Plugins

WeChat Reading (WeRead) multi-target export for DeepSeek Harness via the official Skills API gateway: browse your bookshelf, export highlights & thoughts to flomo, a local Markdown file, or Notion, optionally reworked by a configurable LLM prompt.

RSS/Atom digest bundle for dsh: subscribe to feeds, fetch on a schedule, dedupe exact and near-duplicate stories, and get LLM-summarized daily Markdown briefings delivered into conversations and/or files (with a standalone CLI).

Connect a stock DeepSeek Harness install to DSH Cloud: device login plus a 20-model gateway provider. Commercial hosted service by AgentsDance AI — new accounts include 500 free credits.

Youdao-style word-selection translation for the DSH web GUI. Select text anywhere, click the floating button, get a translation from the harness's own LLM — no API keys, no third-party endpoints. 有道风格划词翻译：DSH Web GUI 里划选文本即现悬浮「译」按钮，点击由 harness 自带大模型翻译，无需

LLM debug console for DeepSeek Harness: captures the full content of every model call at the llm/stream waterfall (options, stream chunks, usage, wire protocol) and shows it in a DevTools-style docked panel, with shared-prefix context diffing, wire-JSON reconstruction, JSON export and a runtime-tunable capture policy.

Use ChatGPT (Codex) and Gemini Code Assist subscriptions as DeepSeek Harness LLM providers — OAuth login in the web UI, no API keys

DSH 智能上下文压缩插件 —— 在有限窗口内管理认知资源，让 Agent 记住真正重要的信息。 Smart context compression for DSH — managing cognitive resources within limited windows, so your Agent remembers what truly matters.

DeepSeek Harness (DSH) plugin that delegates coding tasks to the Claude Code and Codex agent CLIs and streams the whole run live — autonomous control, multi-account, automatic install, git worktrees, and any Anthropic-compatible endpoint.

Hybrid model router for DeepSeek Harness: declarative rules, user-configurable cost control (cost-first / quality-first / balanced), optional LLM task classifier, and failure fallback chains.

DeepSeek-Harness-Plugin: Panel mit laufendem Kontostand/Verbrauch für jeden konfigurierten LLM-Anbieter (ziehbares Schwebekugel-Widget, konfigurierbares Aktualisierungsintervall)

Inoffizielles DeepSeek-Web-LLM-Provider-Plugin für DeepSeek Harness. Liegt im packages/plugin-Verzeichnis des öffentlichen Workspaces; das npm-Tarball liefert das gebaute lib/ und vorgebautes WASM aus.

Erzeugt llms.txt für dsh-Plugin-Repositories aus package.json + README — KI-lesbare Discovery-Dateien, keine Laufzeit-Abhängigkeiten, standardmäßig schreibgeschützt. CLI plus ein vom Agent aufrufbares llms_forge-Tool.

DeepSeek-Harness-(dsh)-Genehmigungsbeantworter, gestützt auf die agent-governance-Sidecar — jede Genehmigung/Anfrage wird durch das Deny-by-Default-Gate, L0–L4-Regeln und die organisatorische Prüfkette entschieden.

Wiedergabe echter DeepSeek-Harness-Turns gegen Standard-, Minimal-, Anchored- oder Plugin-Kandidaten mit eingefrorenen Request-Surface-Beweisen

Adaptive Reversible Context (ARC) für DeepSeek Harness — anbieterbewusste, cache-bewusste Kontextverwaltung mit reversibler Wiederherstellung.

Stufenweises Modell-Routing für DeepSeek Harness: think/build-Modellstufen, Vision-Delegation (das Vision-Modell beschreibt nur Bilder; das Arbeitsmodell handelt), Bildgenerierung und ein High-Impact-Guard.

Lange Sitzungen an eine frische übergeben: /handoff fasst die Konversation per LLM zusammen, legt im selben Workspace eine neue Sitzung samt Agent an, fügt das Übergabedokument als erste Nachricht ein und öffnet sie automatisch; die Ursprungssitzung bleibt unverändert.

Tab „轨迹解读“ (Trajektorien-Interpretation), der jede Nutzerrunde zusammenfasst – was gewünscht war, wie der Assistent dachte und ausführte, Dateien/Befehle/Fehler – über eine Regel-Engine plus optionale LLM-Erzählung; Nutzernachrichten bleiben unverändert.

Google Antigravity OAuth Gemini-Anbieter für DeepSeek Harness.

dsh-llm-ollama ist ein Community-Plugin für DeepSeek Harness (dsh), mit dem Harness über das native Ollama-Protokoll (/api/chat) eine lokale Ollama-Instanz anbindet. Sofort einsatzbereit: Es werden keine offiziellen dsh-Dateien geändert, nach der Installation erscheint eine Ollama-Seite in den Einstellungen und die Modellauswahl der Sitzung bietet die Modelle dieses Anbieters an.

Commitment-Schreib-Gate: vom Betreiber verfasste Regeln, die vor einem Tool-Aufruf durchgesetzt werden – eine deterministische Guard-Stufe plus eine LLM-Richter-Stufe, standardmäßig fail-closed, jeder Block wird in einem Widerspruchs-Protokoll festgehalten.

DeepSeek V4-Erst-RL-Anker-Plugin für DeepSeek Harness Standard: Nach der Promotion werden alle Fähigkeiten und Skills wiederhergestellt.

Modellfähigkeits-Konfiguration der DSH-Web-GUI: im Modellkatalog-Editor unter „Einstellungen → Modelle“ für jedes konfigurierte Modell direkt festlegen, ob es Bilder und Denkstufen (reasoning efforts) unterstützt, und in den Einstellungs-Namespace llm-pi-ai schreiben.

Dashboard zur Token-Nutzung, Anbieter-Guthaben und Abonnement-Kontingente für die dsh-Web-GUI.