Plugins

Link einfügen, Agent liest. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, Artikel, PDFs und Audio werden zu zitierbarem Markdown für Wiki/Wissensdatenbank. Exploratives A/B mit 60 Turns (unterschiedliche Zeitlimits, Korrektheit nicht menschlich geprüft): Lesen abgeschlossen 22%→92% (+70 Prozentpunkte), Zeitüberschreitungen 68%→0%, Antworten mit echtem Quellenfakt 23%→82%. Von 123 Live-Links waren 80% nutzbar (93% der antwortenden Seiten); unerreichbare Links werden nach 26 s gemeldet. Unterstützt Codex, Claude Code, DSH.

Zählt persistente Aktionen innerhalb eines Turns und eskaliert nach Gesamtzahl: erst Erinnerung, dann ausdrückliche Stopp-Anweisung, danach Freigabeanfrage. Liest bei jedem Aufruf den Sandbox-Modus der Sitzung und bleibt bei read-only und workspace-write still.

All-in-one-Begleiter für die DSH-Weboberfläche: Kontostands-Widget mit heutigem Verbrauch, Kosten pro Zug und Spitzen-/Nebenzeittarifen, bearbeitbare Sprechblasen-Warteschlange und Soundeffekte. Dazu ein transparenter Desktop-Begleiter mit 106 Clips (federndes Ziehen, Werfen, Bildschirmwanderung, Klone), QQ-Karte über SnowLuma zum Lesen des Verlaufs und Antworten, Bilibili-Beiträge/Kommentare, Fischwache und Tag-Nacht-Zeitplan sowie lokales, geschwärztes Zweiwege-Gedächtnis. Ein Plugin; Daten bleiben auf dem Gerät. Nur Windows 10/11.

Ein Live2D-Walmädchen als Begleiter für die DeepSeek Harness Web UI: das Modell bleibt auf dem Bildschirm und reagiert darauf, was der Agent gerade wirklich tut (Denken, Tool-Aufrufe, streamender Text, Fehler, Turn-Ende); Klick auf sie sendet dem Agent eine Nachricht, und die Antwort streamt in eine Sprechblase; Rechtsklick öffnet ein Menü mit Ausdrücken, Verkleidungs-Items, Schreibtischszenen und Einmal-Animationen — jede Aktion aus dem Hotkey-Blatt des Original-Modellautors übernommen, sodass nichts kollidiert und alles von selbst ausläuft. Nicht-kommerzielle Modell-Assets (CC BY-NC-SA 4.0), MIT-Code, von Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

Live Compact: Komprimieren während der Arbeit. Komprimiert den abgeschlossenen Turn an Ort und Stelle und behält den Präfix-Cache bei.

Desktop-Benachrichtigungen bei Abschluss einer Runde, mit Steuerung je Ergebnis und Keyword-Regeln.

Verwandelt DeepSeek Harness in eine serverfähige Multi-Tenant-Plattform: Fernzugriff + automatisches HTTPS, Unterbenutzerberechtigungen sowie Token-/Tageskontingente, Sandbox-Durchsetzung, verschlüsselte Authentifizierung und Audit-Log.

Umkehrbare Kontextverschlankung für DeepSeek Harness: TOON-artige verlustfreie tabellarische Neukodierung gleichförmiger JSON-Arrays, per Stride abgetastete Tabellenfenster mit Zeilennummern und Cross-Turn-Deduplizierung für wiederholte Tool-Ausgaben; jeder Ersatz passiert ein Byte-plus-Token-Gate (≤72 % Bytes, strikt weniger geschätzte Tokens), und das Original wird hinter einem `[save-token #id]`-Hinweis auf die Festplatte ausgelagert und ist in einem Aufruf über das `save_token_expand`-Tool abrufbar, mit Abrechnung und vermiedener Token-Messung auf einem Einstellungs-Dashboard.

Offline-Wörterbuch für Memes und Slang: Vor jedem Zug werden 6.792 integrierte Einträge durchsucht und nur eingespeist, wenn eine Nachricht wie eine Meme-Frage wirkt. Enthält ein Suchtool, eine Einstellungsseite zum Hinzufügen/Bearbeiten/Löschen von Einträgen und Aliasen, einen Tonregler für das Mitspielen sowie eine integrierte Versionsprüfung.

Native GPU-Koordination für lokale KI-Begleiter in AstrBot/DSH: LLM, IndexTTS und ComfyUI nutzen die GPU abwechselnd, ohne Proxy.

Request-seitiges Injection- und Jailbreak-Plugin für DeepSeek Harness. Ändert nur die an das Modell gesendete Request-Kopie (System-Prompt-Abschnitte, erfundene Turns, Ersetzung per Schlüsselwort/Regex); Gesprächsprotokoll und Host-Dateien bleiben unberührt. Mit unrestricted / nsfw / authority-Presets sowie dem 破甲-Prompt aus dsh-purge als normalem Preset. Aktivierung je Agent/Preset, dauerhaft oder nach Modell und Agent-Preset; jede Injection erscheint als einklappbarer Session-Eintrag.

Log-Abfragekarte für die DSH-Weboberfläche mit Elasticsearch/OpenSearch: eine Abfragefläche mit Dialekt-Strings und anklickbaren Beispielen, Feldnamenvervollständigung, Filter-Chips, Zeithistogramm mit Zoom auf das jeweilige Balkenintervall, Facetten als Filter und Ergebnisliste mit Level-Farben, Stack-Fortsetzungszeilen, Spalten und Seitenwechsel. Docker-Containerlogs sind eine Sammelquelle, die das docker-Plugin wiederverwendet. Fünf nur lesende loglens_*-Tools (sources/search/fields/facets/context) teilen die Ausführungsschicht mit dem Panel. Ausgehende Anfragen erreichen nur konfigurierte Quellen, werden anhand der aufgelösten IP beurteilt, folgen keinen Weiterleitungen und haben Größen- und Zeitlimits.

IM-Webhook und lokale Benachrichtigungen bei Rundenabschluss, Fehlern oder Freigaben (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/individuell).

Design-Arbeitsplatz in der rechten DSH-Seitenleiste mit Prompt, letzten Entwürfen und Vorlagen. Auto wählt einen passenden Stil, doch Nutzervorgaben, ausgewählte Karte, Referenzbild oder das Standard-Branding haben Vorrang. Die Fotos sind 64 von OpenAI erzeugte Platzhalter in 8 Themen, keine echten Orte, Produkte oder Personen; vor Veröffentlichung wird zum Austausch aufgefordert. HTML-Seiten erscheinen live im Geräte-Canvas. Enthält Bibliothek und Offline-Markt (anfangs 16 Vorlagen, 3 Systeme, 20 Stile); Teilen erst nach Datenschutz-Scan und Offline-Designprüfung. GitHub verbindet nur öffentliche Repos. Extrahiert Branding, prüft Screens und übergibt React/Vue/Next.js/HTML oder uni-app/WeChat-Code. Design mode inklusive; experimentelle Business-Anmerkungen sind standardmäßig aus.

Codex-artiges automatisches Einklappen des Workflows: Abgeschlossene Runden werden zu einer einzigen Zeile „in Xs verarbeitet“ zusammengeklappt, sodass nur die endgültige Antwort übrig bleibt; Tool-Aufrufe und Denkblöcke werden zu Live-Zusammenfassungs-Chips zusammengeklappt, die dem Streaming folgen; stufenweise ausklappbar, bei der Deinstallation vollständig rückgängig zu machen.

Arbeitssprache je Modell: Geordnete Regex-Regeln ordnen Modell-IDs BCP-47-Sprachcodes zu. DeepSeek Flash übersetzt Prompts vor dem Senden in die Modellsprache und Antworten nach jedem Turn zurück. Originalantwort und tatsächlich gesendeter Text lassen sich direkt und getrennt einblenden; eine Systemprompt-Regel hält angebundene Modelle in ihrer Arbeitssprache. Bei Fehlern erscheint eine Warnung unter der Nachricht. Stimmen die Sprachen überein, gibt es weder Übersetzung noch Kosten.

Lark/Feishu-Bot-Kanal für DeepSeek Harness: Jeder Chat steuert seinen eigenen Agenten, und Tool-Genehmigungen, Modellfragen und Planüberprüfungen kommen als Karten zurück, die per Schaltfläche oder Antwort beantwortet werden. Wechsle Arbeitsbereich und Modell direkt im Chat (`/cd`, `/model`, `/new`) und betreibe mehrere Bots, die getrennte Sitzungen führen und sich in einer Gruppe gegenseitig den Zug übergeben können.

Desktop-Haustier mit Claude-Persona, unten rechts in der DSH-Weboberfläche angeheftet: zeigt Kontostand, heutige Nutzung, Haupt-/Nebenzeitpreise und Kosten pro Runde; bearbeitbare Blasen (Text, Guthaben, Nutzung, Preise, Bilder, Zufallssprüche, gewichtete Auswahl), Stil und Schrift pro Zeile, schwebender Schnell-Editor, Soundeffekte sowie eigene Figuren/Audio. Animierte Rollen atmen und blinzeln; eine Guthabenwarnungsvariante wechselt unter dem Grenzwert zu einem weinenden Gesicht. Animationsstufen 256/384 und optionales 512-HD-Paket aus dem Ressourcenmanager. 63 Claude-artige Zeilen. Abgeleitet von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Webzugriff für DSH-Agents: JS-gerenderte oder geschützte Seiten als sauberes Markdown abrufen, aggregierte Suche über 14 Suchmaschinen sowie zustandsbehaftete interaktive Sessions (Klick, Eingabe, Scrollen, eval, Screenshot) gegen eine gehostete oder selbst gehostete Rust-Browser-Engine. Jede Session liefert eine Live-Ansichts-URL, sodass ein Mensch dem Agenten beim Browsen zusehen und mit der Maus übernehmen kann.

Persönlicher Assistent für DeepSeek Harness, der Gesprächsverpflichtungen in sitzungsübergreifende Pläne, Erinnerungen und ein auditierbares Dashboard verwandelt

Legt die Reasoning-Sprache des Modells auf die unter Settings - General - Thinking language gewählte Stufe fest (vereinfachtes Chinesisch oder eine Standardstufe, die nur Antworten einschränkt und das Reasoning dem Modell überlässt). Fügt eine System-Prompt-Sektion mit Reihenfolge -1000000 ein und setzt sie am Ende des Assemble-Ablaufs wieder an den Anfang; optional wird eine Kopie vor jede Nutzernachricht gesetzt, wenn Modelle statische Sektionen schlecht befolgen.

Bereitet langen Kontext vor und bietet Dream-Speicher, Aufgabenprüfung, Workflows und Computerinteraktion für DSH. Erfordert DSH 0.2.2-rc.2 und Node.js 24.9+. Die Standardinstallation gewährt Vollzugriff auf Dateien und Befehle und schaltet die Ausführungsfreigabe aus; explizite Einstellungen eines bestehenden Profils haben Vorrang.

Schwebendes Panel zur Verwaltung von MCP-Servern und Skills in der DSH-Weboberfläche: verzögertes Tool-Laden je Server (ToolSearch, standardmäßig aus) hält dessen Tools aus dem Kontext jeder Runde heraus. Der Prompt nennt zunächst nur Tool-Namen; das vollständige Schema kommt erst hinzu, wenn das Modell es mit dem integrierten tool_search findet, sodass ungenutzte Schemas keinen Kontext kosten. MCP-Server global oder in der .dsh/mcp.json eines Projekts, Aktivierung pro Server, Markt mit 47 Diensten und Import aus zehn anderen Clients. Skills werden in ihren tatsächlichen Bereichen automatisch entdeckt und nach Vorrang aufgelöst; automatische Modellaufrufe oder nur manuelle Nutzung je Skill.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.