Plugins

Multi-Charakter-Galgame-Konversationsansicht mit separater Auswahl von Charakter und Antwortmodell, charakterspezifischer Zuneigung, Erinnerung, Dialogverlauf und CG-Galerien, plus Antworten, die durch Task-Ereignisse über Harness-Sitzungen hinweg informiert werden.

Ein Honkai: Star Rail "Glühwürmchen"-Thema mit Hintergrundbild-/Video-Hintergründen, glühwürmchengrüner Neon-Palette, Transformations-Bootanimation, Ambient-Partikeln, BGM, Schreibmaschinen-Soundeffekten und kontextbewussten Emote-Easter-Eggs.

AI4Scholar-Fachsuche: 38 Tools über Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv und DOI-Auflösung (Suche, Zitationsgraph, Autoren, Empfehlungen, PDF-Volltext in Abschnitten, automatisches Zitieren, wissenschaftliche Abbildungen), eine einheitliche plattformübergreifende Suche mit Deduplizierung, eine API-Schlüssel-Karte in den Einstellungen sowie eine Abrechnung der Credits pro Aufruf über eine `/ai4scholar`-Guthabenkarte.

Gesundheitsprüfungen für Plugins (Manifest/Patch-Format/Build-Fallstricke/Hub-Status).

LSP-Aktionsoberfläche für DSH: Diagnosen, Formatierung, Codevervollständigung, Code-Aktionen, Symbole, Signaturhilfe, Inlay-Hinweise und Umbenennen, alles auf Basis echter Language Server.

Plugin-Health-Checks: Manifest-Protokoll, Patch-Format und Build-Fallstricke — ohne Abhängigkeiten und rein lesend.

Plattformübergreifendes Drag & Drop mit Einfügen des Originalpfads.

Ein-Kommando-Sicherung und -Wiederherstellung der DSH-Nutzerdaten mit visuellem Einstellungs-Panel: geplante Auto-Sicherung, sha256-Prüfung, gehärtete Wiederherstellung mit Auto-Rollback, typisierte Teilsicherungen (--types skills), Maskierung von Zugangsdaten in einen lokalen Tresor, GitHub-Sync für Maschinenwechsel und ein prozessexterner Rettungskanal, der auch funktioniert, wenn der Host nicht startet. /backup doctor prüft und repariert beschädigte Sitzungsprotokolle aus einer bekannten guten Sicherung; migrate-check sagt statisch voraus, welche Sitzungen ein Host-Upgrade zerstören würde, und der Credential-Wächter bewahrt Vor-Migrations-Kopien auf; intelligente Sicherungen vor Host-Upgrades und Quarantäne beschädigter Protokolle. macOS/Linux/Windows.

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.

MCP-Server-Manager für DeepSeek Harness: MCP-Server über Settings → MCP 管理 hinzufügen, bearbeiten, aktivieren/deaktivieren, neu starten und löschen, mit JSON-Export/-Import, vier mcp_manager_*-Modellwerkzeugen und einer HTTP-API; Installation über npx, npm oder plattformübergreifende Skripte.

Plattformübergreifendes Datei-Drag-and-Drop mit Einfügen des Rohpfads, ohne Dateien zu kopieren.

Minecraft-Entwicklungsskills und -Tools für DeepSeek Harness: 8 Skills zu Paper/Spigot-Plugins, Fabric-, Forge- und NeoForge-Mods, Addon-Entwicklung gegen große Mods und Gradle/JDK-Build-Einrichtung von Minecraft 1.7.10 bis 26.x; der Projektgenerator mc_scaffold und der Gradle-Runner mc_gradle; ein Intake-Skill, das vor dem Start fehlende Versions-/Plattformangaben erfragt; vier eingebaute Subagenten; und ein zweites Minecraft-Architect-Preset, dessen Tool mc_codex die eigene Codex CLI des Nutzers über das codex app-server-Protokoll ausführt, um das Gerüst zu entwerfen, woraufhin DSH die markierten Methodenrümpfe füllt und den Build verifiziert.

Präsentiert DSH Web als spielbare, vollbildschirmtaugliche First-Person-Voxel-Oberfläche im Minecraft-Stil — keine reine Farb-Skin: Nutzer laufen durch eine persistente Three.js-Blockwelt und greifen über In-World-Einrichtungen und eine Werkbank auf native Workspaces, Sessions, Konversationen, Tools, Modellauswahl, Berechtigungen, Kontextinformationen und den Composer zu.

Schwebendes DeepSeek-Nutzungs-Panel im macOS-Glas-Stil für die DSH-Web-UI: Live-offizielles Guthaben und Token-Nutzung (heute, Sitzung, geglätteter 24-h-Trend, pro Modell) ohne Öffnen von platform.deepseek.com/usage. · DSH-Milchglas-Nutzungs-Panel: offizielles Guthaben + Token-Nutzung

Vollduplex-Sprachmodus für die DeepSeek Harness Web-UI: Toggle (2-Sekunden-Pause Auto-Send) oder Hold-to-Talk-Diktat in einen editierbaren Entwurf mit zipformer2-Streaming-ASR, optionalem Wake Word; Edge-TTS-Vorlesen Satz für Satz mit Live-Untertiteln, und Sprechen unterbricht Wiedergabe und laufenden Turn (echtes Barge-in). On-Device-ASR, kein API-Schlüssel.

Smart-Charts-Skill: verwandelt Datendateien (CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON) in eigenständiges interaktives ECharts-HTML – 32 Diagrammtypen inklusive Offline-Karten, 3 Themes, kein CDN. Ein --profile-Datenprofil (dtype je Spalte, Kardinalität, Fehlwerte, Stichproben, Statistiken, Entitätskörnung, Insight-Signale) lässt den Agenten die Daten selbst lesen und das Diagramm wählen; jedes Diagramm bettet ein Fact Sheet (plot_stats + data_preview) ein, dessen Zahlen die einzigen zitierbaren Werte sind. LLM-Transform-Code läuft in einer eingeschränkten Sandbox (Blacklist + AST-Whitelist + sichere Builtins); --doctor prüft die Python-Umgebung selbst. Vollständig offline, ECharts mitgeliefert.

Lokale Literatur-Wissensdatenbank-RAG: 10 Tools (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), hybride BM25+Vector+Reranker-Suche, belegte Fragen-Antworten mit anklickbaren DOI-Links, vollständig lokale bge-Embeddings über einen Single-File-SQLite-Index. Benötigt Python 3.9+ mit pymupdf, faiss-cpu und sentence-transformers; der Installer `npx dsh-kb-rag-install` richtet diese ein und lädt das Modell vorab herunter.

Multi-Plattform-API-Guthaben- und Nutzungs-Dashboard für die DSH-Web-GUI: Guthaben für DeepSeek, Zhipu GLM, Kimi, StepFun, SiliconFlow, MiniMax, OpenRouter, Novita und xAI unter dem Composer, geschätzte Kosten pro Sitzung und pro Sub-Agent mit Peak/Off-Peak-Tarifen von DeepSeek, automatische Erkennung in den DSH-Einstellungen konfigurierter Relays sowie ein optional verschiebbares Wal-Widget.

Umkehrbare Kontextverschlankung für DeepSeek Harness: TOON-artige verlustfreie tabellarische Neukodierung gleichförmiger JSON-Arrays, per Stride abgetastete Tabellenfenster mit Zeilennummern und Cross-Turn-Deduplizierung für wiederholte Tool-Ausgaben; jeder Ersatz passiert ein Byte-plus-Token-Gate (≤72 % Bytes, strikt weniger geschätzte Tokens), und das Original wird hinter einem `[save-token #id]`-Hinweis auf die Festplatte ausgelagert und ist in einem Aufruf über das `save_token_expand`-Tool abrufbar, mit Abrechnung und vermiedener Token-Messung auf einem Einstellungs-Dashboard.

Multi-Plattform-Recherche- und Deep-Search-Pipeline: harvest_scout für parallele Entdeckung über GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili und YouTube; harvest_deep_research für automatisch erstellte umfassende Rechercheberichte; dazu Extraktion, Quellenübergreifende Verifikation und Glaubwürdigkeitsprüfung.

Vorlagengesteuerte Code-Review-Fähigkeit: Fünf-Schritte-Review-Flow, Schweregrad-Einstufung (kritisch/mittel/gering), vierdimensionale Bewertung (Qualität, Sicherheit, Performance, Wartbarkeit), duale Text- und HTML-Berichtsausgabe und eine On-Demand-Referenzwissensdatenbank.

One-Shot mcp-unity-Integration für DeepSeek Harness: gebündelter MCP-Server ohne manuelle Konfiguration ermöglicht dem Agent, den Unity-Editor über 34 Tools zu steuern - Szenen, Game Objects, Transforms, Materialien, Prefabs, Menüpunkte, Play-Modus, Tests und Konsolenlogs - mit automatischer Wiederverbindung.

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.

Reproduzierbare Wissenschaftswerkbank: agentengesteuerte Zellen, Inline-Abbildungen mit Feedback/Neuausführung, Manifest-basierte Provenienz, Umgebungs-Snapshots und publikationsreife Abbildungs-Skills (9 bio_*-Tools + Werkbank-UI).