Plugins

Live2D-Desktop-Haustier-Overlay für die DSH Web-GUI: spiegelt den Agentenstatus (Denken, Leerlauf, Fehler, Fertig, Warten auf Genehmigung) mit Bewegungen und Sprechblasen, Touch-Reaktionen pro Teil, Drag-to-Dock, umschaltbare Personas und benutzerdefinierte Modelle per URL oder lokalem Pfad.

Kostenloser Zugriff auf 6 große kostenlose Modelle. Keine Registrierung, kein Aufladen, 6 kostenlose Modelle eingebaut, Multi-Key-Rotation und Rate-Limit-Backoff.

Browser-Steuerung ohne Abhängigkeiten: einen echten Headless-Edge/Chrome über CDP mit 8 `pilot_*`-Werkzeugen steuern (navigate/click/type/keys/eval/screenshot) plus einem verschiebbaren Live-Cockpit-Panel in der Web-GUI – text-first-Snapshots für Text-only-Modelle, kein Playwright, kein API-Key.

Liest Assistentenantworten laut vor über kostenloses Edge TTS oder eigene RVC-Sprachmodelle: Vorlese-Schaltflächen + automatisches Vorlesen, adaptive blockweise progressive Wiedergabe (lückenlose Langtexte), Ein-Klick-Installation von Voice-Packs aus einer Registry sowie eine portable RVC-Laufzeitumgebung.

Konfiguriert visuell Prompt, Tools, sichtbare Skills, Subagenten und Fallback-Modelle eines Agenten und stellt mehrere zu einem Team zusammen. Es schreibt oder bearbeitet nie eine Preset-Datei des Hosts.

Terminal-natives TUI-Frontend für DeepSeek Harness, das Sitzungen, Modelle, Plugins, Jobs, Subagenten, Todos und Anbieterkonfiguration über Harness-Funktionen darstellt und das echte Terminal-Scrollback bewahrt.

Schubladen-Panel für die DSH-Web-UI mit einer paginierten Liste kostenloser LLMs; schreibt jeden per Klick oder stapelweise als custom model provider in die Settings, plus ein lokaler multi-key rotation proxy.

Kostenlose Vision-Bridge und Bildgenerierung für reine Textmodelle: Lesen eingefügter Bilder, Failover zwischen GLM-4V-Flash- und Gemini-Engine, strukturierte Evidenz im ModLens-Stil und eine vorbelegte kostenlose Vision-Modell-Route.

Ollama-Provider für DeepSeek Harness mit Modellverwaltung, Gesundheitsprüfungen, regelbasiertem lokalem Routing und Cloud-Fallback.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.

Verleiht reinen Textmodellen Sehvermögen: leitet Benutzerbilder an ein OpenAI-kompatibles Vision-Modell weiter und zeigt die Beschreibungen in einem rechten Panel der Web-UI an.

Zeigt CAD-Modelle an und erstellt sie (STL, OBJ, STEP, IGES, DXF, SVG) über cad_view/cad_info und OCCT-Parametrik-Modellierungs-Tools, mit einer interaktiven Viewer-Karte und einem dauerhaften CAD-Panel in der Web-UI.

Ordne deine Modelle und Token-Budgets jeder Rolle zu und lass dann DSH spezialisierte Subagents nach Aufgabentyp delegieren. Deckt Architektur-Analyse, UI/UX, Implementierung, Codebasis-Erkundung und Dokumentationsrecherche ab, mit automatischem Setup sowie Reasoning-Aufwand und Tool-Berechtigungen pro Rolle.

Nutzt ein ChatGPT/Codex-Abonnement in DeepSeek Harness mit GPT-Modellen, Bildgenerierung, Websuche, Abo-Kontingentberichten, Modell- und Funktionssteuerung sowie OAuth-Anmeldung per Browser oder Gerätecode.

Fügt reinen Text-Hauptmodellen ein konfigurierbares Vision-Modell hinzu: ein vision_read_image-Tool, einen Vision-Modell-Selektor in der Composer-Leiste und automatische Bild-zu-Text-Konvertierung für reine Textrouten.

Plugin für kostenlose Modellanbieter für DSH mit über 20 Modellen, darunter Gemini, MiMo, GLM usw.

Nutzungsstufen und teilbare Statistik-Karten: 🐟→🐳 Rangfolge nach monatlichem Token-Verbrauch mit lokal berechnetem geschätztem Perzentil, präzise Preise für 46 Modelle von 6 Anbietern (einschließlich größenbasierter chinesischer Preise), Nachfüllung von Vorinstallations-Sitzungen und Alt-vs.-Neu-Vergleich über die Tarifänderung vom 2026-08-17. Nur lokal, keine Telemetrie.

Rollenbasiertes Multi-Agent-Team für DeepSeek Harness. /team versammelt bis zu 12 Subagenten (Produkt, Architekt, Recherche, UI, Backend, Frontend, DB, Security, Reviewer, QA, DevOps, Docs) und führt einen Pipeline mit 9 Phasen und Gates aus (klären, recherchieren, entwerfen, Spec-Review, Plan-Freigabe, umsetzen, Review, Test, Ausliefern) über gemeinsame Artefakte. Qualitäts-Gates erzwingt der Code, nicht der Prompt: eine unfertige Aufgabe lässt sich nicht als abgeschlossen markieren, Befunde entscheidet die Reviewer- oder QA-Rolle, und Abdeckungslücken oder Rework erscheinen live im Overlay und in /team status. Enthält ein Live-Overlay (Phasen, Roster, Task-DAG, Artefakte, Entscheidungen), einen persistenten Team-Modus und Token-/Zeitabrechnung. Keine Laufzeitabhängigkeiten, kein Build.

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.

„Single-Core Writing“-Plugin für DeepSeek Harness: Werkzeuge gründlich verschlankt und Ausgabe gehärtet für quantisierte kleine Modelle, geeignet für lokale Langroman-Pipelines mit On-Device-Modellen.

Erzwingt Kontextkomprimierung beim Ausführen von llama.cpp-Modellen mit niedrigem Kontext wie Qwen3.8-27B, verbessert die Modelleffizienz und die Nutzungsglätte, zusammen mit gut ausgearbeiteten Komprimierungs-Prompts.

GitHub Copilot LLM-Adapter: OAuth-Device-Flow-Anmeldung, Live-Modellentdeckung über die Copilot-API, Vision-Unterstützung für bildfähige Modelle (gpt-4.1, gpt-4o) und zwei Wire-Protokolle (Chat Completions und Responses API) mit automatischem Endpoint-Routing pro Modell.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

Ein ChatGPT-Konto über Browser-PKCE- oder Device-Code-OAuth mit Codex-Modellen in DeepSeek Harness verbinden, mit automatischem Token-Refresh und Web- oder Headless-Login.