Plugins

Setzt Gesprächs-Turns und checkpointgesicherte Dateiänderungen zurück und stellt Aufgaben sowie Nachweise an derselben Verlaufsgrenze wieder her.

Vier Paletten für die DeepSeek-Harness-Web-UI (solid, glass, volume, neon), jeweils hell und dunkel. Neon: Lichtfeld mit 46px-Schaltkreisraster, Laser-Scan nur während eines laufenden Turns über der Gesprächsspalte, HUD-Workspace-Labels, eingebettete MiSans-Latin-Chrome-Schrift und feste Sidebar-Schriftgröße 125 %, auch wenn der Gesprächsbereich zoomt.

Tool-Kostenzeile je Turn im Chat-Stream: Nach jedem Turn listet eine einklappbare Zeile unter der Antwort ausgeführte Tools, Aufrufzahlen und je Tool in den Kontext eingefügte Tokens (Input + Output) auf; aufklappbar mit Details pro Tool.

Zeigt First-Token-Latenz und Ausgaberate je Turn neben der integrierten Usage-Pill. Aus dem dauerhaften Event-Log des Hosts wird die First-Token-Zeit aus dem kompakten Stream jeder Nachricht rekonstruiert; historische Turns bleiben nach dem Neuladen exakt statt geschätzt.

Nach jedem Turn wird die nächste Nachricht vorhergesagt und als grauer ghost text im Composer gezeigt. Tab übernimmt die ganze Zeile, Alt+Right ein Wort pro Schritt, Enter übernimmt und sendet, Esc verwirft, Alt+R generiert ohne Wiederholung neu. Einige getippte Zeichen vervollständigen aus bereits gesendeten Prompts der Session; Up im leeren Composer ruft den letzten ab. Ein Formular auf der Plugin-Seite setzt Provider, Model, Reasoning Effort, Schalter je Schlüssel und Generierungslimits.

Stellt ein hochgeladenes Bild frei und macht daraus ein schwebendes Desktop-Haustier mit Leerlaufanimation und aktuellem Kontostand.

Tavily-Backend für die integrierte Websuche: Ein In-Process-Endpoint unter `127.0.0.1:8787/v1` wandelt Anfragen in Tavily-Suchen um. Bis zu 10 API-Keys liegen im DSH-Credential-Store, Rotation pro Anfrage und Wechsel bei Auth-, Rate-Limit- oder Kontingentfehlern. Settings-Card verwaltet Keys, testet Suchen und verweist die Websuche auf den Endpoint.

Vom Agenten geführtes Tagebuch: Ein Satz im System-Prompt macht das Protokollieren zur Aufgabe. Aufgaben und Erinnerungen landen je Tag in einer JSON-Datei unter DSH home und im Monatskalender der Seitenleiste: leerer Ring bei offener Aufgabe, grüner Punkt bei vollständigem Tag, blauer bei nur Erinnerungen. Den Satz im Kalender bearbeiten, um Häufigkeit und Art zu steuern. Jede Notiz hat einen farbigen Tag (Arbeit, Lernen, Leben, Gesundheit, Sonstiges); Aufgaben sind abhackbar, Titel/Tags über alle Tage durchsuchbar. Ein Klick auf eine Erinnerung öffnet den Ursprungschat an diesem Turn. ? neben dem Monat öffnet GitHub.

Langzeitspeicher für den DSH-Workspace. Beim Sitzungsstart wird je Memory nur ein einzeiliger Index gelesen; Inhalte liefert das `memory`-Tool bei Bedarf, etwa dreimal so viele Einträge im gleichen Zeichenbudget. Nach einem Zug durchsucht eine lokale Suche die letzte Nutzernachricht und injiziert Treffer ohne Modellkosten ins nächste Briefing. Optionale Auto-Capture fasst Gesprächsabschnitte strukturiert zusammen; im Draft-Modus wartet die Freigabe. Portrait-Ebene aus Journal/Records für Workspace- und globale Sicht, ebenfalls Draft/Direct. Settings → Memory enthält Archive/List/Timeline, Prüfungen auf Duplikate/veraltete Einträge/defekte Links, Supersede-Versionskette mit Rollback und schreibgeschützten Import vorhandener WorkBuddy-/Qoder-Memories.

Bewahrt je Sitzung im Composer eingefügte oder angehängte Bilder: lokale Spiegelung im Browser und Rückgabe über den offiziellen Draft-Kanal beim Zurückkehren zum Gespräch oder erneuten Mounten des Composers. Nach Senden oder Entfernen gelöscht.

Todo-Sidecar für DeepSeek Harness: markierten Text in Todos umwandeln, Aufgaben aus Gesprächen erfassen und links in einem Seitenleistenpanel prüfen. Fälligkeitshinweise als In-App-Popup oder IM-Bot-Nachricht; Export nach HTML, Markdown, Excel, CSV oder JSON.

Lokaler TXT-Romanleser in der rechten DSH-Seitenleiste: Dateien, Ordner oder Pfade ins Bücherregal importieren, Kapitelverzeichnis mit Sprüngen, Seitenwechsel per Klick oder vertikalem Scrollen, Lesefortschritt nach Neustart wiederhergestellt; Schrift, Zeilenabstand, Hintergrund und Nachtdesign einstellbar.

Bricht einen sich wiederholenden DSH-Reasoning-Stream ab, statt den Zug hängen zu lassen. Fünf Regeln für den Streamtext: periodische Einheit, Wiederholungsblock, wiederholte Zeile über Anteilsgrenze, 64-Gramm-Dichte und lange Satzzeichen-/Leerzeichen-Endfolge. Mit JSONL-Auslöseprotokoll, Web-GUI-Logpanel und optionaler Wiederherstellung durch Retry mit Korrekturhinweis.

Browser-Provider für DeepSeek Harness: erledigt Webaufgaben Schritt für Schritt im echten Browser anhand einer indexierten Aktionstabelle statt HTML oder Screenshots. Pro Schritt eine gebündelte Jev-Entscheidung statt eines ganzen Modellturns; Repo-Benchmark: Median 1,1 s gegenüber 2,8–3,6 s pro Chatmodell-Turn. Die Unterhaltung erhält nur das Fazit und wächst nicht mit Seitenkontext. Ziele stammen aus der gerade gelesenen Seite; bei Änderung wird neu gelesen. Nutzt den Session-eigenen Browser und lässt dein normales Chrome unangetastet, außer im attach mode.

Kosten je abgeschlossenem Zug in CNY; Klick zeigt Tokens je Kategorie, Preis, Regel und Abrechnungszeit. Settings: Modellpreise, 4 Tokenkategorien, wöchentliche Spitzen-/Nebenzeitregeln mit freien Multiplikatoren und übersteuernde Promo-Zeitfenster. v0.2.3 liest Guthaben/Restkontingent von 14 Providern (DeepSeek, OpenRouter, Zhipu GLM, Moonshot, MiniMax, Kimi Coding, OpenAI-Relays u. a.) und Tages-/Monats-/Sitzungsausgaben. Lokales Ledger mit atomaren Writes, ein Buch je API-Key, 1–24 Monate Aufbewahrung, JSON-Export; Monatskalender auch ohne Guthabenmessung manuell änderbar, optionale Notiz. Verbrauch/Preise lokal aus Providerdaten; Guthaben direkt per eigenem Key aus Provider-API. Keine Drittübermittlung.

Liest den Sitzungsereignisstrom ohne zusätzliche Modellaufrufe und erstellt aus Korrekturen, Fehlern und Lösungen ausstehende Lernvorschläge. Jeder Vorschlag wird anhand schriftlicher Kriterien bewertet und nennt den Grund für Annahme oder Ablehnung. Nur nach Bestätigung schreibt ausschließlich der validierte Writer `learn_skill_manage` eine Skill. Ein im Leerlauf aktiver Curator markiert ungenutzte Skills als veraltet und archiviert sie durch Verschieben statt Löschen; noch geladene Skills bleiben erhalten. Registriert fünf Tools (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), einen Prompt-Abschnitt mit den Kriterien und einen Tool-Guard, der direkte Änderungen an Skill-Dateien zum Umgehen des Writers verweigert.

Löscht einen abgeschlossenen Gesprächszug aus einer DSH-Unterhaltung, ohne die Sitzung zu löschen. Die Schaltfläche neben der letzten Assistentenantwort entfernt Frage, Antwort und Tool-Aufzeichnungen des Zugs aus Unterhaltung und Modellkontext. Sitzungs-ID und -Titel, spätere Züge und das nur ergänzte Protokoll bleiben erhalten. Die Löschung wird als dauerhaftes Tombstone gespeichert.

Beleggestützte Websuche für DeepSeek Harness über OpenRouter-kompatible Gateways: `web_search` nutzt denselben Endpunkt und Schlüssel wie die Chatmodelle, liefert zitierbare Quellen und lässt sich unter Plugins konfigurieren.

Zeigt ein Kontextbelegungs-Badge (Berechnung beim Darüberfahren). Ab 45 % entsteht HANDOVER.md mit geänderten Dateien, Kosten und jüngsten Zügen; bei 60 % erinnert es einmal ans Abschließen. Bei Komprimierung wird der unmittelbar vorherige numerische Kontextbelegungswert zur späteren Kontrolle gespeichert. Keine Modellaufrufe oder Gesprächszusätze; verhindert automatische Komprimierung nicht.

Speichert vollständige Gesprächszüge (Frage plus komplette Antwort) als einfaches Markdown im Sitzungs-Workspace; gute Einträge lassen sich in eine projektübergreifende persönliche Wissensbasis übernehmen und bei Bedarf vom Modell durchsuchen. Keine Datenbank, keine Laufzeitabhängigkeiten.

Verwaltet Skills und MCP-Server in einem DSH-Einstellungsfeld. Skills werden von Disk gelesen: anzeigen, suchen, Inhalt ansehen, erstellen, umbenennen, löschen; vor jedem Löschen wird gesichert. Globale MCP-Zeilen stammen aus dem echten cordis.patch.yml-Loader; Projekt-Einträge werden nur in Sitzungen dieses Projekts eingebunden. Aufgeklappte Karten zeigen tatsächlich registrierte Tools. Serverbezogene Allow-/Deny-Regeln behalten nur benötigte Tools; blockierte Tools gelangen nicht ins Registry und kosten pro Zug keinen Kontext. Status je Server (verbunden mit Toolzahl, erneuter Versuch, aufgegeben, Aktivierung fehlgeschlagen) samt Neuverbindung macht Startfehler sichtbar. Importiert vorhandene Konfigurationen aus 26 weiteren MCP-Clients.

Kapselt die Python-Bibliothek Scrapling in bis zu 19 Modell-Tools, die nach geprüften Fähigkeiten registriert werden: echtes Browser-Rendering für reine JS-Seiten, CSS/XPath-Extraktion mit Daten statt Markdown, selbstheilende Selektoren, wiederverwendbare Login-Sitzungen, XHR-Erfassung, Seitenscreenshots, freigegebene Browseraktionen und ein domänengebundener Crawler mit content/sitemap/feed/Shopify-Modi im offiziellen Job-Backend. Kann auch web_fetch / web_search ersetzen und dieselbe Toolliste per MCP anbieten. Python 3.14+ und installiertes Scrapling erforderlich. Browser-Tools benötigen Chromium für patchright; eine optionale CLI installiert es nur auf macOS arm64.

Macht ein ZSpace-NAS (极空间) zu nativen Agenten-Tools: list/stat/search/read/download/upload/write für Dateien sowie Ordner erstellen, rename/move/copy/delete. Netzwerkübergreifend über das Desktop-Client-Relay, ohne LAN, WebDAV oder SSH; im selben Netzwerk automatischer Wechsel zum schnelleren direkten WebDAV-Transport. Delete verlangt ausdrücklich confirm: true. write/upload/create-folder/rename/move/copy laufen direkt; zspace_write überschreibt gleichnamige Dateien, sofern overwrite nicht false ist.

DeepSeek-Harness-Plugin, das dem Modell pro Runde die vom Host gemessene tatsächliche Kontextbelegung mitteilt und verhindert, dass Kompaktierungszusammenfassungen fälschlich einen fast erschöpften Kontext behaupten.