Plugins

Fokussierten Kontext übergeben, ohne auf den aktiven Agenten zu warten oder ihn zu unterbrechen: begrenzten Session-Snapshot einfrieren, asynchron mit einem isolierten No-Tool-LLM zusammenfassen und eine Provenienz-tragende Kapsel an eine andere Session oder einen autorisierten Room liefern — standardmäßig still für Sessions, mit explizitem Wakeup verfügbar.

Zweistufiger Modell-Router für DeepSeek Harness — LLM-Judge-Routing, Multi-Modell-Fallback-Ketten, Failover mit exponentiellem Backoff und Orchestrierung auf Aufgabenebene (DSH-Anpassung von pi-shift-router)

Bringt das vercel-labs/skills-Ökosystem per Bridge in dsh: LLM-gesteuerte Skill-Suche, -Installation und -Lebenszyklus für temporäre, Projekt- und globale Geltungsbereiche

DeepSeek-Harness-Plugin: fragt AI-Monitor-Guthaben/-Nutzung aus lokalem SQLite ab — kostenbewusster Agent, automatische Buchführung über den AI-Monitor-Proxy.

Lokales Markdown-Wiki als Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness — portiert von llmwiki

Tencent-CodeBuddy-Plugin für DeepSeek Harness (dsh).

ProactiveAgent × DeepSeek-Harness-Plugin-Gruppe: proaktives Gedächtnis + proaktive Vorschläge, angebunden an DSH (Sammel-Bundle, Ein-Klick-Installation über dsh plugin add)

Durchsucht Skills und MCP-Konfigurationen nach Prompt-Injection, Homoglyphen, verstecktem Unicode, gefährlichen Shell-Befehlen und Zugangsdaten-Lecks.

Text-Hygiene als dsh-Plugin: bereinigt nicht vertrauenswürdigen Text, scannt unsichtbare Zeichen, säubert LLM-Formatierung und escaped CSV-Formel-Injektionen.

Per-session LLM cost meter for the DeepSeek Harness Web UI: folds provider usage into uncached input / cache read / cache write / output per model and prices it against DeepSeek and Xiaomi MiMo pay-as-you-go rates (DeepSeek peak-idle tiering included).

Lets the model trigger compaction itself at a safe point via a compact_now tool (works mid-turn), plus a context_status tool reporting real token usage against the session's actual context window.

Escalation-only LLM reviewer: reviews sandbox escapes only, keeps the sandbox, fails closed.

Cut LLM costs: route routine tasks to cheap subagent models (DeepSeek Harness plugin)

A full-featured CodeBuddy (WorkBuddy) provider plugin.

Model relay station for DeepSeek Harness (模型中转站): serve any registered DSH LLM provider (e.g. @tnnevol/dsh-codebuddy) over an OpenAI-compatible /v1 API, so other projects can call those models with a standard OpenAI client.

dsh 插件，主要解决 remote 开发和 LLM 无限重试

Harness-neutral Traditional Chinese enforcer + offline converter (skill, DSH bundle, CLI). One script axis either way + Cantonese/Japanese-only filters. Converts both ways; optional wording preference. Also: an LLM output guard, cp950/GBK console scan.

Free OpenCode Zen models in DeepSeek Harness through native HTTP requests. No OpenCode installation, login, API key, server, container, or LiteLLM is required.

Paper library and reading workbench: arXiv search, a local plain-file library (metadata / PDF / extracted full text), and three-level reading notes (overview / understanding / critique) kept as markdown beside the PDFs; seven model tools plus a web panel.

DeepSeek Harness (dsh) plugin: live local LLM endpoint health in the web rightbar. llama.cpp slots (busy/TTFT/wedged, /metrics) + Ollama MODELS (loaded vs empty). Engine fingerprinted by response shape. Installable dsh.bundle.

Model relay station for DeepSeek Harness (模型中转站): serve any registered DSH LLM provider (e.g. @tnnevol/dsh-codebuddy) over an OpenAI-compatible /v1 API, so other projects can call those models with a standard OpenAI client.

DeepSeek Harness (dsh) plugin that connects Sber GigaChat models: a built-in local OAuth proxy (client-credentials -> OpenAI-compatible endpoint, upstream serialization, legacy tool-calling translation) plus automatic provider-route bootstrap, so GigaChat

Make DSH llm-pi-ai opencode routes pass Zen free-tier gate: opencode User-Agent + canonical ses_ session + bash/read tools. Scoped to opencode.ai only.

A deterministic calculation engine for DeepSeek Harness, including a preset that guides the LLM to calculate through the engine rather than by text generation.