Plugins

Ships the Alibaba Java coding guidelines, 44 selected rules, as an embedded harness skill, so writing, changing and reviewing Java code or DDL follows the handbook with a numbered self-check before delivery.

Startup self-check that compares against the last healthy baseline and reports missing loader entries, client modules and plugins skipped by compatibility checks, especially useful after DSH upgrades.

DIY-Workflow-Builder für DSH: mehrstufige Prompt-Abläufe zusammenstellen, mit Selbstprüfschranke, vom Engine erzwungenen Sprungregeln, Agentenausführung und Live-Laufpanel.

Richtet die Sitzung als konsistenten Nutzer vom chinesischen Festland ein (ID-Region, Telefonvorwahl, Carrier-ASN, Locale, Zeitzone) und bietet Start-Checkliste, Selbstprüfung sowie einen Befehl zum Paketieren für Freunde.

Macht aus archivierten Sitzungen dauerhafte Erinnerung statt toter Dateien. Verdichtet jedes Archiv zu wiederverwendbaren Skills und einem Fakten-Ledger mit ADD/UPDATE/NOOP sowie `validUntil` und `supersededBy`, sodass veraltete Fakten ausscheiden. Bildet Themencluster per Single-Linkage-Ähnlichkeit. Auch laufende Sitzungen werden über einen read-only seq watermark verarbeitet; das Session-Log bleibt bytegenau unverändert. Selbstprüfung misst das Zusammenführen doppelter Fakten, Ausmustern alter Fakten und Konsolidieren doppelter Skills; Änderungen nur nach Opt-in, niemals endgültiges Löschen, nur Superseding.

Bindet das offizielle McDonald's-China-MCP (`mcp.mcd.cn`) in DSH ein. Eigenen Token einfügen; Plugin führt Handshake aus, ruft `tools/list` auf und registriert jedes Remote-Tool als natives DSH-Tool mit Präfix `mcd_`. Upstream-Ergänzungen/-Entfernungen erfordern nur Neustart, keine Codeänderung. Enthält vier stets verfügbare Tools (`mcd_status`, `mcd_test`, `mcd_tools`, `mcd_call`) und Einstellungsseite mit Verbindungstest. Token liegt nur lokal unter `~/.dsh/dsh-mcd-mcp.json` (mode 600), nie im Repository oder Gesprächskontext.

Führt Blender headless aus DeepSeek Harness aus: `bpy`-Skripte, Szenenrendering und glTF-Export. Ein Modellierungskochbuch, eine Liste von 5.x-Fallstricken und Asset-Pipeline-Anleitungen sind als Skills enthalten, damit der Agent die Geometrie vor der Übergabe selbst prüft.

Prüft vor Veröffentlichung Geometrie: Pixel, Verhältnis, dpi, Größe/Format, reale Druckbreite, Farbmodus. Keine Inhaltsprüfung (QR, Text/Bild-Anteil, Rechte, Verbote). Nur Python-Standardbibliothek, keine Drittpakete, Eingaben unverändert; Python 3.8+. 10 Plattformen/20 Slots mit Vertrauenslabel: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, Zeitschriften, Druck, Kundenauslieferung. Auflösung per ID/chinesischem Namen/Alias (Fuzzy). Manuell oder automatisch nach Datei-Ausgabe bei genanntem Veröffentlichungsziel; bei Erfolg eine Zeile, Details nur bei Fehlern. Zeitschrift/Druck: reale Breite per Pixel/dpi, erkennt zu kleine Drucke trotz gültigem dpi-Metadatum. Mehrfachbilder: Konsistenz prüfen, Ausreißer nennen.

Installiert die codex-cua-Skill, damit DeepSeek Harness Codex Computer Use einsetzen kann: steuert Chrome und native macOS-Apps über die Runtime der ChatGPT/Codex-Desktop-App. Enthält einen persistenten Session-Client und einen Doctor-Selbsttest. Erfordert ChatGPT/Codex-Desktop-App mit Chrome-Erweiterung, Python 3.9+ und macOS.

Thesis- und empirische Analyseumgebung, die IBM SPSS aus dem Gespräch steuert: `spss_check` (Umgebungstest), `spss_variables` (Variablen in .sav mit Labels, Typen, Messniveaus, Fallzahlen), `spss_data` (Fallstichprobe zur Prüfung fehlender/auffälliger Werte), `spss_run` / `spss_run_file` (SPSS-Syntax oder .sps ausführen, relative `CD`-/`GET FILE`-Pfade neu verankern), `spss_analyze` (Häufigkeiten, Deskriptives, Kreuztabellen mit Chi-Quadrat, t-Tests, einfaktorielle ANOVA, Korrelation, lineare Regression). Ergebnisse als strukturierte, per OMS extrahierte Tabellen. Erkennt SPSS 25–31 automatisch; MCP-Server ohne Abhängigkeiten über stdio.

Inline-Bildchips für den DeepSeek-Harness-Composer: Eingefügte Bilder erscheinen im Text als nummerierter Chip (image-1.png) mit Hover-Vorschau. Bilder werden weiterhin über die offizielle Anhang-Pipeline übertragen; die Nummerierung beginnt pro Nachricht neu, Dock und Vorschaubilder gesendeter Nachrichten tragen eine Sequenzmarkierung und ein Selbsttest vor dem Senden warnt bei Abweichungen zwischen Textnamen und Bildern der Nachricht.

Strukturierte Entscheidungsebene für den DSH-Agent-Loop: Gate für gefährliche Aufrufe, Selbstprüfung der Ausgabe, Tool-Eingrenzung und Loop-Guard mit austauschbarem Entscheidungsmodell.

Leitet acht DSH-Lifecycle-Ereignisse nach Deduplizierung, Ruhezeiten und Digest-Bündelung an sieben Kanäle weiter. Schweregrade werden auf tatsächlich unterstützte Felder von Bark, ntfy, Telegram und Webhooks abgebildet. Fehlzustellungen werden mit Jitter-Backoff erneut versucht und überstehen Neustarts; kanalweise Circuit Breaker schonen tote Endpunkte. Selbsttests melden einen beeinträchtigten Relay statt still zu bleiben.

Starterpaket für DeepSeek Harness: Willkommensablauf, Lernpfad 0→1, szenariobasierte Pluginempfehlungen und Selbstcheckliste, zusammen mit dem chinesischen Tutorialrepository dsh-handbook-zh.