Plugins

Vom Chat zur Leinwand zum Werk: steuere ComfyUI als visuelle Workflow-IDE in DSH. Bette ComfyUI (lokal oder Cloud) als geteilte Leinwand in DSH Web ein: Der Agent schreibt Prompts und Skripte im Chat, wendet sie live an und erzeugt Bilder, Musik, Video und 3D. Operationen: Pipelines bauen, Workflows lesen/schreiben, Knoten bearbeiten, Links verdrahten, ausführen, justieren und debuggen. Produktion: Batch-Parameter-Sweeps (batch_run) und automatischer Abruf der Ausgaben in den Chat (get_outputs). Pflege: Ein-Klick-Start und -Upgrade von ComfyUI, Kern und Custom Nodes. Dieses Paket ist das DSH-seitige Plugin und liefert den ComfyUI-seitigen Brückenknoten mit.

Überbrückt private WeChat-Chats als In-Process-Plugin über das iLink-Bot-Protokoll von Tencent in DeepSeek Harness, mit bidirektionalem Text-, Bild-, Datei- und Sprach-Messaging, in-WeChat-Slash-Befehlen, die über die native Befehlsregistrierung aufgelöst werden, WeChat-seitiger Behandlung von Genehmigungen und Agent-Fragen sowie proaktivem Push über ein send_wechat-Tool.

Bidirektionale WeChat-Bridge (iLink): Push bei Rundenende und Genehmigungsanfragen, Genehmigen/Ablehnen und Nachrichteneinschleusung direkt im Chat, persistente Deduplizierung und konvergentes Chunking langer Antworten; Channel-Schicht erweiterbar auf weitere Messenger.

Git-Worktree-Panel für DSH Web: ersetzt die Workspace-Seitenleiste durch Projekt → Haupt-/verknüpfte Worktrees → Sitzungsgruppen, erstellt und entfernt Worktrees, wechselt den Haupt-Branch und migriert konfigurierbaren projektlokalen oder globalen Speicher mit Sicherheitsvorkehrungen für schmutzige Bäume und aktive Sitzungen.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Ruft eine beliebige http/https-Seite ab und gibt Titel, Beschreibung, Haupttext, Überschriften-Gliederung und Links zurück, mit Statistiken (Zeichen-/Wortanzahl, Lesezeit, Sprache) und Top-Keywords; kann Inhaltsbilder in den Sitzungsarbeitsbereich für die Bildanalyse herunterladen und sie über den scrape.imageAnalyzer-Dienst an registrierte Analyser verteilen.

Bindet DeepSeek Harness (DSH) an das offizielle ilink-Gateway von WeChat an: QR-Kopplung, automatische Aufgabenbenachrichtigungen und Genehmigungserinnerungen per WeChat. Mit Einstellungsoberfläche; nutzt das offizielle Tencent-Gateway (https://ilinkai.weixin.qq.com) ohne Drittanbieter-Relay, Nachrichten nur an das gebundene Konto.

Kopiert und öffnet `dsh://`-Sitzungs-Deep-Links oder fügt sie in eine andere Unterhaltung ein, um einen begrenzten, schreibgeschützten Schnappschuss der referenzierten Sitzung einzufügen.

Lässt dsh- und Claude-Code-Sitzungen direkt miteinander kommunizieren; mit einer klickbaren Peer-Listen-Karte (Sortieren/Suchen/Senden/Aktualisieren).

Die DSH-Seite des Memory-Ökosystems dsh-ecolink: überbrückt chat.deepseek.com und DeepSeek Harness über eine Browser-Erweiterung, die Memory-Tags im DSM-Format sammelt und erinnerte Memories in Web-Chats injiziert, einen abhängigkeitsfreien lokalen Dienst, der einen gemeinsamen Memory-Pool schreibt, und diesen Adapter, der Memories vor dem Step injiziert und Write-back per /ecolink-push anbietet; die Kompaktierung ist transaktional (Staging-Pool mit Commit/Rollback).

Heartbeat-Schleife für DeepSeek Harness: Alle 20 Minuten (standardmäßig) wacht der Agent von selbst auf, um ein lokales Profil Ihrer Interessen und Vorlieben zu pflegen, im Web nach Dingen zu suchen, die Ihnen wichtig sind, und Gefundenes aufzubewahren. Hat er etwas Teilenswertes, sendet er ein kurzes Paket mit Notizen an die Sitzungen, mit denen Sie ihn verknüpfen. Ein Regelsatz im Code – Ruhezeiten, beschäftigte Zeitfenster, ein Tageslimit, eine Abklingzeit – entscheidet, ob er überhaupt sprechen darf, und der Agent in dieser Sitzung entscheidet, ob er tatsächlich etwas sagt. Nur für Windows.

Live-Skill-Anbieter, der Skills aus den Verzeichnissen von über 60 anderen Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), aus Claude-Code-Plugin-Marktplätzen und aus jedem Git-Repository mit Skills ohne Kopieren oder Symlinks zum dsh-Katalog hinzufügt; dedupliziert, repariert Frontmatter, benennt Namenskollisionen um und liefert eine CLI (list, add, sync, doctor).

Fragt das chinesische Minecraft-Wiki (MediaWiki-API) ab und wandelt rohen Wiki-Text in saubere, KI-lesbare Ausgabe um — Suche, Seiteneinleitung, Ganzseiten-Markdown und Zufallseintrag; Vorlagen, Referenzen, Bilder und Sprachlinks werden entfernt, bevor sie das Modell erreichen.

Portable Agenten-Wissensbasis in einfachem OKF v0.2 Markdown: 13 wiki_*-Lese-/Schreibtools, progressive Offenlegung, Backlinks, per AGENTS.md-Regeln beschränkte Schreibzugriffe, automatische Index-/Log-Pflege, Linting und benanntes Umschalten zwischen mehreren Bundles (sitzungsweit oder global).

Injiziert einen System-Prompt-Abschnitt, damit Gedankenkette, Planung und Tool-Aufruf-Begründungen des Agenten auf vereinfachtem Chinesisch bleiben. Keine externen Abhängigkeiten – aus jedem lokalen Verzeichnis klonen und per Link installieren, kein npm-Build oder Publish nötig.

Lokal-first-Fiction-Arbeitsbereich, der Gliederungen, Kapitel, Charaktere, Zeitlinien, Schreibregeln und Kontinuitätsprüfungen mit der Konversation verknüpft.

Bidirektionale Hermes ↔ DSH-Brücke: Hermes-Sitzungen in DSH importieren, Hermes konsultieren und von Hermes gesendete Aufgaben als einzelnes Cordis-Plugin empfangen.

Zero-LLM-Autocapture und ein symbolischer \[ENGRAM\]-Index mit progressiver Offenlegung, ein ESR-lite-Aufgaben-/Beweisprotokoll (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) und Nutzungs-Telemetrie pro Workspace mit einem Offline-Recall-Benchmark (npm run eval).

Wallpaper-Engine-Integration für die dsh-Web-GUI: durchsucht die lokale WE-Bibliothek (Steam Workshop 431960 + lokale Projekte) und verwendet deren Hintergründe als Seitenhintergrund — Bild/Video/Web nativ gerendert, Szenen-Hintergründe als weichgezeichnete statische Vorschauen — mit einem wallpaper-design-Panel (Transparenz, Bereich, Unschärfe, Vignette, FPS, Parallaxe, Karussell, Theme-Verknüpfung) sowie Agent-Tools wallpaper_scan/list/set/config.

Wallpaper-Engine-Integration für die dsh-Web-GUI: durchsucht die lokale WE-Bibliothek (Steam Workshop 431960 + lokale Projekte) und verwendet deren Hintergründe als Seitenhintergrund — Bild/Video/Web nativ gerendert, Szenen-Hintergründe als weichgezeichnete statische Vorschauen — mit einem Wallpaper-Design-Panel (Transparenz, Bereich, Füllung, Unschärfe, Vignette, FPS, Parallaxe, Karussell, Theme-Verknüpfung) sowie Agent-Tools wallpaper_scan/list/set/config.

Chatten, Überwachen und Genehmigen Ihrer DSH-Agenten von WeChat aus über das iLink-Gateway: Text in beide Richtungen, gezielte Sitzungsauswahl, Digest-Heartbeats und nummerierte Genehmigungsaufforderungen.

Eine Wissensdatenbank im Obsidian-Stil: Quellen einlesen, den LLM ein vernetztes Wiki aufbauen und pflegen lassen und Fragen stellen, die darauf basieren.

Android-Companion-Bridge: QR-Code-LAN-Pairing mit widerrufbaren Geräte-Tokens und TLS-Fingerabdrücken, ein Telefonverbindungs- und Geräteverwaltungs-Panel sowie ein HTTPS-Zugriffs-Proxy, der Sitzungen, Live-Events und Genehmigungen an die gekoppelte native App ausliefert.

Bidirektionale WeChat-Brücke für DeepSeek Harness über das iLink-Protokoll: persönliches WeChat per QR-Scan binden und mit einem lokalen DSH-Agent aus dem Chat chatten (Text, Bilder, Sprache-zu-Text, Dateien); ein Web-Einstellungspanel verwaltet Bindung/Start/Stopp/Status, Projekt-Sitzungs-Bindung setzt die Konversation auf dem Desktop fort, proaktive wechat_notify-Pushes enthalten Throttling, und der reine Node-Daemon läuft auf Windows/macOS/Linux.