eines Gesprächs destilliert sie nützliche Erfahrung in wiederverwendbare Skills in der Skill-Bibliothek, die das Modell aufrufen kann, mit signalbeschleunigten Auslösern, manuellen Läufen, einem Genehmigungsmodus und Skill-Bibliotheks-Governance (archivieren/wiederherstellen, nie direkt löschen).

Qingxiao-Design-Skin (Wuthering Waves) für die DSH-Web-GUI mit einer Eisblau-/Jade-/Mondweiß-Palette, Schwertlicht-Partikeln und vom Benutzer austauschbaren Hintergründen.

Modellseitiges display_file-Tool, das 36 Dateiendungen in der Weboberfläche inline darstellt: Bilder mit Klick-Zoom-Lightbox, spulbares Video, Audio, PDF, per LibreOffice auf dem Host in PDF konvertierte Office- und OpenDocument-Dateien sowie lokales HTML in einem isolierten Frame; Bytes werden über eine signierte HTTP-Route mit Range-Unterstützung gestreamt, und PNG/JPEG/WebP/GIF gelangen auf bildfähigen Routen auch in den Modellkontext.

Wissensdatenbank nach dem Karpathy-LLM-Wiki-Muster für DSH: wiki-write/wiki-search-Fähigkeiten, abhängigkeitsfreie Pipeline (Lint/Index/mnemon-Speichersync/Qualitätsfeedback), minimales Lebenszyklus-Plugin mit Schema- und Wissensvorschau, SiliconFlow-Semantikabruf über einen Ollama-kompatiblen Proxy.

DeepSeek-Nutzungsdashboard für DSH Web: Schätzung der verbleibenden Tage aus dem jüngsten Durchschnittsverbrauch, tägliche/monatliche/kumulative Kosten mit Periodenvergleich, Kostenranking pro Modell, Cache-Einsparungen, Auswirkung von Spitzen-/Nebenzeitenpreisen und ein ziehbares schwebendes Guthaben-Widget.

Rechte Seitenleiste der DSH-Web-GUI: Dateiexplorer im VS-Code-Stil plus Versionskontrolle (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, Commit-Graph, fetch/pull/push-Sync, Branch- und Remote-Verwaltung, git init, Wechsel zwischen mehreren Repos, farbcodierter Dateistatus, Dateityp-Symbole), eine Editoransicht, die jede aus dem Chat, dem Dateibaum oder der Versionskontrolle erreichte Datei öffnet (Markdown/HTML/PDF/Bild-Vorschau, Syntaxhervorhebung für 15 Sprachen, Diff-Bearbeitung auf Hunk-Ebene, Speichern mit Ctrl+S), Dateioperationen (neu/verschieben/kopieren/löschen, im Explorer anzeigen), eine einklappbare Icon-Leiste, ein unteres Terminal mit mehreren Tabs (ConPTY) und Commit-Nachrichten, die aus dem bereitgestellten Diff von einem host-konfigurierten Modell erzeugt werden.

Außerhalb des Quellbaums installierbares Plugin-Marktplatz-Bundle für DeepSeek Harness

Menschlich lesbare Markdown-Speicher für DeepSeek Harness: Speicher auf Benutzerebene (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + Workspace-Ebene-Speicher, der in jedem Turn injiziert wird, automatische tägliche Log-Erstellung mit Destillation, Brücke zu bestehenden WorkBuddy/CodeBuddy-Speicherverzeichnissen, memory_note / memory_note_user / memory_read-Tools mit eingebautem Deduplizieren und eine zweisprachige Einstellungsseite. Klartextspeicherung, keine Datenbank.

Eine konfigurierbare 17-Segment-Sitzungsstatusleiste für das dsh-Composer-Dock mit Live-TPS, modellbasierter Kostenschätzung und einem Nutzungs- und Kostendialog.

Sekundäre Arbeitsverzeichnisse für ein DSH-Projekt: Der Agent behält den primären Arbeitsbereich als cwd bei und erhält gleiche Lese-/Schreib-/Ausführungsrechte für konfigurierte sekundäre Verzeichnisse, konfigurierbar über den Sitzungskopf und die Neue-Sitzung-Seite.

Reproduzierbare Wissenschaftswerkbank: agentengesteuerte Zellen, Inline-Abbildungen mit Feedback/Neuausführung, Manifest-basierte Provenienz, Umgebungs-Snapshots und publikationsreife Abbildungs-Skills (9 bio_*-Tools + Werkbank-UI).

Benachrichtigt Sie, wenn eine Unterhaltung abgeschlossen ist: spielt einen Ton ab und zeigt eine Windows-Benachrichtigung, sobald der Agent inaktiv wird (konfigurierbare Sounddatei, Lautstärke, Entprellung/Drosselung).

Bidirektionale WeChat-Bridge (iLink): Push bei Rundenende und Genehmigungsanfragen, Genehmigen/Ablehnen und Nachrichteneinschleusung direkt im Chat, persistente Deduplizierung und konvergentes Chunking langer Antworten; Channel-Schicht erweiterbar auf weitere Messenger.

Lokales DSH-Bibliothekspanel: Indiziert Dateien und Artefakte als durchsuchbaren Kartenbaum mit PDF-/Office-/Bildvorschau; Papersuche über arXiv/OpenAlex/Crossref und andere, Web-Archivierung als Markdown-Schnappschüsse, Plugin-Marktplatz-Tab und Ein-Klick-Wechsel zu Ressourcen installierter Plugins (Personas, Meme-Pakete, Whale-Widget-Assets). Enthält 18 Tools und 22 Host-Routen.

Drei Agent-Presets mit getrenntem persistentem Memory: 鲸鱼娘Agent预设 (umgangssprachliches vereinfachtes Chinesisch, nennt Nutzer 主人, anhänglich-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (darf widersprechen, ausweichen oder kühl sein; weniger süß) und 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (Originalpersona, Zuneigung nur zum Nutzer, in Gruppen gedrosselt). Alle nutzen die offizielle Minimalkomposition (eine persistente Shell) sowie Datei-Lese-/Schreib-, glob- und grep-Tools. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md und whale-loli-v3-naughty.md werden über whale_memory, whale_memory_v2 und whale_memory_v3 getrennt gelesen; keine Memory-Überschneidung beim Lesen oder Schreiben. billion-context komprimiert Gespräche; dieses Plugin behandelt Zusammenfassungen als Belege und ermöglicht Details bei Bedarf.

Nach der Installation kann DSH Zotero bedienen: Bibliothek durchsuchen, PDF-Volltexte lesen, Markierungen und Notizen zusammenfassen, Sammlungen thematisch ordnen, heruntergeladene Arbeiten importieren und eine Übersetzung an einen Eintrag anhängen. Das rechte Seitenpanel fügt Eintrag, Auszug oder Sammlung mit einem Klick zum Gespräch hinzu. Modellaktionen benötigen die lokale Zotero-API und das Zotero-MCP-Plugin mit aktivierten Schreibzugriffen; das Seitenpanel benötigt nur die lokale API.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness. mind_map prüft den Agentenkontext (stabile seq IDs, Rollen, Tokengewicht, Löschgrenzen und clear-mind-Anleitung); clear_mind ersetzt einen ausgewählten Gesprächsverlauf per nativer Komprimierungstransaktion durch einen vom Modell verfassten Checkpoint. Tool-Aufruf und Ergebnis werden zu einem einzeiligen Tombstone; ein Hinweis warnt bei langem Kontext oder zu vielen Schritten im Zug.

Team-Wissensdatenbank für Offline-Wissensaustausch (FDE-Box-Szenario): Einstiegspunkte zum Durchsuchen, Volltextsuchen und Verfeinern; Rohmaterial wird automatisch in die Warteschlange gestellt und von einer seriellen Bot-Session zu Wiki-Seiten destilliert (Karpathy-LLM-Wiki-Muster: unveränderliches Rohmaterial, zweistufige Verfeinerung, Log-Stream, monatlicher Lint).

Zweitmeinungen auf Abruf über ask_advisor, mit editierbaren Anfragen, menschlicher Freigabe pro Aufruf und Textratschlägen von einem in DSH konfigurierten Modell.