Plugins

Blender-3D-Produktions-Plugin mit 30 Modellierungs-/Rekonstruktions-Skills, 13 Runtime-Tools und 26 deterministischen Helfern für Referenz-Fitting, Rendering, Validierung, Animation und portablen Export; installierbar als `dsh-blender`.

KI-gestützter Recruiting-Workflow für HR und Headhunter: Klärung der Stellenstandards, Sourcing und Vorauswahl über zwei Kanäle (Boss Zhipin und Liepin), Marktübersicht über Talente, Lebenslaufbewertung, Terminplanung für Interviews, Kandidatenverzeichnis und Tagesberichte. Installierbar als Claude-Code-Plugin oder als DeepSeek-Harness-(dsh)-Plugin — Letzteres bringt ein sofort einsatzbereites „Recruiting-Browser“-Panel mit. Funktioniert auch mit jedem KI-Coding-Assistenten, der AGENTS.md lesen kann.

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Das Marketing-Betriebssystem für KI-Agenten: erst wie ein Marketingprofi denken, Taktiken sind das Ergebnis.

Mobile Web-Shell für die DSH Web GUI: Overlay-Schubladen, ziehbarer FAB, mobile Composer-Korrekturen und ein schwebender Bild-Upload-Button oberhalb des Composers (native Galerie/Kamera, integriert in die validierte add-images-Pipeline), ohne Desktop-Regression. Auf npm als dsh-webui-mobile veröffentlicht.

Blockadressierte Dokumentbearbeitung: ein MCP-Server, der geml_get / geml_set / geml_check und ähnliche Funktionen bereitstellt, sodass ein Agent nur einen adressierten Block eines Markdown- oder GEML-Dokuments liest oder umschreibt statt der gesamten Datei. Enthält den GEML-Autoren-Skill sowie einen Code-Graph-Skill, der den Aufrufgraphen eines Projekts als GEML-Codemaps aufbaut und durchsucht.

In-GUI-Skill-Hub für DeepSeek Harness: lokale Skills aus dem offiziellen ctx.skills-Register durchsuchen, suchen, umschalten, inspizieren, diagnostizieren und scaffolden, plus ein Skill-Markt mit verfolgter Quellensynchronisierung und Ein-Klick-Alles-Update.

DeepSeek-Harness-Cordis-Tools für All in Flash, angetrieben von All in Luna.

Fähigkeit zum Verfassen chinesischer Langform-Drehbücher: zwei Eingabeblöcke (Hintergrund + Charakterbibel), die eine Kausal-Wert-Engine speisen, eine Anti-KI-Anmutungs-Überprüfung und ein Kontinuitätsbuch; funktioniert mit Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Kostenlose Vision-Bridge und Bildgenerierung für reine Textmodelle: Lesen eingefügter Bilder, Failover zwischen GLM-4V-Flash- und Gemini-Engine, strukturierte Evidenz im ModLens-Stil und eine vorbelegte kostenlose Vision-Modell-Route.

Best Practices für Quantenalgorithmen.

Durchsuchen, aktivieren, deaktivieren und verwalten Sie Agent Skills aus Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini und benutzerdefinierten Verzeichnissen im DSH-Einstellungsfenster.

Vollständiger beworbener Matt-Pocock-Skill-Satz (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, Code-Review, wayfinder, ask-matt-Router) portiert auf DSH.

Ponytail Lazy-Senior-Dev-Modus: 6 Skills adaptiert von DietrichGebert/ponytail.

DeepSeek-Harness-Adapter für den Swift-Cycle-Governance-Skill.

Toolbox für die Embedded-C/C++-Firmware-Entwicklung: Agents und Skills zu FreeRTOS, Interrupts, NVM-Speicher, Keil MDK, ARMCLANG, HardFault-Triage, Zustandsmaschinen, Architektur und LVGL-Patterns.

Port von DietrichGebert/ponytail v4.9.0: immer aktivierter Lazy-Senior-Modus mit einer 7-stufigen Leiter (YAGNI bis Minimalcode), 6 Skills für Review, Audit, Schulden, Gewinn und Hilfe, ohne leere Tools.

Unendlicher Canvas-Arbeitsbereich für E-Commerce-Visuals: Produktfotografie, virtuelle Anprobe, Hintergrundbearbeitung und Video, live mit der Harness-Konversation synchronisiert.

Vollständige KI-Songs und BGM aus Prompts oder Lyrics generieren, mit Reference-Audio-Erstellung und Song-Erweiterung.

AI-for-Science-Forschungs-Workflow-Skill für DeepSeek Harness, für Forscher und Doktoranden mit agentenbasierter KI: mehrwinklige Literaturrecherche mit Dateien pro Winkel, Experimentdesign mit Caveat-Liste, Abbildungen und Paper-Lesen; jeder Job gibt Dateien sowie ein Cross-Verification-Briefing für ein zweites Modell zurück. Null Abhängigkeiten, MIT.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

A-Aktien-Analyse- und Screening-Skill: Echtzeitkurse, technische Timing-Scores, Kauf-/Verkaufssignale und eine verwaltete Watchlist.

Generiert Functions, MCP-Tools, Workflow-Skills und Offline-Testpakete aus vom Nutzer autorisiertem Quellcode.

Tool-Call-Disziplin für DeepSeek Harness: injiziert einen statischen Prompt-Abschnitt mit Verhaltensbeschränkungen, senkt den Parallel-Pool nach einem Tool-Fehler auf 1 (Wiederherstellung nach 3 aufeinanderfolgenden Erfolgen), drängt das Modell, nach wiederholten Fehlern nicht weiter zu retryen, verifiziert Schreibvorgänge mit .bak-Rollback, gated Hochrisiko-Befehle und verfolgt Compliance-Statistiken über /behavior-status.