Plugins

DeepSeek Harness-Plugin, das Jev-Urteile in drei automatische Aktionen übersetzt — übermäßig große Tool-Ausgaben auf die für die Anfrage relevanten Segmente kürzen, abgerufene Seiten auf an das Modell gerichtete Anweisungen prüfen und auswählen, welcher Skill zum nächsten Schritt passt — plus die Tools jev_ask und jev_gate, ein Urteils-Journal, das Neustarts übersteht, und einen /jev-status-Bericht. Benötigt einen TypeSafe-API-Schlüssel; ohne diesen ist es inaktiv und sendet nichts.

Multi-Plattform-Recherche- und Deep-Search-Pipeline: harvest_scout für parallele Entdeckung über GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili und YouTube; harvest_deep_research für automatisch erstellte umfassende Rechercheberichte; dazu Extraktion, Quellenübergreifende Verifikation und Glaubwürdigkeitsprüfung.

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.

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

Ein WYSIWYG-Typst-Editor für Aufsätze, Berichte, Klausuren, Lebensläufe, Diagramme, Poster, Notenblätter und Folien, exportierbar als PPTX.

Sicherheitsscanner für DSH-Plugins: statische und semantische Analysedurchläufe über Plugin-Quellcode, DSH-spezifische Angriffsflächenregeln, npm audit, Batch-Scanning und ein HTML-Bericht mit Schweregrad und Nachweisen pro Befund.

Geschichtete Token-Optimierungspipeline für DeepSeek Harness: Ausgabe-Leiter, MCP Lazy Loading, Kompaktierungs-Treiber, Cache-Treffer-Bericht. Auf echten DSH-Plugin-APIs aufgebaut; in langen Sitzungen werden etwa 40–60 % der Eingaben gespart.

Pixel-Art-Wal-Desktop-Begleiter mit 29 framegeprüften Zuständen: klopft ans Glas und lässt den Tab-Titel blinken, wenn eine Genehmigung wartet, spricht einen Abschlussbericht bei Turn-Ende und fügt eine Slash-Command-Palette zum Web-Client hinzu.

Offline-Schaltplanprüfung für EasyEDA Pro, als vier Tools für dsh bereitgestellt: einmalige Prüfberichte, Architektur-Gerüste, ein Installations-Doctor und eine Live-Editor-Brücke, die schreibgeschützte Aktionen bevorzugt – alles gesteuert über die lokale boardwise-CLI.

Laya-typisierte Entscheidungen (`noul` Ja/Nein, `choice`, `score`) als erstklassiger Cordis-Dienst (`ctx.laya`) plus die für das Modell sichtbaren Tools `laya_ask` und `laya_plan`. Das Plugin selbst installiert und lädt nichts herunter: Es ist ein Client eines `laya-mcp serve`-Sidecars, den Sie selbst starten, und es meldet, dass der Sidecar nicht läuft, statt beim ersten Tool-Aufruf unklar zu scheitern.

Evidenzbasiertes Zielverifizierungs-Plugin für DeepSeek Harness. Sperrt Ziele über /ultragoal und prüft den Abschluss anhand von Befehls-Exit-Codes und erzeugten Artefakten, damit das Modell den Aufgabenabschluss nicht fälschlich meldet.

TRAE SOLO Lieferanten-Plugin für dsh-router, portiert von traework2api. Stellt den traework-Lieferanten, einen kostenlosen SOLO-Chat-Kanal bereit und meldet den Einzelkontostatus an den dsh-router-Kern.

Deep-Collaboration-Schreibagent für DSH: nutzerbezogenes Stiltraining aus Edit-Paaren, Ablauf clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, Projekt-zu-Bericht-Synthese (Laborbericht / Produkteinführung / Umfrage / README), 41 MCP-Tools und Web-Auswahl-/Verbesserungs-UI mit Dateivorschau in der App.

Leistungsprofiling und LLM-Cache-Diagnose für DeepSeek Harness — Kontext-Engineering, Latenzprofiling und Berichte zum Cache-Verhalten.

Fügt /review, /review-status und /review-cancel hinzu, um einen unabhängigen nativen Subagenten zu starten, der einen gewählten Git-Bereich prüft (Basisbranch, nicht committete Änderungen, einen Commit oder eigene Anweisungen) und einen Befundbericht im aktuellen Gespräch zurückgibt, mit englischer oder chinesischer Ausgabe je nach Host-Locale.

Tiefenrecherche als Agentenmodus: eine einzige geprüfte Schleife, die plant, in adaptiven parallelen Runden forscht — gesteuert von den Lücken, die die Forscher selbst benennen —, einen zitierten Bericht synthetisiert und ihn dann adversarial überprüft, anstelle eines Skripts, das das Modell pro Aufruf neu schreibt. Fragen, die das Rundbudget nie erreichte, werden im Bericht benannt, statt verworfen zu werden.

Richtet web_search auf eine selbstgehostete SearXNG-Instanz statt auf die native Route: blättert, bis maxResults erfüllt ist, und meldet eine verringerte Abdeckung, wenn Engines fehlschlagen, damit ein dünner Ergebnisbestand nicht als dünnes Web gelesen wird.

Verwaltet OpenCode-Zen-Free-Tier- und Go-Tier-Modelle in settings.yaml — ruft die Live-Modellauflistungen von opencode.ai ab, meldet Abweichungen zwischen konfiguriert und live pro Route und fügt Einträge über vier Agent-Tools und einen OpenCode-Models-Einstellungsabschnitt hinzu oder entfernt sie.

DSH-Modell-Provider für die lokal authentifizierte AGY-CLI: Gemini/Claude-Modell-Discovery, unabhängiger Reasoning-Effort, DSH-eigene Tools, begrenzter Context- und Tool-Result-Handling und Windows-sicheres Streaming. Probleme in GitHub Issues melden: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.

Superselfs self-CLI als modellseitige Tools (Projekt-Kontext, Work-Units, Reports, Decisions) plus ein /self-Befehl – sitzungs- und projektübergreifender Projektzustand außerhalb des Code-Repos.

Lokale, verifizierbare Liefer-Evidenzberichte für Coding-Agent-Arbeit.

Langzeit-Markdown-Gedächtnis über Sessions hinweg mit LLM-Wiki-Struktur und SOUL.md-Persona, beim Sessionstart injiziert (standardmäßig erst nach der ersten Nutzernachricht und nur in der aktiven Session), dazu remember/recall/consolidate/forget, eingebetteter Memory-Skill und Pack/Unpack-Migration. Zudem Beobachtbarkeit und Pflege: ein Boot-Block-Budget pro Datei schützt die Index-Routingtabelle vor Kürzung, automatische last_access-Stempel machen Salienz-Verfall wirksam, ein schreibgeschütztes Memory-Health-Dashboard, ein deklarativer Index-Compiler, ein interaktiver Memory-Graph, Cross-Link-Vorschläge und ein `checkup`-Bericht mit priorisierter Aufgabenliste.

Referenzüberprüfung für DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): Das reference_checker-Modelltool prüft die Bibliografie einer Arbeit (.pdf/.bib/.tex/.txt oder eingefügter Text) gegen Crossref, OpenAlex und arXiv, meldet found / partial / not_found / error pro Eintrag und gibt korrigierte Zitate im Eingabestil aus (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Berichte über Verhaltensdrift in DSH-Sessions: vergleicht zwei Session-Logs und meldet Übereinstimmung der Tool-Sequenz, Tool-Mix, Reasoning-Umfang, Timing, Wiederholungen und Dateiziele, mit optionalem CI-Schwellenwert-Gate. Keine Abhängigkeiten.