Plugins

Lokaler Obsidian-Tresor als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Präferenz, Korrektur, Speicher, Projekt, Suche und Vorschlag an die passende Seite weiterleiten.

Klassifiziert anstehende Tool-Aufrufe mit Jev (dem nicht-generativen Entscheidungsmodell von TypeSafe AI) auf tools/pre-execute — sicher hochriskante Aufrufe werden abgelehnt, unklare zur Freigabe eskaliert — und genehmigt klar erlaubte, reversible Aufrufe auf approval/request automatisch, hinter Argument-Evidence-Gating. Erweitert außerdem den Session-Reference-Resolver per Subclassing, damit Snapshots Jev-bewertete Nachrichten behalten statt älteste zuerst zu verwerfen. Fällt bei jedem Provider-Fehler auf Standardverhalten zurück; Shadow-Modus mit /jev-stats-Befehl; TypeSafe- oder OpenRouter-Endpunkte; 64 Tests.

MCP-Server-Manager (stdio / streamable-http): pro Arbeitsverzeichnis Projekt- und globale Konfigurationsebenen; projektbezogene MCP werden standardmäßig über eine Middleware-Schicht in 4 atomare Werkzeuge zusammengefasst (`middleware: all` bezieht globale Server mit ein, in den Einstellungen heiß umschaltbar); Workspace-Isolierung verhindert projektübergreifende Störungen; Konfigurationen behalten nur `${ENV}`-Referenzen, keine Klartext-Geheimnisse auf der Festplatte; Runtime-Registrierungs-API, mit der andere Plugins MCP-Server einspeisen können.

Referenzieren Sie Workspace-Dateien, DSH-Sitzungen und historische ChatGPT-, Claude-, Gemini-, DeepSeek-, Grok- und Kimi-Konversationen aus dem einheitlichen DSH-@-Menü.

Sichtbarer Agent-Browser über CDP: mehr als 30 `bcdp_*`-Automatisierungstools, Echtzeit-SSE-Panel für direkte Klicks, Scrollen und IME-Eingabe, Elementauswahl mit Einfügen als ausgewogene `@"picks/*.json"`-Referenzen in den Composer sowie Hinweise zur menschlichen Verifizierung.

Visuelle Werkbank für Referenzbilderstellung, Zuschnitt und komponentenweise Tripo-3D-Modellierung. Fragt vor kostenpflichtigen Vorgängen je Aufgabe um Freigabe und zeigt Assets lokal in der Vorschau.

Designwerkbank in der rechten DSH-Web-GUI-Leiste: Live-HTML in Geräteframes, lokaler Proxy mit Hot Reload, WeChat-Kapsel und Überlappungswarnung. Klick/Ziehen fügt Selector/Datei/Styles in den Composer ein; Markensystem extrahieren und CSS live anpassen. Erzeugt Frontend-Code und bietet Pixelvergleich zum Design. ui-design-Skill + sechs Tools: preview_page; check_design (alle Screens in Echtgröße in verborgenem lokalem Chrome/Edge; Überlagerungen, Fehler, fehlende Assets/Links, CSS-Probleme mit Datei/Zeile); look_design (Screenshots ans Modell); extract_design_system; handoff_design; compare_design. Design mode ergänzt Persona/Skill/Tools für neue Sitzungen, einzeln umschaltbar. Remote erscheinen lokale Dateien im isolierten Frame.

Nutzt die lokale API von Zotero 7 oder neuer, ohne API-Schlüssel: Einträge und Sammlungen suchen, Metadaten, Abstracts und vollständige PDFs lesen, Anhänge herunterladen und Notizen verwalten. PDFs ohne Cache werden bei Bedarf analysiert. API-Endpunkt, Zielbibliothek und Limits sind konfigurierbar.

Importiert Charakterkarten und World Books aus SillyTavern/TavernAI, speichert sie als lokale Markdown-Lore-Dokumente und generiert aus deinen Prompts Romanprosa mit den Weltdaten als Referenz.

Vollständige KI-Songs und BGM aus Prompts oder Lyrics generieren, mit Reference-Audio-Erstellung und Song-Erweiterung.

StrataGate verleiht DeepSeek Harness einen sich weiterentwickelnden, local-first-Langzeitspeicher für Benutzereinstellungen, Projektentscheidungen, Konversationen und Werkzeugergebnisse über Sitzungen hinweg; es schichtet den Verlauf mit vom Benutzer einstellbarem Zeitverfall, verstärkt Erinnerungen durch tatsächliche Antworteinsätze, zeigt arbeitsbereichsbezogene Nutzungszähler und hält abgerufene Belege bis zu ihren ursprünglichen Nachrichten zurückverfolgbar.

Ergänzt `image_generate` und `image_library`: Referenzen aus vier lokalen Bibliotheken (Figuren, Kleidung, Szenen, Requisiten) wählen, Voreinstellungen zu Situation, Ausdruck, Pose, Bildausschnitt und Licht im Prompt ausformulieren und die asynchrone 65535-Task-API oder eine OpenAI-kompatible Bild-API aufrufen; das Ergebnis erscheint im Gespräch. Die Einstellungsseite verwaltet Bibliotheken und erstellt aus Upload oder Textbeschreibung ein dreiseitiges Referenzblatt. Mit installiertem dsh-daily-schedule übernimmt ein Bild ohne Kostümangabe die Kleidung des Charakters aus dem aktuellen Planeintrag.

Prüfung ausstehender Änderungen für DeepSeek Harness: jede Änderung von edit, write und str_replace_editor wird automatisch in der Dateiliste gesammelt, wo ein einzelner Änderungsblock, die Blöcke einer Auswahl oder die ganze Datei behalten oder verworfen werden können, mit Undo/Redo. Importiert die Versionskontroll-Änderungen des Arbeitsbereichs, zeigt das Diff einspaltig oder nebeneinander und bietet eine Markdown-Vorschau, in der Änderungen ebenfalls behalten oder verworfen, im Dateiinneren gesucht, Blöcke angesprungen und Zeilenreferenzen kopiert werden können; die Diff-Daten werden dauerhaft gespeichert, die Prüfung läuft nach einem Neustart weiter.

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Vorlagengesteuerte Code-Review-Fähigkeit: Fünf-Schritte-Review-Flow, Schweregrad-Einstufung (kritisch/mittel/gering), vierdimensionale Bewertung (Qualität, Sicherheit, Performance, Wartbarkeit), duale Text- und HTML-Berichtsausgabe und eine On-Demand-Referenzwissensdatenbank.

Eine Roman-Schreibwerkbank für DeepSeek Harness: du gibst Kandidatenpassagen Daumen hoch oder runter, und das Modell destilliert daraus ein kurzes Präferenzprofil, das in spätere Drafting-Aufrufe mitgeht, während das Manuskript aus dem Drafting-Kontext bleibt. Dazu ein Kapitelboard, Schreibpakete pro Kapitel, annotationsbezogene Überarbeitung, die nur den annotierten Absatz neu schreibt und den Rest byteweise verifiziert, ein Projektjournal und lokale Pacing-Prüfungen.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: Agenten speichern, suchen und aktualisieren Nutzerpräferenzen, Fakten und Projektentscheidungen; wichtige Einträge werden in spätere Sessions injiziert, und ein Einstellungsbereich listet, bearbeitet, archiviert oder löscht sie.

Kuratierter Forschungs-Plugin-Markt: fügt eine Seite „Forschungs-Plugins" zu den Einstellungen hinzu, mit handgeprüften Plugins für Literaturrecherche, Referenzverwaltung, Schreiben und Werkbänke — Ein-Klick-Installation, -Update und -Entfernung, gepinnt auf die geprüfte Version, Neustart über das Panel, und genau eine Netzwerkanfrage (dessen eigener Katalog).

Offizielle Referenzimplementierung für UI-Plugins.

Anforderungsgespräch vor Arbeitsbeginn: prüft, ob eine Anfrage klar ist, und stellt sonst gezielte Fragen. Im strict-Modus bleiben Bearbeitungstools gesperrt, bis der Nutzer eine vierteilige Zusammenfassung im Chat bestätigt. Bestätigte Präferenzen werden in einem zweischichtigen Memory gespeichert.

Session-übergreifendes Speicher-Plugin für DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): automatische Extraktion, SQLite-FTS5-Indizierung, RRF-semantisches Abrufen, das in jedem Zug in den System-Prompt injiziert wird, geplante Wartung, LLM-Konsolidierung via ctx.llm, Verhinderung von Kontext-Explosion, globale Soul-Identität via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: temporaler Kontextgraph, Vertrauensmodell, Zusammenfassung am Zugende. v0.6.0: lokale semantische Embeddings (BAAI/bge-small-zh-v1.5), keine Cloud-Aufrufe. v0.6.1: ~-Expansion in der Pfadkonfiguration behoben. Installation ohne Konfiguration.

Git-zentrierte Dateibaum-Seitenleiste für die DSH-Web-GUI: Einrückungshilfen im VS Code-Stil, M/A/U/D/R-Git-Dekorationen, HEAD-vs-Worktree-Diff-Vorschau, Medienvorschau und Drag-to-Reference (Dateien/Ordner/ausgewählter Code mit Zeilennummern) — reines Plugin.

Text für eine separate Diskussion in DeepSeek Web auswählen und mithilfe von Referenzkarten und Text-Snapshots bei Bedarf zurück nach DSH übernehmen.

Durchsucht das chinesische Minecraft Wiki über die MediaWiki-API und wandelt Rohtext in KI-lesbare Ausgabe um: Suche, Seiteneinleitung, vollständige Markdown-Seite und Zufallseintrag. Vor der Übergabe ans Modell werden Vorlagen, Referenzen, Bilder und sprachübergreifende Links entfernt. Eingefrorenes Archiv: angeheftete Version beibehalten.