Plugins

Autonomer Bilibili-Begleiter: Alle 60 s weckt der Plugin-Host per Tick eine eigene Agent-Sitzung zu einem zufälligen Zeitpunkt der konfigurierten Zeitfenster; die Aussetz-Wahrscheinlichkeit pro Tag ist einstellbar. CLI mit 38 Unterbefehlen (Feed, Untertitel, Danmaku, Kommentare, ffmpeg-Bilder, zwei Tagebücher). Teilt höchstens N Beiträge/Tag per Kommentar und @-Erwähnung des Besitzers (Standard 3; Quote protokolliert); stoppt bei Rate-Limit/Captcha. Prüft Antworten, DMs und Live-Danmaku. Antworten an Dritte warten in Settings auf Freigabe. Settings → 养鱼 speichert in ~/.dsh/bili-whale.config.json; Cookies separat in ~/.bili-ai/credentials.json und nie erneut ausgegeben. HTTP nur loopback hinter DSH trust fence. Node 18+; ffmpeg für Frames in PATH.

Agentenübergreifendes, local-first persistentes Gedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness (DSH), unterstützt von Mnemon. Es teilt Langzeitgedächtnis zwischen Mnemon-fähigen Agents und fügt Laufzeitgedächtnis, durchsuchbare Projektdokumente, semantischen Recall, Knowledge Graph und eine Seitenleisten-UI hinzu.

Workbench für DeepSeek Harness Web: Verwaltet Name, Symbol, Reihenfolge, Sichtbarkeit, Projekt-Sitzungsbindung und Dateien für Projekte/Plugins. Mit geteilten Bereichen, Tab-Fenstern, Explorer, Terminal, Browser, Animation und eigenen Ansichten; widget-result.json zeigt die Agent-Ausgabe im passenden Fenster.

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

Greife aus der Android-App oder einem mobilen Browser mit sicheren LAN- und Remote-Verbindungen, dauerhaftem Geräte-Pairing und anpassbarer mobiler Oberfläche auf DeepSeek Harness zu.

Preset für evidenzgeprüfte Recherche: Schritte beruhen auf systemseitig bestätigten Beobachtungen, L3+-Aussagen gehen an eine unabhängige Prüfung; die Sitzung wird zu einem abspielbaren Protokoll und einer durchsuchbaren Domänenontologie. Erfordert DSH >=0.1.7-alpha.1.

Rückverfolgbares, durchsuchbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness – Gesprächswissen als typisierte Graphknoten (TASK/SKILL/EVENT) und typisierte Kanten.

Verleiht DeepSeek Harness eine echte Büroumgebung. Das Univer Office-Plugin vereint Tabellen, Dokumente, Folien, Leinwände, relationale Tabellen und mehr in einer Laufzeit – mit verbundenen Daten, Validierung, versionierten Änderungen und isolierten Worktrees für die Multi-Agent-Zusammenarbeit.

Visueller, nichtlinearer Gesprächs-Arbeitsbereich für DeepSeek Harness – Sitzungen, Folgefragen und Verzweigungen werden zu einer durchsuchbaren Gesprächskarte.

White-Box-AGI-Architektur-Erkundung: Metakognition (Selbsterkennungsschleife), kontinuierliches Lernen (Wissens-Schwungrad), Weltmodell (Bedingungsraum, räumlich-zeitlicher Speichergraph), Selbstverbesserung (Bootstrap-Disziplin), Zero-LLM-White-Box-Pipeline und überprüfbare Vertrauens-Leitplanken.

Ergänzt DeepSeek Harness ausschließlich per Plugin um sitzungsübergreifendes Langzeitgedächtnis und Selbstentwicklung im Hintergrund. Enthält fünf Speicherpfade, Git-Branch-Bewusstsein, Selbstprüfung während eines Turns, Selbstentwicklung und Verwaltung von Skills, vier To-do-Pfade, COI-Planung, Sitzungsbenachrichtigung und -suche, Prompt-Verwaltung und temporäre Notizen. Keine Core-Änderungen oder Laufzeitabhängigkeiten; sofort nutzbar und bei Deinstallation vollständig entfernbar.

Wandelt ein Video (lokale Datei oder Bilibili-/yt-dlp-Link) in ein adressierbares Storyboard-Raster um: nummerierte Zellen, exakte Zeitstempel, Transkript je Zelle und Audiohüllkurve auf derselben Zeitleiste. video_zoom liest ein beliebiges Zeitfenster mit höherer Auflösung erneut ein, damit ein reines Textmodell das Video statt einer Zusammenfassung untersuchen kann.

Desktop-Pet (im Stil des QQ-Pet): schwebt in der Ecke, ziehbar, fütterbar, bespielbar.

Mnemotechnik-Ebene.

Die Funktionen von DeepWatch, installierbar in ein bestehendes DeepSeek Harness-Profil

Adaptiver Reasoning-Slider-Skin, der die verfügbaren Reasoning-Effort-Stufen jedes Modells auf eine visuelle Intensitätsskala von 0 bis 30 abbildet, mit synchronisierten Porträts, Hintergrund und Oberflächenfarben.

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

Ersetzt den Kernel-Startbildschirm durch ein Vollbildvideo mit Überblendung zur App; Clips, Modus und Dauer unter Settings → Plugins.

Skin-Plugin mit einem Befehl: 8 Original-Themes, transluzentes Hintergrundbild mit einstellbarer Transparenz/Unschärfe, benutzerspezifische Akzentfarbe, gemeinsam nutzbarer Theme-Pack-Import/-Export, Favoriten und Zufallsauswahl — vollständig nativ im Token-System von DSH.

Ein-Klick-Sicherung, Export, Import und Migration der gesamten DSH-Konfiguration: Einstellungen, Plugins, MCP, Skills und Arbeitsbereiche. Secrets werden standardmäßig ausgeschlossen und bei Opt-in mit AES-256-GCM verschlüsselt statt im Klartext geschrieben; Importe werden zuerst als Vorschau angezeigt mit automatischer Sicherung und Rollback; Profile speichern mehrere Setups und die Fernsynchronisierung überträgt portable Konfiguration über ein privates Git-Repo ohne Secrets.

Arbeitsbereichs-Studio für quellenbasierte Berichte, Folien, Tabellen, Mindmaps, Quizze, Lernkarten, Audio und Video mit DSH-Modellen und gemeinsamen Artefaktdiensten. Für Office-Erstellung sind Python 3.12+ samt Abhängigkeiten und die Konfiguration von DSH_OFFICE_PYTHON erforderlich; Medien-Rendering benötigt Chromium, lokales ASR zusätzlich whisper.cpp und ein Modell.

Lokales semantisches Gedächtnis und Abruf früherer Chats mit Quellenreferenzen, bearbeitbaren Erinnerungen, Aufbewahrung, Vergessen-Steuerung, Rückgängig sowie JSON-Import und -Export.

Konfigurierbare OIDC-Anmeldung und per Token autorisierter Modellzugriff, einschließlich LiteLLM und einer optionalen oidc-llm-Integration, mit einem eigenständigen DSH-Web-Backend.

Importiert verlustfreie Chat-Verläufe aus 13 Coding-Agenten (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode u. a.) als fortsetzbare DeepSeek-Harness-Sitzungen, mit Rückexport nach Claude Code.