Plugins

Vom Gehirn inspiriertes kognitives Plugin: episodisches, semantisches, prozedurales und emotionales Gedächtnis mit Signalen des bestärkenden Lernens, ein Zielstapel mit Zeit-Triggern, neugiergetriebene autonome Web-Recherche und proaktive Initiativen.

Härtungs-Guard für mcp__omni__parse in DeepSeek Harness: ein tools/pre-execute-Listener, der private/reservierte Host-URLs ablehnt (SSRF), eine Allow-List oder Ask (Consent) erzwingt und fail-closed ist, wenn allowedRoots leer ist.

Pro Provider/Modell-Generierungs-Concurrency mit Einstellungs-Karte: ein Cap, wie viele Sitzungen gleichzeitig streamen dürfen, durchgesetzt am Stream und erneut beim Subagent-Spawn, wo ein Fan-Out über das Cap in einer FIFO-Queue wartet statt zu fehlschlagen.

Ausführungsdisziplin-Suite für DSH mit Abfangen identischer Wiederholungsversuche, erzwungener Reflexion, Todo-Durchsetzung, Speicher-Deduplizierung und Umwandlung von Erfahrung in Skills (11 Plugins + 6 Skills).

Überträgt den Ausführungs-/Beratungsablauf aus pi-advisor-flow auf DSH. Bei wichtigen Entscheidungen, nach wiederholten Fehlern und vor dem Abschluss fragt der Ausführer ask_advisor. Gleichartige wiederholte Werkzeugaufrufe werden vor der Ausführung abgefangen; der Berater entscheidet proceed/revise/blocked (fortfahren, überarbeiten, blockieren). hard mode erzwingt vor jedem Rundenende eine Prüfung. Enthält Token- und Kostenprotokoll je Aufruf, /advisor status, Datenschutzstufen für Repository-Kontext und Dateien, Erkennung von sechs Geheimnisformen und eine Web-Einstellungskarte. Fehler des Beraters halten den Hauptablauf nicht an.

Stellt die DSH-Web-GUI nur für einen ausgewählten CIDR-Bereich (standardmäßig Tailscale) bereit, statt an 0.0.0.0 zu binden: Der Proxy lauscht auf Adressen innerhalb dieses Bereichs und weist externe Peers ab. Clients erhalten Zugang per tokenisierter URL oder alphanumerischem Zugangscode mit 4–12 Zeichen. Remote-Seiten können ein Telefonlayout erzwingen, ohne die lokale UI zu ändern. Offizielles Erscheinungsbild, Schriftgröße, Gesprächsverlauf, Codeansicht und Leistungseinstellungen können in der Plugin-Konfiguration gespeichert und bei jedem Laden einer Remote-Seite erneut angewendet werden.

Übernimmt den Kompaktierungsschwellenwert aller eingebundenen Engines: setzt headroomTokens auf -1e6, sodass ratio allein den Auslöser bestimmt, hält die Aufbewahrung bei jedem Schreibpfad darunter und leitet den Kompaktierungsaufruf an ein gewähltes Modell weiter. Ergänzt ein Panel mit Ein-Klick-Kompaktierung und Protokoll je Sitzung.

Datenbank-Explorer für DeepSeek Harness: verbindet SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch und Qdrant. Bietet Schema-/Datenansicht, Zellbearbeitung, Einfügen, Tabellenentwurf/-löschung, SQL, CSV/JSON/SQL/Markdown-Import/-Export und editierbare ER-Diagramme. Read-only-Verbindungen erzwingen Anweisungs-Allowlists; Agent-Tools sind standardmäßig schreibgeschützt, Schreiben erfordert ausdrückliches Opt-in. Alle Schreibvorgänge einschließlich abgewiesener Versuche werden protokolliert. Enthält einen MCP-stdio-Server für externe KI-Clients mit denselben Verbindungen.

AST-basierte Kontextkomprimierung, Testlog-Filterung und Token-Budget-Wächter für DeepSeek Harness: entfernt redundante Syntax, kürzt rauschige Logzeilen und erzwingt eine Token-Obergrenze, damit das Kontextfenster nie überläuft.

Skill für Berichte zu chinesischer Industrie und Technologie mit Offline-DOCX-Pipeline `build_docx.py`. Vorgaben: 9 Kapitel, verständliche Zeitleiste (Section 2.1), technische Engpasskriterien in 5 Dimensionen und Make-vs-Buy-Kosten-/Kompensationsabwägungen. Prüfung mit `check_threads.py`; Ausgabe als `.docx` mit automatischem Inhaltsverzeichnis auf 3 Ebenen. Benötigt Python 3.9+ und lxml.

Findet Regeldateien aus allen von OMP unterstützten Konventionen und fügt sie als stets geltende Ebene plus Regelbuchindex in den Systemprompt ein. Streaming-Regeln können regelwidrige Ausgaben mitten im Turn abbrechen, passende Tool-Aufrufe verweigern, eine Erinnerung in deren Ergebnis einfügen oder ein Bewertungsmodell zur fertigen Antwort befragen. Dasselbe Tool lässt das Modell neue Regeln schreiben; ein Auditpanel unter Plugins erklärt, warum jede Regel gilt.

Agent-Disziplin-Wächter für DeepSeek Harness: vier Tore, die an der Harness-Grenze durchgesetzt werden — Schleifen-Trennschalter, Token-Kosten-Sicherung, Routenwechsel-Warnung, Plan-Genehmigung — wo Erinnerungen auf Prompt-Ebene nicht hinkommen, sodass ein Agent ein wöchentliches Kontingent nicht mehr in Minuten verbrauchen kann; Ein-Klick-🛡-Chip, hot-reload-fähige Schwellen und Voreinstellungen von unsichtbar-aber-gepanzert bis nur-warnen.

DeepSeek-Harness-Plugin, das den falschen Paketmanager für ein Repository erkennt (npm install in einem pnpm-Repo, pip install in einem uv/poetry-Projekt usw.) und dem Modell den exakt passenden Befehl gibt.

Durchsucht, zeigt Vorschauen und installiert öffentliche Agent Skills in der DSH-Weboberfläche. Bündelt fünf Quellen: claudeskills.info, skillsmp.com, die awesome-claude-skills-Liste, das offizielle Repository anthropics/skills und Skill-Pakete installierter DSH-Plugins. Die Installation wird auf einen commit statt einen Branch festgelegt, damit die Vorschauversion übernommen wird; angezeigt werden Herkunft, Updates des ganzen Dateibaums und ein Papierkorb statt Löschen. Vor dem Schreiben prüft Harness-Regeln Namen und frontmatter, meldet fehlende von SKILL.md referenzierte Dateien und unvollständige Downloads. Bei Namenskonflikt: overwrite/rename/skip.

Gruppiert den DSH-Modellwähler nach Provider und zeigt Quellen samt Modellzahl. Standardmäßig öffnet Hover das Seitenpanel; im Panel-Modus genügt ein Klick. Doppelklick auf den Provider-Titel wechselt zwischen hover → panel → inline (unter dem Titel); das aktive Modell bleibt sichtbar. Reine DOM-Erweiterung: Plugin-Panel auf body, Auswahl per Klick auf echte Menüschaltflächen; React-verwaltete Knoten werden nicht verschoben oder entfernt. Nutzt offizielle --dsw-*-Tokens, einen undurchsichtigen Hintergrund, ausreichenden Kontrast sowie gemeinsame Maße/Farben. Kein Netzwerk und keine Telemetrie. Für DSH kernel 2.0.15-next.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

Verbindet DeepSeek Harness mit einer lokalen SiYuan-Desktop-App (思源笔记): registriert deren Notiz-Tools als mcp__siyuan__<tool>, stellt die in SiYuan konfigurierte KI samt ihrem Agent-Loop als weiteres Tool bereit, liefert einen Notizen-Skill mit und erzwingt bei jedem Aufruf ein Profil readonly/authoring/full, während die Tool-Liste auch bei geschlossener App verfügbar bleibt.

Führt AItelier-Pipelines von DSH über MCP aus: 39 Werkzeuge (22 Lese-, 17 Schreibwerkzeuge) zum Erzeugen, Ausführen, Inspizieren, Bearbeiten, Exportieren und Importieren mehrstufiger SkillFlow-Pipelines. Die Schritte werden in AItelier statt in der DSH-Sitzung ausgeführt und über run_id gepollt, pausieren an engine-erzwungenen Checkpoints, die mit answer_checkpoint beantwortet werden, und hinterlassen pro-Schritt-Traces und Schrittausgaben zum späteren Lesen; add_provider / map_model / edit_role richten eine einzelne Rolle auf einen lokalen oder günstigeren Endpunkt aus. Bündelt einen aitelier-pipelines-Skill.

Task control für DeepSeek Harness: Ein-Klick-Notfallstopp und Zwangsbeendigung hängender downloads und tool calls, Download-Fortschritt, Hänger-Erkennung, pwsh-Aktivitätsüberwachung und Bedingung anhängen / Pause / Fortsetzen mit unsichtbarer Wiederherstellung.

Fügt in der DSH-WebUI Sitzungs-, Projekt- und globale Kontrollen für Skills, MCP-Server, Tools, Prompt-Injektionen, Freigabe-Eskalation und Sicherheitsleitplanken hinzu; die Durchsetzung gilt für den aktuellen Agenten.

Vom Engine erzwungene Leitplanken für DeepSeek-Harness-Agenten-Schwärme: Qualitätsgates weisen halbfertige Arbeit zurück, absturzsichere Checkpoints setzen an Ort und Stelle fort – KI-Teams laufen nicht nur, sie brechen nicht.

Plugin-Vertrauenspipeline für DeepSeek Harness: deterministischer Static Scan mit Bewertungen, optionaler Laufzeitschutz mit Honeypot-Ködern, Agent-Skill für Audit-Protokolle und eine Browser-Shield-Statusanzeige. Nur Alarmierung, niemals Durchsetzung.

Fork von j62268781-alt/dsh-skills-mcp-manager (MIT), seit Version 0.5.6 umfassend überarbeitet; gleiche plugin id, daher nicht zusammen mit dem Original installierbar. Ergänzt verlustfreies Schreiben von cordis.patch.yml (JS-Ausdrücke bleiben erhalten), speichergesteuerte Toolfilter, Skills-Verwaltung in DSH-Wurzeln und 10 externen Agentverzeichnissen mit per Skill/Quelle erzwungenen Schaltern über agent-scope (deaktivierte Skills werden dem Modell verborgen), Kategorien und wiederherstellbaren Papierkorb, GitHub-Install/Update/Rollback, ZIP-/SKILL.md-Import, skills.sh-/ClawHub-Markt, Workspace-Ansicht, Seitenleistenpanel, Kontrastkorrekturen und Updates vom veröffentlichten npm-Paket (gleiche Quelle wie Marktinstallationen, OIDC-Provenienz).