Plugins

Programmier-Einstieg für Kinder: Ein Paket enthält eine 🐵-Karte „Kleines Klassenzimmer · Code ausführen“ (führt Python/Turtle wirklich aus) und fünf Modell-Tools (kid_run / kid_explain / kid_practice / kid_review / kid_steps). Keine Drittanbieter-Abhängigkeiten, kein Build-Schritt.

Text in einer DSH-Unterhaltung auswählen und Ctrl drücken: Inline-Unterthemenkarte mit Streamingantwort, Folgebaum und ziehbaren Zitiermarken.

Erklärt Computerspeicher als Werkbank: aktuelle Nutzung, Speicherdruck und wichtigste Programme.

Programmierkurs für Kinder: Python- und LOGO-Turtle-Code ausführen, erklären, üben, prüfen und Schritt für Schritt durchgehen.

Erklärt ein ausgewähltes Wort oder einen Satz aus einem DSH-Gespräch in einem schwebenden Fenster. Ein eigener Kanal lässt die Sitzung unverändert; die Antwort kann an eine eigene Sitzung angeheftet werden.

Erklärt unterstützte DSH-Pluginfehler mit Quellpfaden der Zusammensetzung und manuellen Folgeschritten (Doppeleinfügungen, fehlende Bundle-Patches, Peer-Konflikte). Eigenständige CLI und Berichtsanzeige; standardmäßig Offline-Diagnose nur lesend. Nicht beobachtete Laufzeit bleibt unbekannt.

Wählt Text in einer Windows-App aus und lässt ihn vom Harness-Agenten erklären oder übersetzen. Die Antwort erscheint in einem nativen Overlay, das stets im Vordergrund bleibt.

Ein winziger Oktopus-Desktop-Pet, der KI-Jargon für die DeepSeek-Harness-Web-GUI in einfacher Sprache erklärt.

Update-Copilot für DeepSeek Harness: Ein Scan deckt den DeepSeek Harness-Kern und alle Plugins jedes Profils ab; er erklärt, was sich geändert hat und wie riskant jedes Update ist, und aktualisiert nur, was Sie bestätigen.

Live-Token-Kosten-Widget pro Aufgabe: Spitzen-/Nebenzeiten-Preisfenster, prognostizierte Kosten nach Preiserhöhung, sortierbare Kostentabelle pro Aufgabe, Mehrwährung (COP/USD/CNY + ~40 weitere) mit Wechselkursen und Ein-Klick-Streaming-LLM-Erklärung teurer Aufgaben.

Adds model speed tests to the DSH model picker and, on desktop, a plain-language "explain this error" button on failed turns with a user-selectable explainer model.

Explains Chinese internet memes to an agent: registers a meme_explain tool that returns the meaning, tone, origin and lifecycle of a sticker, which memes can and cannot be combined, occasions to avoid, and both a meme-version and a plain-version reply. Answers come from a local memory store with spacing-effect decay, falling back to a user-configured OpenAI-compatible vision endpoint (BYOK).

Yugan Huafang (语感花房) is a personal voice workshop for DeepSeek Harness: your own writing and corrections become explainable local style rules, optionally distilled by the current model, then compiled into a preset you pick per session; edits apply on the next message in that session.

A self-justification gate for outbound claims: a claim needs a checkable source (an http(s) URL plus a quote of at least 8 characters), every number in the text must appear in a quote, and a quote whose vocabulary overlap with the post is under 10% counts as an invalid citation; absolute wording is rejected when the only evidence is second-hand. All verdicts come from deterministic rules — no model call, no network. The guard subcommand refuses to run the publish command when the gate fails (fail-closed), explains what is wrong and how to fix it, and requires an --ack note on the second attempt stating what changed; after three attempts it stops and hands back to a human. Ships check / explain / fix / guard, with 30 tests.

Zhinao (second brain) for DeepSeek Harness: Markdown-authoritative layered memory (L1 long-term model gated by user confirmation / L2 knowledge with mandatory sources / L3 recent status under daily quotas), a local recall ledger explaining every injection, lifecycle engine with weekly review and a Web panel. First-run wizard initializes a blank brain, adopts an existing Zhinao directory read-only, or fills in only missing skeleton files; existing files are never touched.

Adds contextual guidance for explaining technical misconceptions in conversations.

Derived from joeseesun/qiaomu-reader-dsh (not an official successor; do not install both - both use the qiaomu-reader plugin id): read documents beside native DSH chats, explain or translate selected passages, and return through document history. Development preview verified only on Windows with DSH 0.2.1-rc.5.

Wissensgraphen für Codebasen in DeepSeek Harness: Sieben Agent-Tools `graphify_*`, der Befehl `/graphify` und die Graphify-Seite erstellen und durchsuchen lokal per AST einen Projektgraphen, ohne API-Key; mit path/explain/god-node-Abfragen und Export nach wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian. CLI `graphifyy` erforderlich; nur die vollständige Extraktion von Dokumenten/PDF/Bildern benötigt einen LLM-Key.

Schnelle Fragen in DSH: Markiere Text im Chat, in Markdown/Code, gerenderten HTML-Berichten oder im better-sidebar-Editor. Die Standardantwort startet automatisch (englische Prosa wird übersetzt, ein Begriff erklärt, eine Frage beantwortet); Tippen bricht sie ab. Antworten werden über eine einmalige Completion mit dem Modell des Hauptfensters gestreamt, übernehmen einen schreibgeschützten Gesprächssnapshot und lesen die ausgewählte Datei standardmäßig mit bis zu 20.000 Zeichen als Kontext. Die Hauptsitzung bleibt unverändert. Einzeilige Installation; Host-Routen, Client-Slots, Dokument-Renderer und iframe-Auswahlbrücke sind getrennte Erweiterungspunkte.

Sieben ausschließlich auf ClickHouse ausgerichtete DSH-Abfragetools: Datenbanken/Tabellen/Spalten listen, Zeilen prüfen, Spaltennamen suchen, EXPLAIN anzeigen und eine einzelne schreibgeschützte SQL-Anweisung mit Client-Schutz ausführen. Abgewiesen werden Schreibzugriffe, Mehrfachanweisungen, tabellenübergreifende Abfragen und externe Tabellenfunktionen. Standard: eine Tabelle; query-Parameter unverändert, kein mehrstufiger Geschäftsablauf. Keine Runtime-Abhängigkeiten. Modell soll Nicht-ASCII-Aliase in Backticks setzen, damit ältere Server keinen nackten Syntaxfehler liefern.

Nur-Lese-DSH-Profilprüfung: sieben Prüfungen des Konfigurationsbaums (config-clobber, dead-patch, tool-collision, plugin-not-mounted, plugin-stale, entry diff, explain) plus acht Ökosystemprüfungen aus echten Fehlern: pnpm-store-Versionskonflikte, die `dsh plugin add` brechen; von node_modules nicht auflösbare Patch-Insert-Namen; defekte Junctions; doppelte Plugin-Fähigkeiten; verwaiste Backups; GitHub-Quellabhängigkeiten; npm-Scope-Hinweise; Lücke bei minimumReleaseAgeExclude. Vier Agent-Tools, jeder Befund mit Lösung.

Fügt fertigen Assistentenantworten die Aktion „Terms“ hinzu. Ein integriertes Offline-Wörterbuch erklärt erkannte Informatikbegriffe mit chinesischen Definitionen, Vorkommenszahl, hervorgehobenen Kontextauszügen und anklickbaren verschachtelten Erklärungen. Es erfolgen keine Modellaufrufe.

Fügt der DSH-Desktop-Seitenleiste Restart hinzu. Öffnet denselben nativen Bestätigungsdialog wie Exit im Tray und fährt die App nach Freigabe ordnungsgemäß herunter und wieder hoch. Dieses Plugin zeichnet nur die Schaltfläche; zusätzlich ist der Shell-Patch unter shell-patch/ desselben Repositorys nötig. Er muss bei geschlossener App außerhalb von DSH angewendet werden. Allein bleibt die Schaltfläche deaktiviert; ein Tooltip erklärt den Grund. Der Zusatzpatch ist nur für Windows und schreibt das installierte app.asar um.

Verwandelt englische MP3-Hörbücher und Dokumente in Hörlektionen. Transkribiert jeden Satz lokal mit dem bereits von DSH Voice Input geladenen Sprachmodell (ca. 241 MB, bei Fehlen beim ersten Einsatz geladen; ffmpeg nötig), DSH-Modell korrigiert und erklärt. Übung mit blindem/intensivem Hören und Wiederholungsabständen, Export chinesischer Synchronfassung. Offline-Kokoro-Stimmen, Seitenpanel und vier KI-Tools.