Plugins

Ordne deine Modelle und Token-Budgets jeder Rolle zu und lass dann DSH spezialisierte Subagents nach Aufgabentyp delegieren. Deckt Architektur-Analyse, UI/UX, Implementierung, Codebasis-Erkundung und Dokumentationsrecherche ab, mit automatischem Setup sowie Reasoning-Aufwand und Tool-Berechtigungen pro Rolle.

Galgame-Generator: Übergeben Sie ihm ein Skriptdokument sowie Charakter-/Hintergrund-/BGM-/Animations-Assets im Arbeitsbereich (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) und es erstellt eine spielbare Visual-Novel-Webseite mit konfigurierbaren Speicherplätzen ([存档 N], Standard 9), sprecherfolgenden Sprites mit Multi-Pose-Variantenwechsel ([表情]), Opening/Ending/CG-Animationen ([op]/[ed]/[cg]), BGM-Wiedergabe/Stopp/Lautstärkeregelung und if-Zeilen-Verzweigung.

Anbieterunabhängige DSH-Dokumentenparserung, angetrieben von MinerU, mit nativen Hintergrundjobs, unveränderlichen Ergebnissen und sicherer Zusammenführung von Anfragen.

Das Büro-Trio! Office-Dokumententools für DeepSeek Harness (dsh): Erstellen, Lesen und Bearbeiten von Tabellenkalkulationen (.xlsx), PDFs und Präsentationen (.pptx).

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

FormatForge: schmiedet 30+ Dateiformate (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, Archive) über einen Drag-and-Drop-Eingang, die Tools ff_translate/ff_formats/ff_result und eine CLI in KI-lesbaren Text; gescannte PDFs greifen auf lokales OCR zurück oder auf einen Enhance-Hinweis für das Sitzungsmodell.

Lokale Dokumentenintelligenz für PDF, Office, Bilder und OCR für DeepSeek Harness.

Werkbank zum Lesen von Papers: Bibliothek + PDF-Reader + Begleiter im Tutor-Stil. Antworten zitieren anklickbare Seitenzahlen, die zurück ins PDF springen und die genaue Passage hervorheben; Markieren-zum-Fragen ohne das Paper zu verlassen; mitgeliefertes Strict-Tutor-Preset (Leseplan, Abschnitts-Coaching, benotete Quizze über Sessions hinweg verfolgt); Umschalten zwischen Original ↔ Chinesisch an Ort und Stelle (babeldoc, keine Vorinstallation). Lokale Transkription und Suche — Dokumente verlassen Ihren Rechner nie.

Präsentations-Skill und -Tools: Verwandelt einen Satz oder ein Dokument in eine HTML-Slideshow und eine bearbeitbare PPTX mit sieben Layouts (inkl. Zitaten und nativen PPTX-Tabellen), Sprechernotizen (HTML-S-Panel und native Notizfolien), fünf integrierten Themes, Standard-Thema-/Spracheinstellungen und Zweisprachigkeit.

Lesemodus für die DSH-Dokumentation.

Modellseitiges display_file-Tool, das 36 Dateiendungen in der Weboberfläche inline darstellt: Bilder mit Klick-Zoom-Lightbox, spulbares Video, Audio, PDF, per LibreOffice auf dem Host in PDF konvertierte Office- und OpenDocument-Dateien sowie lokales HTML in einem isolierten Frame; Bytes werden über eine signierte HTTP-Route mit Range-Unterstützung gestreamt, und PNG/JPEG/WebP/GIF gelangen auf bildfähigen Routen auch in den Modellkontext.

Fork mit Datei-Drag: Dokumente als entfernbare Chips über dem Composer ablegen, ohne Tippen senden.

Dokumenten-Lesemodus für DSH.

Vorschau, Bearbeitung und DOCX-Erstellung von Office-Dokumenten für DeepSeek Harness, bereitgestellt durch Fylar Office SDK.

COM-gesteuerte echte Microsoft Office-Automatisierung für DeepSeek Harness: steuert eine laufende Excel/Word-Instanz über OfficeMCP — VBA-Makros, Pivot-Tabellen, Live-Formelneuberechnung und tiefe Dokumentformatierung; plus eine Buchhaltungs-Suite (doppelte Buchführung mit Soll/Haben-Abgleich und SUMIF-Hauptbuch).

Fähigkeit zur Aussagenprüfung, die Designdokumente und Pläne gegen Code-Fakten abgleicht und Verhaltensaussagen auf ausführbare Logik-Primitiv-Verifikation für Zustandsmaschinen und Datenmodelle hochstuft, mit Vorher/Nachher-Regression, Domänenbeschränkungen und Mining von Nebenläufigkeitsrisiken.

Großbild-Erkennung für vision-exp-Modelle: verlustfreie 800×800-Kachel-Erkennung (smart/pipeline/full), lokales OCR mit Vorverarbeitung und Handschriftrouting, optionale Multi-Vendor-GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) mit automatischem CPU-Fallback.

Ein super-vereinfachtes LLM-Wiki-Gedächtnis-Plugin: ein Indexdokument (automatisch geladen) + eine Markdown-Datei pro Thema (nur bei Bedarf gelesen) – kein Dumpen des gesamten Inhalts in den Context und Tokenverbrennung. Einfach und leichtgewichtig, schmerzfrei zu installieren/deinstallieren und beliebig frei editierbar.

Ein leichtgewichtiges, allgemeines Anhang-Dock für DSH: Bilder, PDFs, Dokumente, Archive, Code und andere Dateien einfügen, ablegen oder auswählen, vor dem Senden prüfen und verwalten und anschließend als lokale Pfade an den Agenten übergeben. Es gibt Nicht-Bild-Dateien einen einheitlichen Anhangseinstiegspunkt.

Grok-kompatible Websuche mit beibehaltener Quellen-Paginierung, Dokumentationssuche über Context7 und Exa, begrenzter Seitenextraktion, Site-Mapping, Offline-Rechercheplanung und schreibgeschützter Diagnose.

FormatForge für DeepSeek Harness: schmieden Sie jedes Dateiformat (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in KI-lesbare strukturierte Daten. Schlankes Bundle, das das lokale Python-CLI (python -m formatforge) startet und protocol-JSON zurückgibt; Erweiterungen werden an cur[rent] delegiert...

DeepSeek-Harness-Webplugin — PDF-Text-Layer und Scanned-PDF-OCR, Office docx/xlsx/pptx zu Markdown, TIFF/epub und Index-Cards für lange Dokumente.

Begrenzte, zelladressierte `doc_read`/`doc_write` für xlsx/pdf/docx/pptx/ipynb, plus MCP-Server und CLI.

Ruft aktuelle, versionierte Bibliotheksdokumentation und Code-Beispiele von context7.com für DSH-Agents via context7_search- und context7_get_docs-Tools ab.