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Plugin zur Teammitgliederverwaltung für DeepSeek Harness (DSH): zweistufige Gruppe→Mitglied-Organisation, chinesische Anzeigenamen und Aliase, Rollen/Aufgaben, Skill-Tags, Ausmustern/Wiederherstellen und Modell-Overrides pro Mitglied. Mit Host-Tools und Web-Verwaltungsoberfläche; eigenes Overlay-Register, der unveränderliche DSH-Kern bleibt unberührt. MIT-Lizenz.

Steuert den eigenen Chrome (oder Edge/Brave/Vivaldi/Opera) aus DeepSeek Harness und nutzt dafür die Browser-Laufzeit des OpenAI-Codex-Plugins `chrome`: Tabs, angemeldete Sitzungen, Accessibility-Trees, Screenshots und Eingaben als native DSH-MCP-Tools.

Proaktiver, menschenähnlicher persönlicher Assistentenkern für DeepSeek Harness: persönliches Wissen, beständige und situationsbezogene Hinweise, Aufgabenverfolgung, adaptive Check-ins, Ressourcensuche und wiederverwendbare Erfahrung.

Projekt-Aufzeichnungssystem für DeepSeek Harness: knotenbasiertes Fortschrittsboard, Entscheidungs-Ledger und UI in der rechten Seitenleiste.

Genehmigungs-Ledger und Audit-Panel für Unternehmen: Protokolliert Risiko, Entscheidung und Ergebnis jeder Freigabe; der Gate-Modus blockiert Hochrisikoaktionen. Im Web-Panel einseh- und exportierbar.

Gruppiert installierte Plugins beim Start automatisch in dsh-market.

Network-Engineer-Assistant-Preset mit Skill-Wissensdatenbank für Switch-, Router- und Firewall-Befehle: 12 Hersteller, 96 Dokumente (Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS, MikroTik RouterOS). KB-first-Abruf, herstellerübergreifende Befehlsübersetzung, Lesen von Topologien und CLI-Screenshots, belegte Online-Handbuchsuche und verpflichtende Risikohinweise bei gefährlichen Befehlen. Antwortet nur zu Netzwerkthemen. Community-Fortsetzung von sososilencing/dsh-network-engineer (NOTICE.md); nicht mit Upstream installierbar, da beide network-command-kb und 网络工程师助手 registrieren.

Ergänzt einen globalen Dokument-Routing-Prompt, damit PDFs, Bilder und Office-Dateien mit dem passenden Tool gelesen werden.

Ergänzt Agenten um Stimme: emotionale Sprachsynthese (ChatTTS, falls verfügbar, sonst edge-tts), Gesangsmodus, mp3-Ausgabe und lokale Wiedergabe über ffplay. Erfordert Python 3.10+ mit installiertem edge-tts sowie ffmpeg/ffplay. ChatTTS und Modellcache sind optional. Eigene Installationspfade in pythonPath/ffmpegPath/ffplayPath von cordis.patch.yml eintragen.

In-App-Browser für DSH: Dediziertes Chromium mit dauerhaftem Profil, damit Feishu- oder SSO-Anmeldungen Neustarts überstehen; gesteuert per CDP. Stellt sieben Agent-Tools bereit (status, open, eval, read, feishu, screenshot, tabs) und spiegelt die Seite live in ein rechtes Seitenpanel, das Tool-Aufrufe selbst öffnen. Wandelt Feishu-Dokumente durch Durchlaufen des virtuellen Scrollbereichs in Markdown um. Erfordert lokal installiertes Chrome, Edge, Chromium oder einen Playwright-Chromium-Build (lädt keinen herunter); konkretes Binary über DSH_IAB_CHROME festlegen.

Strukturierte Mathematik-Aufgabensammlung für DeepSeek Harness mit mehreren Lösungswegen, geschichtetem Wissensgraphen und sechsdimensionaler Schwierigkeitseinstufung.

Erstellt aus einem Videolink zeitgestempelte Markdown-Wissenskarten mit Rückverweisen auf den exakten Moment. Eigenes Python 3.10+ und yt-dlp erforderlich. ffmpeg und faster-whisper nur für Videos ohne Untertitel; für Mitglieds-Untertitel werden Bilibili-Login-Cookies benötigt.

Phone Drop im LAN: Ein QR-Code auf dem Computer öffnet eine Seite auf dem Telefon; Fotos und Scans landen ohne Tunnel oder Cloud über das lokale Netzwerk in einem Computerordner. Der Dokumentmodus binarisiert im Browser lokal (adaptiver Schwellenwert, Fleckenentfernung, Randbeschnitt) und macht aus normalen Handyfotos Schwarz-Weiß-Scans. Ergänzt unten in der DSH-Seitenleiste einen QR-Eintrag sowie das Tool phone_drop für den Assistenten; dieselbe CLI läuft auch ohne DSH.

Gemeinsame Team-Wissensdatenbank: Ein Mitglied betreibt einen Hub ohne Abhängigkeiten, alle anderen installieren das Plugin und treten per Einladungscode bei. Uploads werden in zehn Kategorien mit Zusammenfassung, Konfidenz und Punkten abgelegt; 15 Agent-Tools unterstützen Hochladen, Suchen, Abrufen, Kommentieren und Lesen. Wichtige Einträge bleiben mit handgeschriebener Empfehlung fixiert, bis das Mitglied sie gelesen hat. Jedes Konto erhält außerdem eine private lokale Bibliothek, Sammlungen, einen Wochenrückblick und Versionsvergleiche.

Lokale Dokumentbibliothek für DSH Desktop (nur Windows, Installation über das enthaltene PowerShell-Skript). Dateien einmal hochladen und in jeder Unterhaltung mit vier Tools suchen und lesen: library_list / library_search / library_read / library_save. Upload, Download und Sammeldownload erfolgen im Settings-Panel. Dateien bleiben auf dem Gerät, sofern nicht das optionale Vision-Modell aktiviert wird; dann werden Bilder an den konfigurierten Endpoint gesendet.

Wissensgraphen für Codebasen in DeepSeek Harness: Sieben Agent-Tools `graphify_*`, der Befehl `/graphify` und die Graphify-Seite erstellen und durchsuchen lokal per AST einen Projektgraphen, ohne API-Key; mit path/explain/god-node-Abfragen und Export nach wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian. CLI `graphifyy` erforderlich; nur die vollständige Extraktion von Dokumenten/PDF/Bildern benötigt einen LLM-Key.

Verbindet DSH mit einem lokalen BiliMemory-Backend für Bilibili-Suche, Sammlung, Status und Anmeldung; prüft den A-Memorix-Gemeinspeicher sowie QQ-Verknüpfung, Allowlists und Watcher-Neustart. Der Windows-One-Click-Installer installiert/repariert bei Bedarf MaiBot A-Memorix und richtet local-bge-small-zh, Embedding und gemeinsamen Speicher ein; `install-memory.cmd` repariert nur den Speicher. Erfordert Windows, DSH Desktop 0.2.1-rc.2+, Node.js 22.19+, Python 3.12, Playwright/Edge, FFmpeg, BiliMemory-API auf `127.0.0.1:8765`, lokalen Embedding-Dienst auf `127.0.0.1:11435`, Bilibili-Login und MaiBot/NapCat für QQ. Voice, RVC und Cover sind ausgeschlossen.

Macht aus archivierten Sitzungen dauerhafte Erinnerung statt toter Dateien. Verdichtet jedes Archiv zu wiederverwendbaren Skills und einem Fakten-Ledger mit ADD/UPDATE/NOOP sowie `validUntil` und `supersededBy`, sodass veraltete Fakten ausscheiden. Bildet Themencluster per Single-Linkage-Ähnlichkeit. Auch laufende Sitzungen werden über einen read-only seq watermark verarbeitet; das Session-Log bleibt bytegenau unverändert. Selbstprüfung misst das Zusammenführen doppelter Fakten, Ausmustern alter Fakten und Konsolidieren doppelter Skills; Änderungen nur nach Opt-in, niemals endgültiges Löschen, nur Superseding.

Mehrschichtiger Langzeitspeicher für DeepSeek Harness: append-only Ereignisprotokoll, rekonstruierbarer Tag-Index, Tagesjournale, semantische Ebene, Trend-Quarantäne und Offline-Wissensgraph-Panel.

Übernimmt manuelle und automatische Kontextkompaktierung: per Compaction-Modell (Fallback auf ein zweites Modell oder direkte Nutzung) oder mechanischem Fold, der die Summary-Karte lokal und ohne Modellaufruf erstellt. Der Fold verwendet dieselbe offizielle Compaction-Transaktion; ersetzte Events bleiben daher mit Sequence-IDs im append-only Session-Log. Passt Code von `dsh-compact-saviour` an und übernimmt den mechanischen Fold aus `dsh-ledger-compact` (beide MIT). Dieses Plugin ersetzt `dsh-compact-saviour`; nicht zusätzlich installieren.

Fragt vor dem Archivieren einer DeepSeek-Harness-Sitzung nach und sichert die Kopie in einem gewählten Verzeichnis: ein Ordner je Sitzung mit Session-Log, Anhängen, Metadaten, Manifest, Wiederherstellungshinweis und Markdown-Ledger. Ergänzt rechts einen Archivbrowser und eine Neustart-Schaltfläche per Doppelklick (nur Windows; bei laufender Sitzung deaktiviert).

Importiert den Sitzungsverlauf von Codex und Claude Code in DeepSeek Harness: Führt Sessions desselben Projekts anhand von cwd in vorhandenen Workspaces zusammen, bietet Handoff-Zusammenfassungen oder vollständige Transkripte und führt ein Rollback-Ledger.

Einzeilige Meldung am oberen DSH-Fensterrand mit DeepSeek-Guthaben, verbleibender ChatGPT/Codex-Quota und Resetzeiten für 5 Stunden/Woche sowie Anzahl und nächstem Ablauf verbleibender Quota-Reset-Karten. Der Kartenbereich öffnet die ChatGPT-Nutzungsseite im Browser.

Schreibt DeepSeek-Harness-Tokenverbrauch in CC Switch, eine Zeile je Modellaufruf, und nutzt dasselbe Deduplizierungsledger wie der eigene DSH-Importer gegen Doppelzählung. Beim ersten Start werden Nutzungsdatensätze in CC Switch aus vorhandenen Sitzungslogs nachgetragen.