Plugins

Arbeitsberichte für DeepSeek Harness: sammelt Git-Commits und lokale Agenten-Gespräche (DeepSeek/Claude/Codex) und rendert Tages-, Wochen- oder Monatsberichte aus eigenen Vorlagen; das Agent-Tool wird bei Bedarf injiziert.

Eigenständige Literaturbibliothek für DSH mit optionalem Zotero-Export: Volltext-PDF-Abruf (Unpaywall/arXiv/benutzerdefinierte URL-Vorlagen), lockere Crossref-gestützte Suche, APA/GB-T 7714/MLA/Chicago-Zitationsgenerierung, PDF-Lesegerät im Seitenbereich mit Hervorhebungen und Notizen sowie KI-gestützte Q&A/Übersetzung, die in die aktuelle Konversation gelenkt wird.

AI Company Framework: aus einem Satz eine Multi-Agent-Firma machen — 15 flache Skills (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 Workflow-Vorlagen, AgentTeams-Runtime + Aktivitätspanel, Mitarbeiter-Sidebar mit Isolation pro Session, Feishu-Bot-Bridge (Boss- und pro-Mitarbeiter-Bots, Group-Routing, autonomer Push, Human-Decision-Gate, External-Contact-Guide), SQLite-Memory pro Kunde mit Drei-Schichten-Memory (gruppenübergreifender Merge), /company-Modusumschaltung; kein RAG.

KI-gesteuertes drawio: vier Agenten-Werkzeuge (Validieren, Rendern zu SVG/PNG, Bearbeiten, Vorlage) plus eine Live-Tafel in der Seitenleiste — Null-Abhängigkeiten mxfile-zu-SVG-Vorschau, eingebetteter diagrams.net-Editor mit Speicherbrücke und automatisches Öffnen, sobald der Agent zeichnet.

Starter-Vorlage für dsh-Plugins, die Konfiguration, Tools, Ereignisse, Dienste, Hooks, Browser-UI-Slots und Slash-Befehle abdeckt.

Fragt das chinesische Minecraft-Wiki (MediaWiki-API) ab und wandelt rohen Wiki-Text in saubere, KI-lesbare Ausgabe um — Suche, Seiteneinleitung, Ganzseiten-Markdown und Zufallseintrag; Vorlagen, Referenzen, Bilder und Sprachlinks werden entfernt, bevor sie das Modell erreichen.

Bindet DeepSeek Harness in eine Hermes-Pipeline ein: Dispatch-Spec-Vorlage, Modell-Tier-Routing, Qualitäts-Gates für Orchestrator-Läufe, Git-Single-Writer-Regel, als SKILL.md-Paket (als Bundle installierbar).

Ein gemeinsamer Obsidian-Vault für jeden Agenten: abhängigkeitsfreier Python-Kern (search/promote/adjudicate/forget), Vault-Vorlage, dsh-Plugin (memory_search/show/submit/status).

KI kann Lebenslauftexte schreiben, doch Vorlagen können weiterhin falsch aussehen, Seiten überlaufen, Leerraum kann bleiben und kleine Änderungen können das Layout destabilisieren. dsh-resume bietet einen durchgängigen DSH-Workflow für wahrheitsgetreue Inhaltsverfeinerung, Vorlagenauswahl, A4-Layout-Optimierung, visuelle Prüfung und maßgeschneiderte Lebenslaufversionen für verschiedene Jobsuchszenarien.

Stellt Pi-Prompt-Vorlagen als Slash-Befehle für DeepSeek Harness bereit

Projekt-Kanban-Board pro Workspace: neun kanban_*-Modellwerkzeuge für die agentengesteuerte Planung sowie eine Browser-Board-UI mit Disk-Persistenz, Rückgängig, Vorlagen und Archivierung.

Sitzungsbegleiter mit vier Modulen: intelligenter Unterhaltungsexport (Markdown/PDF/JSON/PNG-Langbild mit Schwärzung sensibler Daten und ZIP-Stapelexport), Kontext-Übergabezusammenfassungen mit Vorlagen-Speichern/-Import, API-Kostenoptimierung (Live-Offizialpreise, Stoßzeit-/Nebenzeit-Planung, Tages-/Monatsbudgets, Modell-Routing) und globale Unterhaltungssuche mit In-Chat-Suche (Strg+F, CSS-Custom-Highlight-API).

Technische Dokumentations-Agent-Voreinstellung für DeepSeek Harness: vorlagengesteuertes Schreiben mit selbstlernender Vorlagenbibliothek, KI-Geschmacks-Entfernung für technische Dokumente und Qualitätssicherungs-Werkzeugkasten (Dokumentenprüfung, dokumentübergreifende Konsistenz, Nummerierungs-Neuanordnung, Versionssynchronisierung, PDF- und Word-Export, Screenshot-Automatisierung).

Macht aus einem einzeiligen DSH-Entwurf ein vollständiges Aufgabenbriefing (Rolle, Ziel, Einschränkungen, Ausgabeformat). Byte-verifizierter Port von linshenkx/prompt-optimizer mit drei Modi und zehn identischen Vorlagen. Verlauf nur nach Zustimmung, mit Versionsketten und Strukturvergleich; jeder Lauf weist den Tokenverbrauch aus. Ohne Klick wird nichts gespeichert oder gesendet.

Schutzschalter für untätige Agenten-Turns: überwacht agent/assistant-stream und bricht einen Turn ab, der nur Reasoning produziert — ohne Text und ohne Tool-Call — nach 45s, nach 80000 Reasoning-Zeichen oder bei degeneriertem Wiederholungsmuster (exakte Repeat-Einheit, Satz-Template-Repeat, Sparse-Repeat oder 6-Gramm-Dichte). Beim Auslösen wird eine Continue-Anweisung injiziert, die als nächste Aktion einen Tool-Call verlangt, plus 11 Regressionsfälle und Per-Gate-Tuning.

Globale AGENTS.md in DSH Web verwalten, mit Markdown-Vorschau, wiederverwendbaren Vorlagen, Versionsverlauf, Import/Export, Rollback bei fehlgeschlagenem Import und Revisionskonfliktschutz.

Dreistufiges Agenten-Gedächtnis-Harness: immer aktives L1 CLAUDE.md, L2-Index, L3-Detail-Skelett mit Vorlagen, ein Gate, das Schreibzugriffe auf geschützte Dateien ohne einmaliges Freigabe-Token blockiert, urteilsfreies Event-Logging, wöchentliche Destillation und eine TDD-Execution-Loop-Skill.

KI-gesteuerter Präsentations-Workflow als dsh-Skill verpackt: erzeugt editierbare PPTX-Decks und SVG-Snapshots aus PDF, DOCX, URLs oder Markdown, füllt native PPTX-Vorlagen und verbessert fertige Präsentationen.

Benachrichtigt Sie mit einer Browser-Benachrichtigung und einem Toast, wann immer ein Session-Turn endet, mit Vorlagen in 5 Sprachen und benutzerdefinierten Presets.

Forschungsassistent für Ökonometrie: 6 Tools für Methodenauswahl, Datenaufbereitung, Modellspezifikation, empirische Analyse mit Codevorlagen für Python/R/Stata, Robustheitsprüfungen und Ergebnisberichterstattung.

Registriert die Inspiration Deck Workshop Skill für DSH: lokale statische HTML-Präsentationsdecks (6 Deck-Vorlagen, über 25 Layouts, 23 Themes und Motion-Showroom) mit Validate- und PNG/PDF-Export-CLI sowie Smoke-Tests, ohne Laufzeitabhängigkeiten.

Spec-driven-Entwicklungsdisziplin für dsh: fünf Keel-Skills (anchor/spec/probe/build/audit), drei Review-Tools und sechs Spec-Vorlagen erzwingen Spezifikationen vor Code, Annahmeprüfung und Scope-Kontrolle.

Automatisierte Unit-Test-Generierung: ein `/testgen`-Befehl und ein generate_tests-Tool, die Tests erstellen, ausführen und reparieren, bis sie bestehen (LLM plus Offline-Template-Generatoren; vitest/jest/mocha/node:test).

Generate images from chat by calling a fleet of local or LAN ComfyUI workers, with workflow templates, worker health checks and queue control.