Plugins

Registriert zwei MCP-Server, die installierte AutoCAD- und SolidWorks-Desktop-Apps über COM steuern, sowie zwei Skills bei Bedarf. Nur Windows, Python 3.11+. Die fixierten Upstream-Server installieren sich beim ersten Laden; angezeigt wird nur der Server, dessen CAD-App registriert ist. Jeder Server bewirbt zwei Meta-Tools statt des vollständigen Katalogs (hier ein Discovery-Shim für SolidWorks, upstream DISCOVERY_MODE=search für AutoCAD). Senkt die vor der ersten Anfrage geladenen Schemas von 23.404 auf 256 Tokens bzw. von 83.732 auf 365.

Skill-Cockpit-Seite in der DSH-Appnavigation (sidebar.panellist): listet alle Skills, die dieses Gerät über sechs Arten von Skill-Roots tatsächlich bereitstellt, erklärt Unsichtbarkeit (Ausschlussgrund, fehlende Root oder deaktiviert) und schaltet Skills um, indem nur die jeweilige Einstiegsdatei umbenannt wird (SKILL.md / SKILL.md.disabled). Projektweite Skill-Roots bleiben schreibgeschützt.

Zählt Agentenschritte und ergänzt alle N Schritte den unmittelbar zu sendenden Batch um eine Fortschrittsanweisung: Der Agent nennt laufende, abgeschlossene und nächste Aufgaben und arbeitet ohne Pause weiter. Einstellbar sind Intervall, Prompttext und die standardmäßige Beschränkung auf den Hauptagenten.

Verpackt das Presentation-Skillset ppt-master upstream als installierbares DeepSeek-Harness-Plugin: Skills bytegenau eingebunden, drei Lifecycle-Tools (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), optionale venv-Interpreter-Isolierung und Konfigurationskarte auf der Plugins-Seite. Erfordert python3 >= 3.10 und die mit ppt_master_setup_deps installierten pip-Abhängigkeiten.

Macht ein DSH-Deployment zu einem Knoten eines dezentralen Agentennetzwerks: signierte Agent-Karten, Peer- und Zonenerkennung, Modell-Tools für direktes Nachrichtenrouting und beitretbare Sitzungsknoten in der Web-Seitenleiste.

Klassifiziert DeepSeek-Harness-Sitzungen automatisch mit Jev-Entscheidungsmodellen oder Agent-Tools und versieht Titel mit Status-Emoji (in Arbeit 🚧, blockiert ⏸️, Review 👀, erledigt ✅, Plan 💡, Fehler 🐛). Mit nahtloser Wiederherstellung des Lebenszyklus, optionaler Jev-Inferenz (Jev-API-Schlüssel erforderlich), Pflege der Modell-Tools und visueller Einstellungsseite.

OneBot-v11-Hub zwischen einer vorgelagerten OneBot-Implementierung (LLOneBot u. a.) und nachgelagerten Bots: leitet Ereignisse und Aktionen unverändert weiter. Bietet eine Sitzungschronik, ein Aktionsprotokoll, geschichtete Erinnerung (aktive Themen/Aufgaben, langfristige Ereignisse, Personen- und Gruppenprofile) sowie onebot_*‑Tools für Antworten, Medien, Mitglieder und rohe API-Aufrufe.

Preset-Generator für den Orchestrierungsmodus in DSH: ein Lead-Agent delegiert an vier eingebaute Rollen-Helfer, die nur ihre eigenen Tools mitführen, und das Web-Panel fügt pro Workspace eigene Helfer mit eigenen Tools, Skills und Modellen hinzu oder entfernt sie — ohne Änderungen am Harness-Quellcode.

AX-first Computer Use für macOS in DeepSeek Harness: Accessibility-Snapshots mit stabilen Refs, Hintergrund-Eingabe, Unicode-Tippen, Menüs und Apps, Set-of-Mark-Screenshots, On-Device-OCR und verifizierte Aktionen — 11 Tools, angebunden an die macos-cu CLI.

Laya-typisierte Entscheidungen (`noul` Ja/Nein, `choice`, `score`) als erstklassiger Cordis-Dienst (`ctx.laya`) plus die für das Modell sichtbaren Tools `laya_ask` und `laya_plan`. Das Plugin selbst installiert und lädt nichts herunter: Es ist ein Client eines `laya-mcp serve`-Sidecars, den Sie selbst starten, und es meldet, dass der Sidecar nicht läuft, statt beim ersten Tool-Aufruf unklar zu scheitern.

Session-Deep-Links, vollständiger Session-Export (Markdown/JSON), freigegebenes sitzungsübergreifendes Messaging mit Pairing sowie Tools für Team-Roster, Rotation und Wiederherstellung bei Arbeit über mehrere Sessions.

DeepSeek-Harness-Adapter für Context Mode: In-Process-ctx_*-Tools für sandboxed Codeausführung und eine FTS5-Wissensbasis, plus Routing-Hinweise zum Kontextfenster.

Fernentwicklung über SSH: Ein Verzeichnis auf einer registrierten Maschine als Sitzungsarbeitsbereich wählen; Datei-, Shell-, Bash- und Suchwerkzeuge laufen auf dem entfernten Host — der Agent arbeitet dort mit denselben lokalen Werkzeugen, und es werden keine zusätzlichen modellseitigen Werkzeuge hinzugefügt.

Führt TiddlyWiki 5 als dauerhafte Wissensbasis für DSH aus: zehn tiddlywiki_* Agenten-Tools (gefilterte Suche, Lesen/Schreiben/Stapel/Umbenennen/Löschen, Aktuelle, Tags, Git-Sync mit Konfliktlösung), ein vollständiger TiddlyWiki-Editor eingebettet in die mittlere GUI-Spalte über einen Same-Origin-Proxy, ein rechter Wiki-Tab, ein Pro-Sitzung-Tab, der die von einer Sitzung gelesenen oder geschriebenen Notizen zusammenfasst, eine Schnellnotiz-Karte mit automatischer Entwurfsspeicherung und ein optionaler Clip-Bookmarklet mit Bildanhang — alles unterstützt durch ein automatisch commitendes Git-Repository.

Blendet einen Monaco-Editor und ein verzögert geladenes Dateibaum-Panel in der DSH-Web-Unterhaltung ein, damit der lokale Arbeitsbereich inline bearbeitet werden kann, ohne zu einem externen Editor zu wechseln.

Sichtbarer Electron-Browser für DSH mit gemeinsamem BrowserWindow, isolierten Aufgabenansichten, expliziter Übergabe zwischen Mensch und Agent, nativen Navigations- und Snapshot-Referenzwerkzeugen, Aktionsverlauf, Vorschaubildern bei Bedarf, sitzungsbasierter Wiederherstellung und Cookie-Löschung pro Website.

MySQL-Connector für DeepSeek Harness: Konfiguriere mehrere Verbindungen auf der Einstellungsseite mit einer Tabellen-Allowlist (allowlist) und Schreibberechtigung pro Verbindung, wechsle die aktive Verbindung im Composer und stelle allen Agenten-Presets die Tools mysql_query / mysql_tables / mysql_execute bereit.

Eingebetteter MCP-Server, der externen Agenten (Hermes, Claude Code usw.) erlaubt, DeepSeek Harness über StreamableHTTP zu steuern: synchrone und asynchrone Ausführung von Aufgaben, eine dreistufige Datei-Sandbox, eine webbasierte Brücke für Freigaben, Verwaltung und Suche von Sitzungen sowie pfadbeschränkte Dateiwerkzeuge.

Inline-Badges +N −M auf Zeilen von Edit-/Write-Tools und eine einklappbare Zusammenfassungskarte pro Durchlauf für Dateianpassungen mit ausgerichteten Diffs, Review und Undo — deckt native edit/write-, str_replace_editor- und Code-Dispatch-Subaufrufe ab, kein Git erforderlich.

KI kann Lebenslauftexte schreiben, doch Vorlagen können weiterhin falsch aussehen, Seiten überlaufen, Leerraum kann bleiben und kleine Änderungen können das Layout destabilisieren. dsh-resume bietet einen durchgängigen DSH-Workflow für wahrheitsgetreue Inhaltsverfeinerung, Vorlagenauswahl, A4-Layout-Optimierung, visuelle Prüfung und maßgeschneiderte Lebenslaufversionen für verschiedene Jobsuchszenarien.

Ein sichtbares Chrome-Fenster pro DSH-Sitzung: 16 chrome_* Tools (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), ein Chrome-Tab in der Web-GUI mit Live-Screencast-Ansicht (Screenshot-Heartbeat-Fallback für Leerlaufseiten), Tab-Verwaltung, Fenstersteuerung und Screenshot-Verlauf.

Mehragenten-Pipeline mit Freigabestufen für OpenSpec-Änderungen: Sechs opx_*-Tools steuern die Phasen-Zustandsmaschine, zwei Presets (developer und reviewer) übernehmen Umsetzung und Review, 23 enthaltene Skills definieren Qualitätsmaßstäbe. Der Full-Modus führt Analyse und Umsetzung aus, danach Qualitätsprüfungen nach Tool, Aufgabe und Dimension; der Simple-Modus setzt um und führt eine zusammengeführte Prüfung aus.

Kompakter Codex-Coding-Modus für DSH: leichte Prompt-Leitplanken gegen zu ausführliche GPT-Erklärungen, mit editierbarem Prompt und nativen Codex-ähnlichen Tools.