Plugins

In-App-Plugin-Browser im Stil des Steam Workshop: Suche, Sortierung nach Beliebtheit/Neuheit/Trend (7/30/90 Tage), chinesisches Keyword-Mapping, zweisprachige Beschreibungen mit README-Übersetzung, Filterung nach Plugin-Signatur sowie Ein-Klick-Installation/-Update.

Ein Studien-Tab mit Spalten für Kursplan, Tutor und Tafel, das markdown-Dateien, lokale Ordner oder GitHub-Repos in geführte Kurse verwandelt, mit Lektionsfreischaltung, Beherrschungsverfolgung, Spaced Repetition und tutor-gestaltetem Kursimport.

Hostet QQ-Chats als DeepSeek-Harness-Sitzungen: Ein QQ-Gespräch entspricht einer DSH-Sitzung, die Neustarts übersteht. Mit Werkzeugrechten je Sprecher, dreistufigem Gedächtnis samt nächtlicher Konsolidierung und optionaler QQ-Nummernbindung (verknüpft openids mit Nummern, damit Erinnerungen Bot-/AppID-Wechsel überstehen; freiwillig, nie erforderlich oder aus Spitznamen abgeleitet), vierteiligen Personas, Kontextkompaktierung, zehnseitigem Seitenleistenpanel und Setup-Assistent für Roost-Kernel und ai-chat-Plugin. Standardmäßig kann jedes Mitglied einer gekoppelten QQ-Gruppe mit dem Bot sprechen; das volle lokale Werkzeugset hat nur der owner.

Visuelle Gesprächslandkarte für DeepSeek Harness — Sitzungen als Karten auf einem Whiteboard: ziehen zum Anordnen, Doppelklick zum Chatten, Kante ziehen zum Forken mit injiziertem Kontext. ADHD-freundlicher räumlicher Speicher. · DSH-Visualisierungs-Gesprächslandkarte

Synchronisiert DSH-Sitzungen, Workspace-Zuordnungen, Einstellungen und Patches bidirektional über ein privates GitHub-Repo; API Keys bleiben lokal.

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.

🌊 Dauerhaft angedocktes, vollständig anpassbares Guthaben-/Nutzungspanel für DeepSeek Harness — Aktivitäts-Heatmap, Zweikanalvergleich, ausschließlich lokal und datenschutzorientiert.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Reparaturschicht für Tool-Ausgaben für DeepSeek Harness — JSON-Schema-Durchsetzung, Parameterzuordnung und JSON-Reparatur für Tool-Aufrufe.

Tavily-Tools für Suche, Extraktion, Karten und Crawling, mit Schlüsselrotation, Failover bei HTTP 401/429/432/433 und Lastverteilung, die gleichzeitige Anfragen pro Konto begrenzt. Ergänzt eine Schlüssel-/Nutzungskarte unter Plugins. Das eingebaute web_search wird nie ersetzt.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

Nur Windows: Überwacht den Titel des Vordergrundfensters, erkennt Bilibili-Videokurse, ordnet sie Fächern zu, lädt Metadaten/Danmaku/Kommentare und erstellt Markdown+Mermaid-Wissenskarten sowie Word-Lernhandbücher. Word-Ausgabe erfordert lokal installiertes Python.

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung für DeepSeek Harness. mind_map prüft den Agentenkontext (stabile seq IDs, Rollen, Tokengewicht, Löschgrenzen und clear-mind-Anleitung); clear_mind ersetzt einen ausgewählten Gesprächsverlauf per nativer Komprimierungstransaktion durch einen vom Modell verfassten Checkpoint. Tool-Aufruf und Ergebnis werden zu einem einzeiligen Tombstone; ein Hinweis warnt bei langem Kontext oder zu vielen Schritten im Zug.

Sieben Agent-Preset-Modi für DeepSeek Harness, jeweils mit fester Tool-Grenze, pro-Modus-Modell-Routing und schnellen/tiefen omd_task-Delegationsstufen, plus einem Plan-zu-Ausführen-Loop (/mode, /start-work, zielgestütztes /ulw) und einer Einstellungsseite, die Modelle pro Modus und pro Stufe neu zuordnet.

KI-unterstütztes Minecraft für DeepSeek Harness: Steuern Sie einen autonomen Mineflayer-Agenten (Überleben, Bergbau, Chat, Live-Karte) mit Vision-/Steuerungstools, plus einem integrierten Launcher (Microsoft-Anmeldung, Versions-Download, Spielstart).

Lokale Code-Intelligenz für DSH: Impact X-Ray visualisiert mögliche Änderungsfolgen mit prüfbaren Quellbelegen und ausgewiesener Unsicherheit. Dazu Symbolnavigation, begrenzte Context Packs und ArkTS-Unterstützung.

eDEX-UI-artige Shell über der DSH-Web-GUI: linke Leiste mit Systemtelemetrie und Per-Core-CPU-Sparklines, rechte Leiste mit Encom-Globe-Weltkarte und Up/Down-Traffic-Diagramm, Dateisystem-Browser mit Dateivorschau sowie ein terminalgestalteter Composer, der dem aktiven Workspace folgt.

Konfiguriert die Zuordnung des Reasoning-Aufwands für Anbieter und Modelle in DeepSeek Harness, mit gruppierter Auswahl der Modelle und Schieberegler im Eingabefeld.

Nutzungs- und Kostenstatistiken mit Spitzen-/Nebenzeittarifen nach der Tarifänderung vom 17.08.2026, ein schwebendes Übersichtspanel, Aufschlüsselungen pro Sitzung sowie eine Tag-/Wochen-/Monats-/Jahres-/Gesamtnutzungs-Heatmap.

Finanzquant-Workbench und Aktienticker: schwebender Ball und Schubladenpanel, Echtzeit-Kurse der A/HK/US-/globalen Märkte, mehrperiodige K-Linien und 5-Tages-Intraday-Charts, Tiefenauftragsbuch, Kapitalfluss, Sektor-Heatmap und KI-Anlagerecherche.

Token-Nutzungsstatistiken für DeepSeek Harness: tägliche und Bereichsdiagramme pro Modell sowie eine jährliche Beitrags-Heatmap.

Web-Designpaket mit Galerie aus 7 Themes, jeweils mit vollständigem Mapping von 122 --dsw-*-Tokens, und gespeicherter Ein-Klick-Umschaltung. Material You gewinnt Farben aus dem Hintergrundbild und erzeugt eine dynamische Palette; ein globaler Eckenradius ist einstellbar. Themes liegen als Override über dem offiziellen Look-System, sodass die offizielle light/dark/auto-Auswahl gültig bleibt. Eingefrorenes Archiv: angeheftete Version beibehalten.

Vereinheitlicht Tokenkontingente und Nutzungsstatistiken für dsh: Rolling-/Pay-as-you-go-Kontingente mehrerer Anbieter in Seitenleistenkarten samt Anbieteraktionen sowie Token-Auswertung aus Sitzungsprotokollen mit Trends, Heatmap und Modellaufschlüsselung. Eingefrorenes Archiv: angeheftete Version beibehalten, da der Autor neue DSH-Versionen nicht mehr berücksichtigt.

Skill zur Reiseplanung innerhalb Chinas: Tagespläne im Stundentakt, direkte Buchungslinks für 12306 und Trip.com, Offline-KML und sieben HTML-Themes. Python 3.9+ muss in PATH liegen; die enthaltenen Skripte verwenden nur die Standardbibliothek.