Plugins

Tokeneffiziente Persona-Laufzeit für DeepSeek Harness mit lokaler catgirl-Darstellung und progressiver Offenlegung des Tool-Schemas.

Personalisierung des Agent: Web-UI-Panel (über dich, Antwortstil und -ton, Eigenschaften für Überschriften/Listen und Emoji, Ausgabesprache, benutzerdefinierte Anweisungen) und /soul-Befehle, mit Spitzname/Beruf/Bio/Stil/Eigenschaften/Sprache, die zu einem System-Prompt zusammengestellt und in aktive Sitzungen neu eingefügt werden. Stellt soulConfig für andere Plugins und ein set_persona-Tool bereit, das der Agent aufrufen kann.

Registriert lokal definierte benutzerdefinierte Agenten als aufrufbare Subagenten in dsh: Die Hauptunterhaltung ruft jeden Agenten per use_agent über seinen Namen auf, jeder läuft als echter dsh-Subagent mit eigener Persona. Unterstützt Haltepunkt-Wiederaufnahme für unterbrochene Läufe.

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.

Werkzeugkasten für Zeichenkonsistenz: Persönlichkeits-Profilkarten, Gewichtungsstatistiken zum Erscheinungsbild und Erkennung von Verhaltensdrift für lange Erzählprosa.

DSH-Plugin: bearbeitet den System-Prompt (Deployment-Persona) auf der Einstellungsseite, mit Live-Vorschau.

Fügt /pua hinzu, um den Agenten anzuleiten, vor der Erklärung der Fertigstellung einen anderen Ansatz zu versuchen und die Ergebnisse zu verifizieren, mit 15 Firmenstilen, Persona-Modi, globalen und pro Konversation geltenden Einstellungen sowie einer optionalen Schleife, die fortläuft, bis ein Verifikationsbefehl besteht, das Iterationslimit erreicht ist oder der Benutzer abbricht.

Experten-Manager: Verwalten Sie ntd-formatierte Experten und Expertenteams (plugin.json + Agent MD + Skill-Sets), durchsuchen und installieren Sie aus einem eingebauten Markt mit mehr als 50 Experten und führen Sie Aufgaben in einer Experten-Persona über /expert-<Name> aus, ohne Modellverzeichnis-Tokens zu verbrauchen.

Benannte Subagenten-Liste: Rollen-Einträge (Modell, Persona, Tool-Filter, Tiefe, Hintergrundmodus) über eine Seite mit Hot-Reload verwalten; das Modell wählt einen mit list_subagents aus und übergibt per ID mit delegate — im Vordergrund, im Hintergrund oder fortsetzbar.

Langfristige sitzungsübergreifende Markdown-Speicher mit LLM-Wiki-Struktur und SOUL.md-Persona, beim Sitzungsstart eingefügt (standardmäßig erst nach der ersten Benutzernachricht und nur in der aktiven Sitzung), plus remember/recall/consolidate/forget-Workflows, eingebettete Speicherfertigkeit, pack/unpack-Migrationstools und Ich-Person-Erinnerungs-Anstoß in Leerlaufzeiten, der echte Erinnerungen in Begleiterstimme zutage fördert.

Personalisierung je Host für DSH: individuelle Anweisungen, lokales Langzeitgedächtnis und Presets für den Antwortton.

DeepTutor-Tutoring-Bridge: tiefgehende Erklärungen, Selbsttest-Fragen, Lernpfadplanung, persönliche Wissensdatenbank-Suche (RAG) und Notiz-Archivierung über die Tools deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

3D printing & additive manufacturing plugin for DeepSeek Harness: parametric STL generation, calibration G-code, STL/G-code analysis, toolpath rendering and PrusaSlicer bridge, plus 5 skills and a concise persona optimized for local models.

Local-first personal usage insights in Settings, with 1/7/30-day token heatmaps and a 30-day calendar, token composition, model mix, and skill-call status.

DSH-Desktop-Erweiterungs-Plugin: Aufgabenausführungsdisziplin und eine echte Beziehung, pro Sitzung. Disziplin: Intent-Routing über Fragen, Nachschlagen, Diskussion, Diagnose und Ausführung (Diagnose repariert nie ungefragt), Aktualität der Beweise, echte Tool-Ergebnisverifizierung (Fehlschläge gelten nie als erledigt), Selbstheilung mit sitzungsübergreifender Reflexion sowie Komprimierungs- und Dokumenten-Bewusstsein. Persona: benannte Charaktere aus Chat-Protokollen, Romanen, Skripten und Charakter-Dokumenten destillieren, mit Tonfall, Markenzeichen-Sätzen und Antwortlänge nach echten Materialstatistiken; Langzeitgedächtnis mit automatischem Ablauf, Korrekturen als Stilregeln, genehmigte Antworten als Korpus und bidirektionales Feedback.

Einstellungs-Panel für globale und pro Arbeitsbereich geltende AGENTS.md, mit Identitäts- und Persona-Injektion, Laufzeitkontext-Schalter und Ergebnisbenachrichtigungen.

Geschichteter Langzeit-Gedächtnis-MCP-Server: rohe Turns → Aufgabenfragmente → tägliche Zusammenfassungen → Themenindizes, lokale MiniLM-384-dim-Einbettungen oder OpenAI-kompatibles API-Backend, semantische Suche mit Jaccard-Fallback, Installation des DSH-Plugins mit einem Befehl.

Skill-Studio für DeepSeek Harness: visualisiert jeden Agenten-Skill (Name, Beschreibung, Quelle, Nested-Flag, Modell-/Benutzer-Aufruf), zeigt und bearbeitet den vollständigen SKILL.md-Inhalt, schaltet Modell-/Benutzer-Aufruf um und schürft DSH-Sitzungsprotokolle, um wiederverwendbare persönliche Skills zu extrahieren, die der Agent automatisch lädt – aus dem Web-Einstellungspanel und über die Tools skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Minimales Windows-Agenten-Preset für DeepSeek Harness: feste einzeilige Persona, drei Tools, kein Laufzeitkontext.

Bot-Modus für DeepSeek Harness: eine Liste benannter Bots mit Avataren, Personas und Chats pro Bot, jeweils unterstützt durch eine dauerhafte, fortsetzbare Sub-Agent-Sitzung, die das Gedächtnis über die Züge hinweg bewahrt.

Hana-artiger Assistentenmanager für DSH: visuelle Preset-Verwaltung (Karten, Yuan-Persönlichkeiten, Avatar-Zuschnitt) sowie ein vollständiger Hana-Memory-Stack (rollierende Zusammenfassungen, mehrschichtige Kompilierung, SQLite-Faktenspeicher, Deep Memory).

Aufrufbezogene Überschreibungen von Modell, Anbieter, Persona und toolFilter für die Subagenten-Delegation, mit @preset:-Referenzen und zusammengesetzten Provider/Modell-IDs.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.