Plugins

Мобильный клиент DeepSeek Harness: используйте с телефона DSH, работающий на компьютере. Войдите в Android-приложении под той же учётной записью, выберите компьютер в списке устройств и откройте интерфейс DeepSeek Harness на телефоне. Настольный плагин отвечает за регистрацию и соединение; открывать входящий порт на компьютере не нужно. Интерфейс адаптируется: сенсорная раскладка на телефоне и настольная при раскрытии складного устройства или увеличении окна. Панель на ПК показывает вход, квоту устройств, список устройств и QR-код загрузки приложения.

Mehrstufige Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness: Fasst ältere Runden in vom Modell verfasste L1–L3-Zusammenfassungsblöcke und ordnet deren Inhalte den Ebenen zu. Aktiviert das Modell, wenn der Kontext eine Größenmarke überschreitet oder weiter wächst. Standardmäßig ist das experimentelle DSH-Plugin Session Search (session_event_read / session_event_search) erforderlich. Ohne dieses Plugin bleiben die Tools deaktiviert, sofern requireSessionQuery nicht ausgeschaltet wird.

Immer sichtbare DSH-Statusanzeige für Windows: Zeigt Sitzungsstatus (Denken mit Timer, wartet auf Freigabe, erledigt, fehlgeschlagen) über allen Fenstern. Im Hintergrund erlaubt eine Sprechblase, Tool-Anfragen einmalig freizugeben oder abzulehnen und Agentenfragen zu beantworten. Ist DSH vorn oder das Overlay verborgen, greift sie nicht ein; die offiziellen Karten bleiben zuständig. Sitzungen erscheinen in einstellbaren Zeilen oder nach Priorität als +N. Nach Stabilisierung wird die Anzeige zum Punkt und blendet sich vor Vollbild-Apps aus. Klick bringt DSH nach vorn, Ziehen verschiebt sie. Nutzt Electron aus DSH Desktop. Einstellbar: Skalierung, Mindestgröße, Position, Layout, Zeilen, Zeiten, Effekte, Sprechblasen und Sichtbarkeit je Status.

Whitebox-Regelwerkbank für DeepSeek Harness: Wandelt natürlichsprachige Regeln in lesbare, prüfbare Regelketten um, die eine deterministische Vorwärtsverkettungs-Engine mit 171 Atomen ausführt. Geschäftsdaten bleiben lokal; zur Regelerzeugung werden nur Feldnamen und Regeltext gesendet.

Sitzungszeitleiste in der rechten Seitenleiste: Fischgrätenansicht aller Workspace-Sitzungen mit nativer Fork-/Handoff-Abstammung, manuellen Drag-Links, Branch-Verzweigungen, archivierten Sitzungen und Details je Zug.

Windows-Computersteuerung für DSH auf Basis einer nativen C#-Engine. Textbasierte DeepSeek-Modelle können UI Automation-Steuerelemente ohne Screenshots auslesen und Formulare in geprüften Stapeln ausfüllen; veraltete Steuerungsreferenzen werden anhand einer eindeutigen Identität neu gefunden. CAPTCHAs und Bestätigungscodes werden abgelehnt und über die DSH-Genehmigungsabfrage an dich zurückgegeben. Esc bricht den Zug jederzeit ab. Abgeleitetes Projekt auf Basis von Yu-tao-Li/dsh-computer-use-win; nicht zusammen mit diesem Upstream-Plugin installieren, da beide denselben Desktop steuern.

Ein Schalter formt Antworten: zuerst das Fazit, Zitate im Text und keine Verweise auf andere Gesprächsrunden.

Erstellt aus einem Fachartikel-PDF chinesische Vortragsfolien für ein Gruppenmeeting im Physik-Design der Nanyang Normal University (.pptx) sowie ein passendes Word-Skript. Benötigt Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf (pypdf als Fallback); Installation mit pip install -r requirements.txt.

Ordnet DSH-Panels per Ziehen/Alphabet, blendet ohne Plugin-Entladen aus und gruppiert unter einklappbaren Titeln. Höhe/Scrollen schützt Sitzungs- und Arbeitsbereich. Optional schlägt das Profilmodell Gruppen vor; der Host prüft IDs/Labels per Allowlist vor lokalem Speichern.

Push-Benachrichtigungen über Bark (iOS) und ntfy (Android/iOS/Web/Desktop) bei Turn-Abschluss, Freigaben, Fragen und Quotenstopps.

Erstellt aus Repository und laufendem System Abnahmeunterlagen: Datenbankdesign, Spezifikationen, Handbuch mit Screenshots sowie Test-, Go-live- und Abnahmeberichte nach GB/T 8567-88. Nicht verifizierbare Angaben bleiben leer. Für .docx braucht es Python 3 und python-docx, für automatische Screenshots Google Chrome.

Erstellt aus Repository und Softwarenamen chinesische Unterlagen zur Software-Urheberrechtsregistrierung: 60-seitiger Quellcodeauszug mit 50 Zeilen pro Seite und automatischer Seitennummerierung, Softwarehandbuch mit Screenshots und abgeleitete Formularfelder (Zeilenzahl, Sprache, Fertigstellungsdatum, Funktionsübersicht). Benötigt Python 3 mit python-docx sowie Google Chrome für Screenshots.

Blockiert Werkzeugaufrufe, deren Argumentgrenzen verloren gingen; hält den abschließenden Turn offen, wenn ein Schritt unbemerkt nicht ausgeführt wurde, damit das Modell ihn erneut auslösen kann; und ersetzt nach einem Fork beschädigte Ausgaben in der für das Modell sichtbaren Oberfläche. Keine Abhängigkeiten.

Hierarchisches Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness, eine Zusammenführung von AirPineApplea/feiyu-memory 4.0.2, dsh-soul-md und dsh-shallow-memory; nicht zusammen mit diesen Plugins installieren. Enthält ein aus abgeschlossenen Runden verdichtetes Tagebuch, ein handgeschriebenes Gefühlstagebuch, eine Persona-Karte mit Versionsverlauf, eine in jeder Runde vollständig eingefügte handschriftliche Notiz und eine Notizebene mit kurzer TTL. Jede Ebene hat ein eigenes Limit, damit die Einfügung pro Runde klein bleibt. Dazu Agentenwerkzeuge und ein Seitenleistenbereich zum Abrufen, Bearbeiten, Komprimieren sowie Sichern und Wiederherstellen über lokale Datei, WebDAV oder gzip-Archiv.

Persona-Zustand und langsame Entwicklung für DSH. Fünf Zustandsdimensionen — Valenz, Erregung, Energie, Nähe und Fokus — ändern sich nach jedem Turn und klingen mit der Zeit zum Ausgangswert ab. Vier Szenen (work, tech, support, chat) beeinflussen Antwortlänge und Wärme, ohne den Zustand selbst zu ändern. Das Soul-Panel hält eine Persona-Karte und gewichtete Entwicklungseinträge vor und fügt sie mit Persona-Vorrang und einem Budget von 4000 Zeichen in den Systemprompt ein. Ein Browser-Panel bearbeitet die Karte und zeigt fünf Werte sowie die letzten sechs Ereignisse; es hängt eine JSONL-Spur an die Festplatte an und legt bei der ersten Installation eine nutzbare Standardpersona an.

Skills-Schaltfläche unten rechts im Eingabefeld: Ein Klick zeigt alle installierten Skills mit Suche, Kategorien und Favoriten und fügt die gewählte Skill ins Feld ein. Jede Antwort listet außerdem die Skills auf, die in diesem Turn tatsächlich verwendet wurden.

Berichtsgenerator im eigenen Stil: DSH-Sitzungen nach Zeitraum auswählen und auf die darin enthaltenen Züge beschränken. Optional Git-Commits mehrerer Repositorys nach Autor filtern und zusammenführen. Eine neue Sitzung liest Belege mit schreibgeschützten Sammelskripten und erstellt anhand einer eingefügten Vorlage einen täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Markdown-Bericht; fertige Berichte bleiben lokal.

Dreistufiger Schalter für Unlimited Mode: aus, dieser Turn, immer an. Fügt dem system prompt „Tokens nicht sparen“ hinzu. „Dieser Turn“ setzt sich beim Idle-Ereignis kernel agent/status zurück.

DSH-artige Windows-Karten unten rechts für Freigaben, Fragen, Planreviews und abgeschlossene Durchläufe. Klick kehrt zur startenden App zurück (standardmäßig DSH); mit × schließen oder beim Zurückkehren zur App automatisch schließen.

Führt die Einstiegsfragen und den Plan von Claude Code für ein Projekt aus, übergibt die Aufgabe an DSH und bietet nach dem Turn Claude-Review-Optionen. Nur Windows; lokales Claude-Code-CLI erforderlich (bei fehlender Erkennung claudeCliPath setzen). Neue an DSH übergebene Sitzungen wechseln zu danger-full-access. Der erste Claude-Lauf in einem Projektordner setzt hasTrustDialogAccepted in ~/.claude.json. Optionales automatisches Claude-Review mit Tagesbudget, standardmäßig $5.

Wandelt ein englisches Paper-PDF in eine chinesische Gruppenmeeting-.pptx um; Abbildungen und Tabellen sind direkt aus dem Paper zugeschnittene Pixelbilder.

Klartextgedächtnis für DSH: Jedes Ereignis ist ein Markdown-Abschnitt mit sechs Feldern; der Abruf beruht auf Elementassoziationen statt Vektorsuche. Pro Turn erscheinen höchstens zwei alte Titel. Es werden weder Modell noch Netzwerk aufgerufen. Die Bibliothek wird manuell gepflegt und lässt sich öffnen, mit grep durchsuchen, korrigieren und auf einen anderen Rechner übertragen.

Lokale Wissensbasis für DeepSeek Harness. Jede Basis ist ein Ordner mit UTF-8-Text, textbasierten PDFs und OCR-gelesenen Bildern. Vor jedem Turn wird in den für die Sitzung ausgewählten Basen mit chinesischen n-Grammen und BM25 gesucht. Antworten enthalten Zitate, die sich in einem Reader der rechten Seitenleiste öffnen. Der Agent erhält fünf kb_*-Tools (list, search, read, stats, propose text) sowie /kb-Befehle für Erstellen, Verwenden, Dateien, Suche und erneutes Scannen.

Macht DSH zu einem lokalen OpenAI- und Anthropic-kompatiblen Gateway-Endpunkt, der allen verbundenen Clients Persona und Langzeitgedächtnis bereitstellt. Eigener DeepSeek-API-Key erforderlich; DSH-Anmeldedaten werden upstream abgelehnt.