Plugins

Workflow-Orchestrierung im Supervisor-Stil über Top-Level-Sitzungen: bestätigungsgesteuerter Batch-Versand, Team-Workstreams, Steuerung laufender Aufgaben, Idle-Wait-Erfassung und Live-Modell-Routen-Erkennung über 11 task_*-Tools sowie den /tasks-Slash-Befehl.

Injiziert dauerhafte, vom Benutzer festgelegte „Muss“- und „Darf nicht“-Anforderungen zu Beginn der Konversation in das Modell.

Token-Nutzungsstatistiken nach Modell, Sitzung und Datum in einem Seitenleisten-Panel sowie Überwachung des OpenCode-Go-Kontingents, des DeepSeek-Saldos und des Z.ai-Kontingents.

ACP-Adapter zur Steuerung von DeepSeek Harness vom Obsidian Agent Client (und anderen ACP-Clients): Sitzungen auflisten, fortsetzen und forken, das Harness ausführen und Konversationen archivieren.

DeepSeek Harness plugin that aggressively saves tokens without affecting task quality: lossless head/tail truncation of tool results (default), grep-result folding, pressure-triggered dsh-compaction-basic delegation, and an LLM-summary CompactionEngine subclass for the aggressive mode. Saves 97.6% of input tokens on an 8-scenario synthetic suite, with all reductions routed through dsh event flow so model-visible = logged stays intact.

Kosten-Panel für DeepSeek Harness: misst jede Anfrage aus Sitzungsereignissen, bepreist sie anhand eines eingebauten Katalogs von 136 Modellen über 16 Anbieter und zeigt das aktuelle Modell, das Kontoguthaben, die Sitzung, die heutigen und monatlichen Ausgaben sowie eine monatliche Budgetleiste neben dem Composer. Zweisprachig zh/en.

MCP-Server, der das Roblox DevForum und die offizielle Creator-Dokumentation durchsucht, damit KI-Coding-Agenten Roblox-Spiele anhand echter Community- und Engine-Kenntnisse debuggen können.

Modellbezogene Fähigkeitsprofilerstellung für DSH: wandelt den lokalen Sitzungsverlauf in modellspezifische Dashboards mit Sitzungsanzahl, Werkzeugnutzung, Fehlerquoten und Top-Fehlersignaturen um, mit Zeitbereichsfiltern und Mehrfachmodell-Vergleich.

Installierte Skills gruppieren und MCP-Server über eine linke Panel-UI verwalten: Modell-Skill-Katalog nach aktivierten Gruppen filtern (Union-duplikatbereinigt) und MCP-Server unabhängig umschalten.

Nachrichtenweise Löschung für DeepSeek Harness — ein Papierkorbsymbol neben der Kopierschaltfläche bei jeder Chat-Nachricht, das diese Nachricht über den offiziellen surface-replace-Vertrag aus dem abgeleiteten Modellkontext (und der sichtbaren Abschrift) entfernt.

Delegiert Aufgaben, Reviews und Debatten über die CLI gateway-companion an alternative Modelle (DeepSeek, MiniMax, Ollama usw.), ohne MCP.

Host-Plugin Kimi WebBridge für DeepSeek Harness: Modellwerkzeuge, die den ECHTEN Browser des Nutzers steuern (Navigieren, Snapshot, Klicken, Ausfüllen, Auswerten, Screenshot, Netzwerkprüfung, Verwaltung der Tabs) über den lokalen Daemon kimi-webbridge

Kontextmanager für DeepSeek Harness: fasst jeden Turn automatisch in nach Priorität sortierten Einträgen zusammen, spielt sie zusammen mit angehefteten sitzungsübergreifenden Notizen und eigenem Text in jede Anfrage an das Modell ein und faltet echte Unterhaltungsbereiche beliebiger Größe in Zusammenfassungen, um Tokens zu sparen. Persistent und neustartsicher. HINWEIS: manuelle Installation in mehreren Schritten – die drei Paketordner nach profiles/node_modules kopieren und die angegebenen Zeilen aus cordis.patch.yml ergänzen, dann DSH neu starten; keine standardmäßige Installation mit einem Befehl.

LLM-Adapter-Plugin für lokal betriebene Qwen-Modelle hinter einem zu OpenAI kompatiblen Endpunkt von vLLM, mit Umschaltung der Multimodalität je Modell, vollständig konfigurierbarem Reasoning-Aufwand und einer Web-Einstellungsseite zum Bearbeiten der Bereitstellung aus dem Frontend.

Offizielle Überwachung der DeepSeek-Plattform in der Karte des Anbieters: ein Chip mit dem aktuellen Guthaben links vom Modellnamen im Eingabefeld plus ein ausklappbares Panel mit den Kontodetails, der monatlichen Nutzung je Modell und einem täglichen gestapelten Diagramm.

Konfiguriert die Zuordnung des Reasoning-Aufwands für Anbieter und Modelle in DeepSeek Harness, mit gruppierter Auswahl der Modelle und Schieberegler im Eingabefeld.

Konfiguriert Standardrouten für Modelle von DeepSeek-Harness-Subagenten, mit Einzelmodell, Round-Robin, Zufall und Optionen für den Reasoning-Aufwand je Route.

Erklärt fehlgeschlagene Läufe von DeepSeek-Harness-Agenten lokal und erstellt anschließend einen bereinigten Plan zur Wiederherstellung. Kein Modell nötig.

DeepSeek-Harness-Plugin: Anmeldung beim Anbieter, Katalog der Modelle und Weiterleitung der Auswahl über einen nur über Loopback erreichbaren Kanal /model-hub

Sentry-Werkzeuge mit Lesezugriff: Auflistung der Projekte, Suche nach Fehlern auf Ebene der Organisation oder des Projekts, Details zu einem einzelnen Fehler und das neueste oder ein bestimmtes Ereignis mit gekürztem Stacktrace. Lokale Variablen, Header und Bodies von Anfragen, Query-Strings, Pakete und verdächtig wirkende Tags werden entfernt, bevor das Ereignis das Modell erreicht, und übergroße Ereignisse werden über Quellkontext, Breadcrumbs und Frames abgestuft statt zu scheitern.

Verwaltung archivierter Sitzungen, Benachrichtigungen bei Aufgabenstopp, ein Update-Checker, Modell-Routing (Schlüsselwortregeln + durch allowlist (Allowlist) abgesichertes model_route), geplante Multitask-Trigger (Heartbeats und Aufgaben zu festen Zeiten) sowie eine DeepSeek-ähnliche Scroll-Navigation für Nachrichten für die dsh-Web-GUI.

Odoo-Werkzeuge mit Lesezugriff über JSON-RPC: Serverinfo, Einsicht in die Felder der Modelle und ein eingeschränktes search_read, begrenzt auf eine Positivliste von Modellen, deren Domänenfeldnamen keine Punkte enthalten dürfen, sodass ein Durchlaufen verknüpfter Datensätze nicht möglich ist. Ein Werkzeug zum Anlegen von Entwürfen wird nur registriert, wenn allowWrite aktiviert ist, und ist auf sale.order und project.task beschränkt, wobei der Zustand als Entwurf vom Plugin erzwungen wird.

Grafana-Werkzeuge mit Lesezugriff, die Metriken über den Proxy der Datenquelle abfragen: Zustand der Instanz, Auflistung der Datenquellen, sofortige PromQL-Abfragen und Bereichsabfragen, aktueller Zustand der Alarme und bereitgestellte Alarmregeln. Bereichsabfragen werden auf ein Punktbudget heruntergerechnet; ein ausdrücklich angegebener Schritt, der es überschreiten würde, wird abgelehnt statt still geändert, sodass das Modell nie Daten in einer Auflösung erhält, die es nicht angefordert hat.

Grok-Build-Anbieter mit der offiziellen Browser-Anmeldung der CLI, mit dynamisch sichtbaren Modellen des Kontos, gestreamtem Reasoning und Werkzeugen sowie Einstellungen für Kontingent und Modellfähigkeiten.