Plugins

Lässt das Modell ein Video wirklich sehen: Lokales ffmpeg entnimmt Standbilder mit Zeitstempeln, faster-whisper transkribiert die Audiospur; so liest der Agent echte Pixel Frame für Frame, statt einer Textzusammenfassung zu vertrauen. Vollständig lokal, kein Upload; weist ehrlich auf fehlende Sprache hin. Nur Windows; Python 3.10+ und ffmpeg erforderlich. Der erste Aufruf von video_eyes_setup lädt etwa 700 MB (faster-whisper und Modell) herunter.

Lieferregister für DeepSeek Harness: Agents melden finale Ergebnisse (reports, pages, documents, sheets, images, datasets) in einem Einstellungsbereich und einer Verwaltungsseite an. Es speichert nur Pfade, keine Kopien, und löscht wiederherstellbar. Eine eigenständige CLI (add/list/stats/check/remove/restore) liest und prüft dasselbe Register außerhalb der App.

Erfordert JDK 11+, den DM-JDBC-Treiber und SSH-Zugriff auf die Zielinstanz. Prüft Dameng-Datenbankinstanzen, bewertet Sicherheit und Wiederherstellungsbedingungen und erstellt filterbare Berichte mit geteilten Belegen.

Claude Code muss auf diesem Rechner installiert und angemeldet sein. Delegiert Programmieraufgaben über Claude Agent SDK an den lokalen Claude-Code-Agent, meldet geänderte Dateien, unterstützt Rücknahme mit einem Befehl und ergänzt einen Claude-Mode-Schalter am Composer.

Erstellt aus einem Minecraft-Java-Spielstand ein Blender-Cover oder eine Animation. Sucht in .mca-Regionsdateien ebenes offenes Gelände, exportiert das Terrain als OBJ und steuert Blender headless mit MCprep-Materialien, BPS-Charakter-Rig und Dreipunktbeleuchtung. Nach jedem Render prüft OpenCV Ausrichtung, Bodenkontakt, Belichtung, Licht und Komposition; bei Fehlern wird mit angepassten Parametern neu gerendert. Erfordert Blender 4.2 LTS oder neuer und Python 3.10+ mit opencv-python und numpy; beim ersten Lauf richtet der enthaltene Befehl Minecraft-Assets ein.

Windows-Spielabsturzdiagnose anhand Event Log, WER-Berichten und Crash-Dumps mit diagnose_game_crash-Tool und optionaler Hintergrundbenachrichtigung.

Liest installierte Plugins, MCP-Server und Skills, gruppiert sie nach Fähigkeit und nennt das passende Preset; auf Anfrage kann je Kategorie ein Preset registriert werden.

Liest, bearbeitet, exportiert und prüft Excel-VBA-Projekte über eine echte Excel-COM-Instanz: Module, UserForm-Code, Prozedurlisten, .frm/.frx-Export. Nur Windows; Desktop-Excel, Python 3.10+, pywin32 und AccessVBOM=1 erforderlich.

Release-Gate für KI-Antwortqualität. Zwei Wege: vorhandenes VeriScope-Archiv durch das originale Python-Qualitätsgate abspielen oder nur mit Node einen Schwellenwert auf einen Ragas-Zeilenexport anwenden – ohne VeriScope, Python oder pandas. Liefert PASS/FAIL/REVIEW mit Belegen und nachprüfbarem Receipt; Schwellen je Zeile und exakter Dezimalvergleich. Bewertet nicht neu, ruft kein Modell auf, REVIEW wird nie PASS.

Local-first-Wissensdatenbank für DeepSeek Harness: importiert Word/PPT/Excel/PDF (Text oder Scan), EPUB und MOBI/AZW3; erzeugt Markdown mit Seitenankern, OCR-Qualität/-Konfidenz und spaltenbewusster PDF-Lesereihenfolge. LLM-Wiki (schema.md-Regeln, automatisches index.md, append-only log.md, typisierte Notizen mit Quellen/Backlinks), Vertrauenslabels high/medium/low mit Ranking und low-Warnungen; Rang- und KB-übergreifende Suche, präzises Lesen/Bearbeiten, md/jsonl/zip-Export. MOBI/AZW3 braucht Calibre; alte .doc/.ppt Word/PowerPoint unter Windows oder LibreOffice unter Linux. OCR-Modelle für Scans werden beim ersten Einsatz geladen.

Ergänzt endgültiges Löschen. Der Dialog nennt Protokollgröße, laufende Turns, Subagents, Hintergrundjobs und verknüpfte Erinnerungen. Danach wird die ID aus Live-, Archiv- und Workspace-Registern entfernt; die Zeile kehrt nach Aktualisieren nicht zurück.

Goal Map zeigt anhand gemeldeten Planfortschritts schreibgeschützt Ziel-Plan-Verlauf, Sitzungs-Mindmap und Schritte. Es startet keine Aufgaben und Modellaufrufe. Beta.2 unterstützt DSH Web 0.2.0-rc.2 oder 0.2.1-rc.2 sowie Node.js >=24.

Fügt neben Conversation und Trajectory einen Insight-Tab in DSH hinzu. Ein Modell interpretiert Tool-Aufrufe Runde für Runde; ein eigener Prompt wird unterstützt.

Zeigt kanalbezogene Guthabenstände von Our Free Model in der DSH-Seitenleiste. Eine dauerhafte Karte umfasst unterstützte Kanäle und blendet unkonfigurierte aus; eingeklappt zeigt sie den aktuellen Gesprächskanal, ausgeklappt je Kanal eine Zeile mit Balken und Restbetrag. Sichtbarkeit je Kanal auf der Plugin-Detailseite umschaltbar.

Verkleinert übergroße MCP-Tool-JSON-Schemas je Agent, ohne Dispatch zu ändern; eine Einstellungsseite zeigt Tokenverbrauch, Cache-Hits und Kontextzusammensetzung.

Importiert SillyTavern-KI-Presets als umschaltbare, editierbare Prompt-Ebenen. Erhält das Roh-JSON, bearbeitet Reihenfolge und Samplerparameter, zeigt den injizierten System Prompt vorab und exportiert SillyTavern-kompatibles JSON. Archivieren oder endgültiges Löschen erfordert Bestätigung. Auf Harness-Anfragen werden temperature und maximale Ausgabetokens angewendet; andere Samplerfelder bleiben erhalten und werden exportiert, aber nicht angewendet.

Verknüpft lokale Projektverzeichnisse über das Projekt-Kontextmenü und bietet bereichsbezogene Suche, Quelltextansicht sowie explizite Snapshot-Synchronisierung pro Sitzung. Unterstützt ausschließlich DSH 0.2.1-alpha.4 und 0.2.1-rc.2.

Macht aus der Modellauswahl im DeepSeek-Harness-Composer ein responsives, nach Anbietern gruppiertes Kartenraster. Nur hostseitig: Injiziert ein Stylesheet über webserver/index-inject ohne Neuaufbau des Client-Bundles und unterstützt Standard-Picker sowie dsh-peakrate-Menü.

Globale Zurück/Vorwärts-Navigation in der DeepSeek-Harness-Weboberfläche: Merkt sich besuchte Sitzungen und Ganzseiten-Panels, zeigt eine konfigurierbare Leiste mit 1–7 anklickbaren Einträgen und unterstützt Browser-Tastenkürzel sowie Mausseitentasten.

Öffnet .blend-Dateien in der Dokumentvorschau der rechten Seitenleiste. Blender headless exportiert ein zwischengespeichertes GLB mit Szenenstatistiken, dargestellt in einem WebGL-Viewport ohne Abhängigkeiten. Erfordert Blender 3.6+ im PATH oder blenderPath.

Social-Deduction-Spiel gegen die eigenen Modellkonfigurationen. Der Tisch hat N Plätze (standardmäßig sechs, einer davon gehört dir); einige weitere spielen Agenten mit unterschiedlichen Einstellungen für Anbieter, Modell, Temperatur, System-Prompt und Tarnung. Durch Befragen und Abgleichen der Antworten findest du heraus, welche Plätze nicht menschlich sind. Platzidentität und Agentenmodell bleiben bis zur Beurteilung im host state verborgen; danach werden die Tarnparameter aufgedeckt. Jede Runde exportiert ein sitzbezogenes Gesprächs-JSONL samt Urteil. Gleicher Seed und gleiches Zugskript ergeben eine byte-identische Wiedergabe, sodass Läufe mit anderen Modellen oder Tarnstärken verglichen werden können.

Exportiert Plugin-Profile samt ausgewählten $DSH_HOME-Dateien und Browser-localStorage in ein JSON. Import nach dateiweiser Vorschau; pnpm install kann gelistete Plugins neu installieren. Format austauschbar mit dem dsh-market-Profile-Backup.

Hält den Codebase-Memory-Wissensgraphen aktuell: Vergleicht head_sha des Branch-Knotens mit git rev-parse HEAD und meldet den exakten behindBy-Wert. Baut nur veraltete Projekte über die codebase-memory-mcp-CLI neu auf, sodass die 60-Sekunden-Grenze des MCP-Tools nicht gilt. Überwacht Projektänderungen und spiegelt denselben Status in Einstellungskarte und REST-Steuerfläche.

Importiert MCP-Server aus den Codex-/Claude-Code-Konfigurationen als dsh-mcp-client-Tools. Verlinkt Skills aus 22 bekannten Verzeichnissen per Symlink nach ~/.dsh/skills statt sie zu kopieren. Settings listet Mounts, schaltet Skills und ändert Quelle bei Namenskonflikt.