Plugins

Konfigurationsoberfläche für das offizielle OpenViking-Memory-Plugin: Verbindung und Nutzerschlüssel, lokale Verbindungsdiagnose, sitzungsbezogener Memory-Schalter im Composer, Isolation auf das aktuelle Thema sowie Einstellungen für Score-Schwelle, Zahl injizierter Einträge, Query-Erweiterung und ausgeschlossene URIs.

Verbindet zwei DeepSeek-Harness-Rechner mit einem Einmalcode – direkt im LAN oder über Netzwerke hinweg durch einen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Relay mit konfigurationsfreiem offiziellen Standard –, sodass ein Agent Aufgaben auf dem anderen ausführen und Dateien austauschen kann, während jede Maschine ihre eigenen Dateien an Ort und Stelle behält.

Bindet das mcptoon-MCP-Gateway als einzelnen stdio-Server ein. So entdeckt der Agent die Tools aller konfigurierten MCP-Server über die komprimierte mcptoon-Ansicht, statt in jedem Turn vollständige JSON-Schemas zu laden. Die doctor-CLI prüft, ob die mcptoon-Datei aufgelöst wird, und zeigt andernfalls die genauen Überschreibungen für command/args an.

Panel zum Bearbeiten der nativen AGENTS.md von dsh in den Webeinstellungen. Jede Ebene der Anweisungskette ist anklickbar; dazu kommen drei Aktivierungsbereiche und eine visuelle Budgetanzeige.

RTK-Erweiterung (Rust Token Killer) für dsh-router: schreibt jeden bash-Tool-Aufruf über `rtk rewrite` um, sodass der Agent eine komprimierte Befehlsausgabe liest, und fällt auf den ursprünglichen Befehl zurück, wenn rtk fehlt oder kein Äquivalent hat.

Sitzungsverwaltung: Archiviert alte Sitzungen ab einem einstellbaren Grenzwert automatisch und bietet Archivansicht, Wiederherstellung und löschbaren Papierkorb mit Rückholfunktion.

Plattformübergreifende LLM-Anzeige für Guthaben und Kontingente: DeepSeek, OpenRouter, Kimi, Zhipu GLM, MiniMax, NewApi oder eigene Endpunkte konfigurieren, regelmäßig abfragen, Verlaufskurven anzeigen und Schwellen- sowie Zeitfenster-Reset-Meldungen über mehrere Kanäle senden.

Ergänzt unter Settings → General eine Neustartzeile, die dsh web über einen abgekoppelten Helfer mit denselben Aufrufargumenten neu startet. Unter erkanntem systemd-Supervisor wird dies ohne allowRestart=true verweigert. Der freie Listener-Port wird durch Verbindung geprüft, nicht durch Binden.

Serverloser FriendliAI-LLM-Adapter für DeepSeek Harness – OpenAI-kompatible Chat-Vervollständigungen mit dynamischer Erkennung von Modellen und Unterstützung von Reasoning

Paart den laufenden Executor mit einem stärkeren Reviewer-Modell über parameterlose advisor()-Aufrufe und schrittbasierte Patrol-Checks und liefert Plan-, Korrektur- oder Stopp-Hinweise zurück.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.

Bindet externe KI-Chatseiten über einen Same-Origin-Reverse-Proxy mit Website-spezifischen DOM-Adaptern in ein DSH-Seitenpanel ein. Eine Composer-Schaltfläche kann den Entwurf mit dem Hostmodell umformulieren oder einen Zwei-Runden-Ablauf starten: Gespräch komprimieren und optimieren, an die eingebettete Seite senden, Antwort erfassen und in den Composer übernehmen.

Verfolgt den Sitzungsfortschritt in DeepSeek Harness ohne Logs zu durchsuchen: Der Agent pflegt eine gewichtete, verschachtelte Checkliste von Phasen bis Einzelschritten, damit Ring und Prozentanzeige dem tatsächlichen Stand entsprechen. Beim Überfahren erscheint die Aktivität; der Tab Session Progress zeigt Ziel, gewichtete Liste, nächste Schritte und Notizen. Nach Sitzungsende bleibt sie als Ergebnisprotokoll erhalten.

Visualisiert den Plugin- und Modellaufruf als 3D-Büro mit sechs festen Arbeitsplätzen, Gedankenblasen und Lieferschein.

Orchestriert dauerhafte Multi-Agent-Teams aus einer DSH-Session: ein Kapitän spawnt Mitglieder-Subagenten, steuert einen abhängigkeitsbewussten Task-DAG mit Qualitäts-Gates und koordiniert über persistente Mailboxen, mit einem Live-Aktivitätspanel.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

LLM-Provider-Adapter, der Modellaufrufe über jeden ACP-Server (Agent Client Protocol) leitet — Claude Code, Codex, Gemini CLI, Devin und mehr — mit Registry-Browser, Einstellungs-UI pro Server, Lazy-Authentifizierung und dynamischer Modellerkennung.

Review-Tab für DeepSeek-Harness-Sessions: Workspace-Änderungen gegenüber HEAD oder beliebigen zwei Refs als filterbarer Dateibaum mit Side-by-Side-Diffs, ein Lane-Commit-Graph mit Blame und Dateiverlauf, Suche in drei Bereichen, Zeilenkommentare zurück in den Composer und abgesicherte stage/commit/branch/tag/stash/conflict-Operationen.

Adobe Lightroom Classic als native dsh-Tools über den lightroom-py MCP-Server: Katalog lesen, Entwicklungseinstellungen und Presets anwenden, JPEG/TIFF/PSD/DNG exportieren und Bewertungen, Labels, Stichwörter sowie IPTC schreiben – 15 Tools, die das lokal installierte Lightroom Classic steuern, ohne Cloud-Roundtrip; das Python-Paket liegt auf PyPI und das Lightroom-Plugin wird mit einem Befehl installiert.

Kartenbasierter Plugin-Manager in den Einstellungen: jedes Plugin über die Profile-Patch-Ebene aktivieren/deaktivieren, Details zur Installationsquelle, npm-Update-Prüfung mit Update per Klick, Deinstallation, Suche und Badges für Ladefehler.

Produktdesign-Workflow-Suite für DeepSeek Harness: Ein Router und neun pd-*‑Skills führen vom minimalen Designbrief über visuelle Richtungen, evidenzbasierte Recherche/Audits, URL-Klonen und Frontend-Builds bis zu einem blockierenden Design-QA-Gate.

Claude Code-Integrations-Plugin für DeepSeek Harness, das native Claude-Konversationen über das Claude Agent SDK bereitstellt, mit Modellauswahl, Genehmigungen, Fragen, Tools und Sitzungsfortführung.

Sprachassistent für dsh web: Mit dem Weckruf (z. B. „小鲸“) wird freihändiges Diktieren aktiviert – das Gesagte wird transkribiert und automatisch in das Chatfeld getippt. Unterstützt gesprochene Bearbeitungsbefehle (senden, leeren, neue Zeile, Vorlesen beenden) und liest Antworten des Assistenten auf Chinesisch vor. Die Spracherkennung läuft lokal im Browser über sherpa-onnx WASM, funktioniert also offline ohne API-Schlüssel.

Chat über die Command Code Provider API für DSH mit einem vom Host gehaltenen API-Schlüssel, automatisch ermitteltem Modellkatalog, Standardwerten für den Aufwand, einem optionalen Header zur Null-Datenhaltung, Kontingentanzeigen und Auswahl des Protokolls (OpenAI oder Anthropic) je Modell.