Plugins

Macht dein dsh bereit für ernsthaftes Coding. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython-REPL, Kontext als Variablen, abrufbare Cross-Compactions, vollständiger Kontext-Revive. `hash-edit`, `dvc://browser`, Subagent als Funktion, Workflow als Funktion.

Mach dein dsh bereit für ernsthaftes Coden. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context als Variablen, über Kompaktionen hinweg abrufbar, vollständige Kontextwiederherstellung. `hash-edit`, `dvc://browser`, Subagent als Funktion, Workflow als Funktion.

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

macOS-Schreibtierchen außerhalb der DSH-Seite: echtes Immer-im-Vordergrund-Fenster, das in Vollbild-Spaces sichtbar bleibt, sechs durch lokales DSH gesteuerte Zustände, natives Kontextmenü mit Ruhemodus und Sitzungsliste sowie eine mitgelieferte Skill, die aus einem Foto mithilfe Ihres eigenen Bild-Tools und Ihrer Zugangsdaten ein vollständiges 18-Posen-Skin erzeugt; nur System-Python und ctypes, kein Electron und keine Abhängigkeiten.

Stellt die Tools run_python/run_node bereit, die Code über stdin ausführen und stdout/stderr/exit zurückgeben, inklusive Konfigurationskarte für Interpreter-Pfade.

FormatForge für DeepSeek Harness: schmieden Sie jedes Dateiformat (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in KI-lesbare strukturierte Daten. Schlankes Bundle, das das lokale Python-CLI (python -m formatforge) startet und protocol-JSON zurückgibt; Erweiterungen werden an cur[rent] delegiert...

RLM-Modus für dsh: rekursive Sub-Agenten über eine einheitliche rlm()-Funktion – Kind-Agenten als First-Class-Python-Calls spawnen, erwarten und verketten. Fügt einen persistenten IPython-Kernel mit tools.*-Bindings und Context-als-Variable hinzu.

Kapselt Verwaltungsbefehle für virtuelle Python-Umgebungen: reduziert Netzwerk- und Berechtigungsprobleme, auf die Agenten bei der Umgebungsverwaltung über Terminalbefehle stoßen, funktioniert betriebssystemübergreifend und leitet Installationen automatisch über Mirrors und lokale Proxys. Die Tools sind strikt auf die gewährten Lese-/Schreibberechtigungen beschränkt.

Fail-closed-Brücke für den Feishu(Lark)-Kanal: mit einem Bot chatten und Antworten des dsh-Agenten erhalten — mit optionaler Human-in-the-Loop-Werkzeugfreigabe (Allow/Deny-Karten vor jedem Bash-Aufruf, Fail-closed-Timeout). Integration ausschließlich mit dem offiziellen Python-SDK (fest gepinnt); standardmäßig ablehnende Whitelist, Webhook-Signatur-/Zeitstempel-/Replay-Prüfung, chatweise klebrige Sitzungen; tägliche Kompatibilitätsprüfung mit dem neuesten SDK; zweisprachige Dokumentation.

Seitliches Web-Vorschau-Panel: lokales Static-Hosting, Markdown/Code/Bild-Vorschau, Ein-Klick-Run nicht-statischer Projekte (Cargo/npm/Go/Python) mit Live-Logs, Dateien in den Chat ziehen (im Workspace gespeichert), Elemente markieren & annotieren, Workspace-Dateisuche bei 404 und Link-Click-Takeover ins Seitenpanel.

Zero-Config-Lint-Feedbackschleife für JS/TS, Python, Go und Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix-Tools, angetrieben von den eigenen eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy des Repos (automatisch aus Konfigurationsdateien erkannt, repo-lokale node_modules/.bin zuerst aufgelöst, nichts mitgeliefert), plus ein automatisch injiziertes Fund-Delta nach Bearbeitungen am fs/observed-Event des Harness und ein begrenztes Abschluss-Gate — edit → lint → auto-repair mit einem lint_fix-Aufruf für dsh-Agenten.

Python-LSP-Konfigurations-Plugin für DeepSeek Harness mit Pyright.

FormatForge für DeepSeek Harness: jedes Dateiformat (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in KI-lesbare strukturierte Daten schmieden. Schlankes Bundle, das die lokale Python-CLI (python -m formatforge) startet und Protokoll-JSON zurückgibt; die Erweiterung wird an die cur

DSH-Tools zum Nachbilden und Validieren des ml-quant-trading protocol v1 CPU-Benchmarks und zum anschließenden Entwurf eines berichtsbereiten Issues. Erfordert einen lokalen Klon von initial-d/ml-quant-trading (als workspace oder repoPath festgelegt) sowie Python und PyTorch; dieses Plugin lädt das Repository nicht und installiert seine Abhängigkeiten nicht.

Nächtliche Selbstverbesserung für Ihren DeepSeek-Harness-Agenten: Vergangene Sitzungen offline auswerten, wiederkehrende Aufgaben mit eigenem API-Budget wiederholen und validierte Skills hinter einer zurückgehaltenen Prüfschranke zusammenführen. Bringt die SkillOpt-Sleep-Engine von microsoft/SkillOpt als native Tools plus gebündelten Skill zu dsh – kein Weight Training. Erfordert Python 3.10+ und die SkillOpt-Sleep-Engine (pip install skillopt).

Kombiniertes Plugin: Wallpaper-Anpassung (Uploads in Originalauflösung, Zuschnitt-Editor, Opazität pro Bereich, dynamische MP4/WebM-Wallpapers) + Steam-Workshop-Wallpaper-Extraktion (parst scene.pkg/.tex mit einem gebündelten Python-Skript, Vorschau/Download) + DeepSeek-Guthaben- und Nutzungs-Widget + OpenCode-Go-Plan-Nutzung (rollierende/wöchentliche/monatliche Prozentsätze in einer oberen Header-Pille; aufklappbar mit Fortschrittsbalken und Countdown bis zum Zurücksetzen). API-Schlüssel werden vom DSH-Anmeldedatenspeicher des Hosts gelesen — niemals im Quellcode oder Browser gespeichert.

Lokaler Code-Wissensgraph für Agenten: parst eine Codebasis (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) in einen SQLite-Index und beantwortet Aufrufer, Aufgerufene, Abhängigkeiten, Abhängige, Impact und Volltextfragen darüber.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 schema-validierte Werkzeuge (Speicher + Qualitäts-Gates) sowie ein L0-Schutz der Beratungsdokument-Generierungs-Engine; kombinierbar mit @nyantused/folio-dsh-events für das vollständige Sitzungsprotokoll.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: Sitzungsprotokoll-Ereignisse — automatische Erinnerung beim Sitzungsbeginn und automatische Speicherung beim Sitzungsende; kombinierbar mit @nyantused/folio-dsh-tools.

Loopback-first Multi-Agent-Message-Relay: HMAC-authentifizierter Broker plus dsh-Plugin (relay_send/recv/peers/history), CLI- und Python-Clients ohne Abhängigkeiten, Wire-Protokoll v1.0.

Laufzeitumgebungen pro Projekt für DeepSeek Harness: übernimmt oder erstellt automatisch ein projektlokales Python-venv (.venv_local/python) und verdrahtet Toolchains und Umgebungsvariablen der von jedem Projekt genutzten Runtimes (python venv / node / go) — python & pip lösen immer auf das Projekt auf, nie stillschweigend auf das System-Python.

Windows-Desktop-Automatisierung für DeepSeek Harness: barrierefreiheitsorientierte observe/act-Schleife mit 30 Standard-Tools (Element-/Koordinaten-Ziele, Auto/A11y/Event-Strategierouting), Sicherheitssemantik für ersetzte Beobachtungen und ohne Wiedergabe, dauerhafter Kill-Switch, RuntimeId/rect-drift-Veraltungsschutz, Chat-Karten und schwebendes Panel (Live-Ops, Frame-Wand, Einstellungen zur Umgebungs-Autoerkennung), gekachelte Visionsbeschreibung für Modelle mit niedriger Auflösung, JSONL-Audit-Spur und PID-Zulassungsliste. Erfordert Windows 10+ und Python 3.9+ mit uiautomation und pillow (von der Einstellungsseite installierbar).

DSH-nativer uv-Umgebungsmanager: Python-Virtualenvs aus dem Einstellungen-Tab erstellen, synchronisieren und ausführen, mit pip-Fallback, Read-Only-Conda-Sicht und Dry-Run-Projekt-Sync-Vorschau.

Selbst gehostetes Krypto-Portfolio-Dashboard: BTC, EVM (73 Chains über DeBank), Solana, Dogecoin, Cardano, Hyperliquid L1, fünf Börsen (Binance, Bybit, Backpack, OKX, Bitget) und tokenisierte Aktien in einer Ansicht, mit Multi-Provider-Failover, eigenen Asset-Labels, einem justierbaren Asset-Health-Report, einer teilbaren PNG-Karte, Verbindungstests pro Quelle, Multi-Profil-Konfigurationen, geplanter Aktualisierung und abhängigkeitsfreien Charts (Python-Stdlib + Vanilla JS, kein CDN).