Plugins

Kombiniert Symptom-Ursache-Regeln aus einer Fehlerwissensbasis mit ähnlichen Fällen, um mögliche Motordiagnosen samt Belegen und vorgeschlagenen Zusatztests zu ordnen.

Vollbild-Framework für Business-Apps in DeepSeek Harness Web. Die Arbeitsumgebung mit dunkler Seitenleiste bündelt DB-Verbindungstest und SQL-Abfrage, zweistufige Wissensbasis (Rechnungen/Buchhaltung) mit lokaler Suche und Word-Import, Umgebungsmetadatenvergleich mit ALTER-SQL-Erstellung, Datenwörterbuch, Demos zur Agentenlog-Suche, Testfall-Runner, Evernote-Notizen, Entwicklerwerkzeuge und Minispiele.

DSH-Wissensgraph-Gedächtnis mit better-sidebar-Tab und eigenständigem Dashboard `/graph-memory/app`: Extrahiert TASK/SKILL/EVENT-Knoten und ruft Wissen sitzungsübergreifend ab. npm-Paket: dsh-graphmemory.

Fragenindex je Sitzung für die DSH-Web-UI: zeitproportionale Punktleiste am rechten Rand und ausklappbares Kettenpanel mit allen Nutzerfragen samt Zeit, einschließlich Branch-/Subagent-Sitzungen. Klick auf einen Knoten springt zur Nachricht und hebt sie hervor.

Git-native, auditierbares Langzeitgedächtnis für KI-Agenten.

Appübergreifendes Projektgedächtnis für DeepSeek Harness mit rollengetrennter Rückschreibung, visuellem Wissensbereich, bestätigten Korrekturen, Sitzungssteuerung, lokalen Writer-/Organizer-Einstellungen und Vorschau einer konto-freien lokalen Windows-Installation.

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.

Sprachansagen bei Gesprächsende mit Titel, Runde und Ergebnis sowie Live-Vorlesen der Antworten Satz für Satz. Nutzt integriertes edge-tts, ohne Drittanbieterabhängigkeiten.

Clean-Architecture-Referenzbibliothek für DSH: Indexiert 8 fixierte Repositories aus Go, Java, C# und Python in einer lokalen FTS5-Datenbank, mit Assertion-Regeln, Review-Protokoll und schreibgeschütztem Beobachtungspanel.

Wachsende Memory-Workbench für DeepSeek Harness: Verfolgt den Ausbau der Hindsight-Bank mit 7-Tage-Kurve, Abruf-Heatmap und Zeitachse und verwaltet Wissensseiten sowie Hintergrundaufgaben. Das Plugin startet den lokalen Daemon automatisch.

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.

Lädt Gesprächsfortschritt automatisch zu Tencent IMA hoch (Tagesnotiz und Work-Wissensbasis) und bildet den lokalen Claude-Code-ima-upload-Workflow nach.

DeepSeek-API-Guthaben und Kosten je Aufruf: dauerhaftes Kostenbuch auf Basis tatsächlicher Nutzungsabschnitte, offizielle Pekinger Spitzen-/Nebenzeittarife (x2), Guthabenabfrage alle 60 s und ein Eintrag am Seitenleistenfuß mit Guthaben und heutigen Ausgaben.

Benutzernachrichten-Sprungleiste für die DSH-Web-GUI: ein Minimap-artiger Streifen am rechten Rand der Konversation, mit Hover-Vorschau, Klicken zum Springen, Ziehen zum Scrubben und einer Viewport-Markierung.

Enterprise-Workbench für DSH: KI-Mitarbeiter, Wissensdatenbanken, Skills, MCP-Server und DSH-Plugins aus einer laufenden Sitzung heraus verwalten.

Konversationskarten-Leiste am linken Rand des Transkripts: ein Tick pro Benutzerzug, gelesen aus dem vollständigen Sitzungsprotokoll auf dem Host statt aus der gerenderten Seite, sodass lange Sitzungen vollständig abgedeckt werden. Beim Überfahren werden die benachbarten Ticks nach Pixelabstand aufgefächert und eine scrollbare Vorschau des Prompts dieses Zugs und seiner letzten Antwort eingeblendet; ein Klick scrollt zum Zug und lädt zuerst ältere Historie nach, wenn sie noch nicht gerendert wurde; der Tick für den sichtbaren Zug bleibt beim Scrollen hervorgehoben.

Computersteuerung unter Windows für DSH: Screenshot, Vision-Modell und simulierte Maus-/Tastatureingaben mit selbstlernender Wissensdatenbank. Bietet Plugin-Tools im Dualmodus und einen pwsh-Fallback nur mit Skills.

Lokales Wissensdatenbank-RAG für DeepSeek Harness – indexiert Projektdateien und sucht nach relevantem Kontext.

Das task-center-Plugin-Set für DeepSeek Harness in einem Paket: Aufgaben-Ledger, Modell-Tools, menschliche Befehle, Wach-Patrouille, Kontingent-Resume-Wächter, Idle-Session-Mining, der Reaper, geplante Sendungen und das Web-Kanban.

Lokales, auditierbares persönliches Gedächtnis für DeepSeek Harness: Präferenzen, Projektkonventionen, Workflows und Fehlerlektionen werden als changelog-geführte JSON-Datei im Workspace gespeichert, mit Onboarding, automatischer Extraktion von Projektkonventionen und beleggestützten Lektionen.

Erstellt eine Windows-Desktop-Verknüpfung, die DeepSeek Harness bei Bedarf startet und die Web-UI in einem Chrome- oder Edge-App-Fenster öffnet.

DSH Web Usage Center mit lokaler SQLite-Historie, HUD und Dashboard, Hub-Konto-/Kontingent-Snapshots, benutzerdefinierter Preisgestaltung und Gebührenbuch sowie CSV/JSON-Export, zusätzlich OAuth für Coding-Pläne und ein optionaler Loopback-OpenAI/Anthropic-Gateway.

DeepSeek Harness Speicher- und Wissens-Hub, der Update-, Abruf- und Subscribe-Aufrufe zwischen kompatiblen Plugins weiterleitet, mit optionalem transaktionalem Rust-Backend.