Plugins
Durchsuche, filtere und installiere DeepSeek-Harness-Plugins.
120 Plugins gefunden
dsh-ui-ux-pro-max
chenyiming-aaa/dsh-ui-ux-pro-max
Offline-first UI/UX-Design-Intelligenzbibliothek für DeepSeek Harness: design_recommend-, design_review- und design_search-Tools mit einer eingebauten Datenbank aus 84 Designstilen, 192 Farbpaletten, 74 Schriftpaarungen, 99 UX-Richtlinien, 25 Diagrammtypen und 22 Tech-Stacks, chinesisch zuerst und ohne Laufzeitabhängigkeiten.
Every-token-you-spend-comes-back-as-a-waifu.
guihui2538/every-token-you-spend-comes-back-as-a-waifu.
Verwandelt deine DSH-Token-Nutzung in ein Gacha-Spiel: Füttere ein Monster mit Tokens, verdiene Münzen, ziehe aus 14 KI-Waifus (Kimi/GLM/Gemini/Claude und mehr), verbessere Artefakte und stelle mit täglichen Login-Boni ein Balatro-ähnliches Kampfteam zusammen.
dsh-encrypt
yauntyour/dsh-encrypt
Anmeldedaten-Provider für DSH mit passwortgeschütztem AES-256-GCM-Speicher, Argon2id-Schlüsselableitung (automatisches Upgrade vom alten scrypt v2), SHA3-256-Integritätsprüfungen und temporärer Laufzeit-Entschlüsselung.
dsh-board
dfkai/dsh-board
dsh-Client-Bundle: ein Seitenleisten-Dashboard für Nutzung und Kosten — Token-Statistiken, spitzen-/nebenzeitbewusste Preise pro Modell, Mitgliedschaftsstufen, Erfolge und eine tägliche Heatmap.
deepseek-harness-wallet
feibi-mochi/deepseek-harness-wallet
Multi-Provider-Wallet-Chip: offizieller DeepSeek-Kontostand, Kosten und Tokens je Sitzung, Token-Summen von Drittanbietern, Aufladen-Shortcut, Warnungen bei niedrigem Guthaben.
dsh-links
lunaship/dsh-links
Android-Companion-Bridge: QR-Code-LAN-Pairing mit widerrufbaren Geräte-Tokens und TLS-Fingerabdrücken, ein Telefonverbindungs- und Geräteverwaltungs-Panel sowie ein HTTPS-Zugriffs-Proxy, der Sitzungen, Live-Events und Genehmigungen an die gekoppelte native App ausliefert.
dsh-cost-dashboard
mike-lee0120/dsh-cost-dashboard
Kosten-Dashboard für DeepSeek Harness: aggregiert Modell-Input/Output/Cache-Tokens über alle lokalen Sitzungen, bepreist sie mit einer eingebauten Tabelle (inklusive DeepSeek Peak/Off-Peak) und zeigt tägliche Trends plus Per-Modell- und Per-Sitzungs-Tabellen.
dsh-simple-wiki-memory
rainow/dsh-simple-wiki-memory
Ein super-vereinfachtes LLM-Wiki-Gedächtnis-Plugin: ein Indexdokument (automatisch geladen) + eine Markdown-Datei pro Thema (nur bei Bedarf gelesen) – kein Dumpen des gesamten Inhalts in den Context und Tokenverbrennung. Einfach und leichtgewichtig, schmerzfrei zu installieren/deinstallieren und beliebig frei editierbar.
dsh-telegram-duty
luzhengyangtx/dsh-telegram-duty
Telegram-Duty-Gateway: Telefon-Nachrichten-Task-Schleife auf einer dedizierten Duty-Sitzung, globale Genehmigungsweiterleitung mit Inline-Approve/Reject-Buttons, telegram_ask-Auswahlfragen, Duty/Local-Umschalter mit Web-Duty-Banner, zh/en-Nachrichten, null Leerlauf-Tokens.
harness-widgets
physicolor/harness-widgets
Widget-Schiene auf der rechten Seite für die DSH-Web-UI: Live-Sitzungsstatistiken (Züge, LLM/Tool-Zeit, TTFT, Geschwindigkeit, Cache, Tokens) und OpenCode-Go-Kontingent über einen Same-Origin-Host-Proxy; erweiterbare Widget-Registrierung für weitere Plattformnutzungs-Widgets, visuelle Elemente, Dienstprogrammaktionen und externe Integrationen.
dsh-mcp-lazy
wings1848/dsh-mcp-lazy
Lazy-MCP-Gateway für DeepSeek Harness: ein stabiles Proxy-Werkzeug statt N Werkzeugschemata, Server verbinden sich bei der ersten Nutzung und werden bei Inaktivität getrennt, Metadaten werden auf der Festplatte zwischengespeichert.
dsh-model-info-fill
11zld22/dsh-model-info-fill
Füllt fehlendes Kontextfenster, max tokens, Thinking-Stufen und Bildeingabe bei benutzerdefinierten DSH-Modellen aus models.dev und listet nicht zugeordnete Modelle für manuelle Bearbeitung auf.
Lume
cayan0x/lume
DSH-Desktop-Plugin für überprüfbare Fakten; Constraints nur bei Bedarf injiziert (Leerlauf: keine Tokens), geschichtet (stabil im Prompt, Flüchtiges im Tail); Prompt-Cache bleibt gültig. Turn-Klassen: Frage/Recherche/Diskussion/Diagnose/Ausführung; keine Edits in Frage-Turns, keine ungefragten Fixes in Diagnose-Turns. Benannt: Zitate ungeöffneter Codezeilen, „nicht geprüft“ als „warte auf Entscheidung“; Antworten für Menschen. Memory: 75 %/90 %-Warnungen, Recap-Export, Projektwissen je Arbeitsverzeichnis (per ID löschbar). Artefakte: Task-Vertrag, Änderungsprotokoll, Hypothesenprotokoll, Design-Entscheidungen. Dashboard: Routing, Trigger-Treffer, Block-Aufbau in lume-metrics.jsonl. Personas aus Chat-Logs, Romanen, Charakterbögen: Langzeit-/Temporärgedächtnis, Sternenkarte, Export/Import.
dsh-token-saver
shaw529/dsh-token-saver
DeepSeek-Harness-Plugin, das aggressiv Tokens spart, ohne die Aufgabenqualität zu beeinträchtigen: verlustfreie Kopf-/Endkürzung von Tool-Ergebnissen (Standard), Falten von grep-Ergebnissen, druckausgelöste Delegation an dsh-compaction-basic und eine CompactionEngine-Unterklasse mit LLM-Zusammenfassung für den aggressiven Modus. Spart 97,6 % der Eingabe-Tokens in einer synthetischen Suite mit 8 Szenarien, alle Kürzungen laufen über den dsh-Ereignisfluss, damit modellsichtig = protokolliert erhalten bleibt.
dsh-live-token-stats
better-er/dsh-live-token-stats
Live-Token-Statistiken unter dem DSH-Web-Composer: gestreamte Tokens/s, Output-Token- und First-Byte-Latenz, plus pro-Schritt-Abgleich Schätzung/Ist mit dem offiziellen BPE-Tokenizer, um einen langsamen Stream von einem stehenden zu unterscheiden.
dsh-digipet
swaylq/dsh-digipet
Aufziehspiel im Digimon-Stil: Lass ein Ei schlüpfen, das sich von echter Arbeit ernährt (Züge, Tool-Aufrufe, Fehler) und sich entlang vier verzweigender Linien entwickelt, je nachdem wie du arbeitest; null Tokens, für das Modell unsichtbar.
experts-management
weibaohui/experts-management
Experten-Manager: Verwalten Sie ntd-formatierte Experten und Expertenteams (plugin.json + Agent MD + Skill-Sets), durchsuchen und installieren Sie aus einem eingebauten Markt mit mehr als 50 Experten und führen Sie Aufgaben in einer Experten-Persona über /expert-<Name> aus, ohne Modellverzeichnis-Tokens zu verbrauchen.
dsh-fuse
klrsl/dsh-fuse
UI-Generierung auf Seitenebene für DeepSeek Harness: Design-Tokens (theme.json) und Code-Standards (code-style.json) steuern einen dsh-fuse-Zaun, der ganze Seiten rendert, mit Spezifikations-Vorvalidierung, einem Thema-Kontrast-Wächter, einem pixelgenauen Stil-Inspektor (getComputedStyle), Undo-Verlauf und einer Einstellungs-UI.
dsh-client-auto-retry
frog755/dsh-client-auto-retry
Setzt unterbrochene DSH-Turns automatisch fort: sendet ein in der Warteschlange stehendes 「继续」 nach Turn/Ende mit Fehler-, Unterbrechungs- oder Max-Tokens-Grund, mit Gnadenfrist, Cooldown, exponentiellem Backoff, Obergrenze für aufeinanderfolgende Versuche, Boot-Scan, einer Einstellungskarte und einer pro Sitzung Stop/Wiederherstellen-Schaltfläche in der Composer-Symbolleiste; wechselt niemals Modell oder Anbieter.
dsh-ui-spec
yumimanji/dsh-ui-spec
DeepSeek Harness-Plugin, das UI-Screenshots mithilfe von OCR, deterministischer Geometrie, Szenengraphen, Assets und Render-Vergleich in implementierungsreife Web-Spezifikationen umwandelt.
dsh-qq2007-skin
leemancheung/dsh-qq2007-skin
Von QQ 2007 inspirierte DSH-Web-Skin: 72 native Theme-Token, gescopte Chrome-Oberfläche mit drei Fenstern, originale Offline-Grafiken und Pixel-Buddy, optionaler synthetisierter Sende-Glockenton, Responsive-/Barrierefreiheits-Fallbacks und umkehrbare Einstellungs-Schalter.
dsh-usage-monitor
noirbright/dsh-usage-monitor
Einstellungs-Nutzungsdashboard: Tokens, Anfragen, Ausgabe-Tokens und Cache-Trefferquote aus Sitzungsprotokollen, mit gestapeltem Diagramm und Aufschlüsselungstabelle nach Anbieter, Modell oder Workspace.
dsh-model-picker
genius-alray/dsh-model-picker
Erfordert DSH 0.1.5-rc.2 oder höher. Dialogstil-Modellauswahl für die DSH Web UI: unscharfe Suche, einklappbare Anbietergruppen, Favoriten mit Nur-Favoriten-Filter und ein Dropdown für das Thinking-Level; ersetzt die integrierte Modellauswahl durch offizielle UI-Primitives und DSW-Token.
dsh-super-code
artlexyoung/dsh-super-code
Ein schnelleres, effizienteres und genaueres Coding-Agent-Preset. Bei 100 schweren SWE-bench-Pro-Aufgaben, ausgewählt nach mehrdimensionalen Schwierigkeitskriterien, sank die durchschnittliche Laufzeit um 36 %, die durchschnittlichen Input-Tokens pro Aufgabe um 17 %, und die Genauigkeit stieg um 5 Prozentpunkte.