Plugins

White-Box-AGI-Architektur-Erkundung: Metakognition (Selbsterkennungsschleife), kontinuierliches Lernen (Wissens-Schwungrad), Weltmodell (Bedingungsraum, räumlich-zeitlicher Speichergraph), Selbstverbesserung (Bootstrap-Disziplin), Zero-LLM-White-Box-Pipeline und überprüfbare Vertrauens-Leitplanken.

Generative UI direkt in der Unterhaltung: Das Modell rendert interaktive HTML-Karten in den Chat-Stream, mit Streaming-Vorschau und sandboxed Rendering.

Persistente Multi-Modell-Trupps, die in den Einstellungen konfiguriert und im Composer ausgewählt werden, mit Modell- und Tool-Richtlinien pro Mitglied. Standardmäßig erledigt der leitende Agent einfache Arbeit selbst und delegiert nur, wenn der gespeicherte Trupp gebraucht wird; delegierte Arbeit läuft als begrenzter DAG mit optionaler Prüfung und Reparatur. Run Center verfolgt Wiederholungen und Tokens pro Mitglied aus offiziellen Harness-Nutzungsereignissen.

Bringt die Modelle der WorkBuddy-Desktop-App direkt in DeepSeek Harness – ohne Konfiguration im DSH-Chat.

Adaptiver Reasoning-Slider-Skin, der die verfügbaren Reasoning-Effort-Stufen jedes Modells auf eine visuelle Intensitätsskala von 0 bis 30 abbildet, mit synchronisierten Porträts, Hintergrund und Oberflächenfarben.

Automatische Überprüfung durch ein zweites Modell in der Genehmigungs-Antwortkette: Ein schreibgeschützter Reviewer-Subagent liefert strukturierte Erlauben/Verweigern-Urteile mit Begründung, standardmäßig fail-closed (im Zweifel ablehnend).

Einfach dieses Plugin in dsh installieren: kein Login, keine Registrierung, kein API Key — und die Frontier-Modelle sind da, darunter Muse Spark 1.3 und MiMo V2.6. Komplett kostenlos, ohne Nutzungslimit.

Fügt einen deepseek-web-Anbieter hinzu, der die Webmodelle von chat.deepseek.com in DSH nutzt, mit Browser-Login-Erfassung, PoW-Anfragesignatur, SSE-Streaming und promptbasierten Werkzeugaufrufen.

Seitenleisten-Nutzungspanel, das Tokens der Relay-Site zuordnet, die jede Anfrage bedient hat, ausgelesen aus Ihrer bestehenden Provider-Konfiguration: Summen für heute/Monat/gesamt, Aufschlüsselungen nach Site und Modell, eine Jahresaktivitäts-Heatmap sowie New API-/Sub2API-/DeepSeek-Guthaben.

Meldet, welche Skills in jedem Turn aufgerufen wurden (vom Modell geladen, als /name getippt oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einer eingefügten Repository-, Ordner-, SKILL.md- oder Zip-Adresse, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der Skill-meta.yaml und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Zeigt an, welche Skills jeder Turn aufgerufen hat (vom Modell geladen, als /name eingegeben oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einem eingefügten Repository, Ordner, SKILL.md oder Zip-Pfad, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der meta.yaml des Skills und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Das Modell mit Datenbanken verbinden und SQL schreiben lassen.

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness in einfachem Markdown, eine Tatsache pro Datei, lesbar in jedem Editor. Der `MEMORY.md`-Index hat eine strikte Obergrenze von 200 Zeilen / 25 KB, erzwungen durch `ctx.tools.guard()`: Ein Schreibvorgang, der den Index über die Grenze wachsen lassen würde, wird abgelehnt, während ein Neuschreiben, das ihn verkleinert, immer durchgeht, sodass ein übergroßer Index schrittweise komprimiert werden kann. Das Plugin schreibt niemals selbst Erinnerungen – was behalten wird, entscheiden Sie und das Modell. Derselbe Speicher wird auch von Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw verwendet.

Multi-Provider-Nutzungs-Dashboard mit Token-Aufschlüsselungen nach Anbieter/Modell, Kalender-Drilldowns, Kontoständen und Abonnement-Kontingentverfolgung für OpenCode Go / Z.ai.

Registriert Ark Agent Plan-, Coding-Plan- und Postpaid-Model-Routen im nativen DSH-Modellauswahldialog.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sessions hinweg an Sie, konsolidiert im Schlaf automatisch (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen zu Ihrer Prüfung ein und führt ein wieder abspielbares Audit-Trail. Offline-First-lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren, editierbaren Markdown-Spiegeln, einem Entity-Graph, einem interaktiven Memory-Panel sowie einer externen API und CLI.

Verbindet ChatGPT-OAuth und OpenAI-Codex-Modelle mit DeepSeek Harness, mit optionalen Such- und Bild-Tools.

Fügt oberhalb des Composers einen Streifen hinzu, um gesendete aber ungelesene (Steuerungs-)Textnachrichten zurückzurufen, bevor das Modell sie liest.

ChatGPT-OAuth-Provider für Codex-Modelle mit Abonnement-Websuche, Kontingent und sicherem Reset, Bildtools, Fast-Modus und modellbewusstem Kontext; kein API-Schlüssel oder Codex CLI erforderlich

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung (Active Context Pruning) für DeepSeek Harness: Das Modell entscheidet, wann und was komprimiert wird.

Persönliches Zentrum für DeepSeek Harness: sitzungsübergreifende Nutzungsstatistiken, Kostenabschätzung pro Modell, globale benutzerdefinierte Anweisungen, ein globaler Schriftegrößenregler, ein datengetriebener Desktop-Pet mit Bitmap- und Vektorskins sowie eine Übersicht über den Gesprächsstatus, alles lokal und offline.

Deklarative Berechtigungsregeln im Claude-Code-Stil: geordnete Allow/Deny/Ask-YAML-Regeln, die Toolnamen, Argumente, Arbeitsbereichspfade und Agentenidentität in der tools/pre-execute-Kaskade abgleichen, mit vollständigem Sitzungsprotokoll-Audit, Trockenlaufmodus und Hot Reload.

Volcengine-Ark-Provider-Plugin für DeepSeek Harness (DSH): registriert Agent Plan, Coding Plan und Postpaid-Routen auf dem nativen pi-ai-Adapter, sodass Ark-Modelle in der Modellauswahl erscheinen.