Plugins

Identitätsgesteuerter Tailscale-Zugriff auf die Web-GUI mit dsh weiterhin an Loopback gebunden: Ein von tailscale serve veröffentlichter 127.0.0.1-Proxy lässt eine Anfrage nur zu, wenn der Tailscale-Login, den er stempelt, erlaubt ist, mit einer optionalen Allowlist pro Gerät, sodass die privilegierten /api-Methoden hinter der Loopback-Prüfung — Settings, Models, Plugins — antworten, ohne dass dsh angewiesen wird, einem Remote-Host zu vertrauen.

Ein inhaltsbewusstes PDF-Lesepaket für Visionsmodelle: profiliert jede Seite auf Abbildungen (Vektor und Raster), Tabellen, Formelrisiko und zweispaltiges Layout, wendet dann eine inhaltsbewusste hybride Extraktion an und rendert Seiten mit Abbildungen/Tabellen/Formeln als hochauflösende Region-Crops. Bietet eine niedrigauflösende Vorschau zum Verständnis des Seitenlayouts und rendert eine angegebene Region hochauflösend. Als mehrere Werkzeuge für Agents verpackt.

Umhüllt globalThis.fetch, um DeepSeek Harness-API-Anfragen je nach Ziel-Domain über einen HTTP/SOCKS-Proxy zu leiten, während alle anderen Anfragen über die direkte Verbindung bleiben, ohne den Harness-Quellcode zu ändern.

Verwaltet OpenCode-Zen-Free-Tier- und Go-Tier-Modelle in settings.yaml — ruft die Live-Modellauflistungen von opencode.ai ab, meldet Abweichungen zwischen konfiguriert und live pro Route und fügt Einträge über vier Agent-Tools und einen OpenCode-Models-Einstellungsabschnitt hinzu oder entfernt sie.

Überschreibt die chinesische Kopie eines marktinstallierten Plugins mithilfe eines bereits im Harness konfigurierten Modells ins Englische – automatisch bei der Plugin-Installation, danach per Live-Reload. Jede Datei wird in einem kompletten Durchlauf übersetzt, durch einen echten Parser validiert, falls vorhanden (node --check für JavaScript, sonst JSON- und YAML-Parser), und mit dem Fehler bis zu drei Reparaturversuchen ans Modell zurückgegeben; Dateien über 48 KB oder die nie parsen, greifen auf einen Zeilenbereich-Durchlauf zurück, der jede zurückgegebene Zeile strukturell mit dem Original vergleicht. Trigger-Phrasen und Locale-Tabellen können optional erhalten bleiben statt übersetzt zu werden, und das unberührte Original wird neben der Datei als .zh.bak aufbewahrt.

Benannte Subagenten-Liste: Rollen-Einträge (Modell, Persona, Tool-Filter, Tiefe, Hintergrundmodus) über eine Seite mit Hot-Reload verwalten; das Modell wählt einen mit list_subagents aus und übergibt per ID mit delegate — im Vordergrund, im Hintergrund oder fortsetzbar.

Tiefenrecherche als Agentenmodus: eine einzige geprüfte Schleife, die plant, in adaptiven parallelen Runden forscht — gesteuert von den Lücken, die die Forscher selbst benennen —, einen zitierten Bericht synthetisiert und ihn dann adversarial überprüft, anstelle eines Skripts, das das Modell pro Aufruf neu schreibt. Fragen, die das Rundbudget nie erreichte, werden im Bericht benannt, statt verworfen zu werden.

Konfigurationsgesteuerte Lebenszyklus-Hooks, einschließlich Kontextinjektion: Deklarieren Sie event, handler und outcome in YAML, wobei der handler ein in-harness-Tool (MCP eingeschlossen), ein Shell-Befehl oder ein HTTP-Endpunkt ist und das outcome model-visible context, ein denied tool call oder fire-and-forget ist.

Progressive Tool-Offenlegung: Eine verzögerte Tool-Gruppe kostet eine Katalogzeile statt ihrer vollständigen Schemata, bis das Modell sie mit tool_search lädt, mit einem Schalter pro Gruppe in Settings und jede Gruppe gegen die Live-registry gemessen.

Eine pro Provider und Modell gespeicherte Denkstufe, sodass Reasoning-Effort die Sitzung, in der es gesetzt wurde, überlebt und auch Subagenten erreicht, die dsh nie fragt. Der In-Session-Picker gewinnt weiterhin, und ein Modell ohne Zeile behält seinen Provider-Default.

Pro Provider/Modell-Generierungs-Concurrency mit Einstellungs-Karte: ein Cap, wie viele Sitzungen gleichzeitig streamen dürfen, durchgesetzt am Stream und erneut beim Subagent-Spawn, wo ein Fan-Out über das Cap in einer FIFO-Queue wartet statt zu fehlschlagen.

Zeigt Coding-Plan-Nutzung und Saldo für 5 AI-Provider (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) neben dem Composer-Input, wechselt mit dem gewählten Modell und verwendet in DSH-Modelleinstellungen konfigurierte API-Schlüssel wieder.

Synchronisiert den Modellkatalog von API-Schlüssel-Anbietern vom Anbieter selbst, anstatt die Modellliste manuell zu pflegen.

Globaler Proxy für DeepSeek Harness: Agent-Tools, Modellanfragen und Web-Fetches durch den Windows-System-Proxy oder eine benutzerdefinierte Adresse mit einem dauerhaften Toggle, einer editierbaren Einstellungs-Karte und agent-sichtbarem Proxy-Status leiten.

Schwebendes Guthaben-/Quota-Widget für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche: zeigt DeepSeek-/OpenCode-Go-Salden und -Nutzung und verfolgt DSH-Session-Token-Verbrauch sowie geschätzte Kosten nach Tag, Monat und Modell.

Verfeinert den Entwurf im Composer über die ✨-Schaltfläche oder Alt+O zu einem klareren, besser strukturierten Prompt; streamt das Ergebnis live über SSE mit zuerst angezeigtem Reasoning und folgt ohne Konfiguration dem Standardmodell der Sitzung oder einem beliebigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

dsh-Client-Bundle: ein Seitenleisten-Dashboard für Nutzung und Kosten — Token-Statistiken, spitzen-/nebenzeitbewusste Preise pro Modell, Mitgliedschaftsstufen, Erfolge und eine tägliche Heatmap.

Composer-Mikrofon für die Web-UI: Tippen zum Überwachen der Live-Transkription und Gedrückthalten zum Sprechen, mit Host-Edge-TTS-Antwortvorlesung, die gestreamt wird, während das Modell generiert, Echo-Pause während des Vorlesens und Tippen zum Stoppen.

GPT Image 2 `image_gen` mit standardmäßigem Codex-Abonnement-OAuth oder explizitem API-Schlüsselmodus: Entwicklungskarte, bis zu drei Live-API-Teilstücke, persistente Anhangs-Wiedergabe / Lightbox / Download, reiner Textmodell-Ausgabe und begrenzten, credential-sicheren Anfragen.

Verfolgt den Zustand des Agenten als Yogācāra-Mentalfaktoren über einen dauerhaften Seed-Speicher und speist ihn als Neigung aus Ich-Perspektive in den Prompt zurück.

Codex-App-Server-Modellanbieter mit lokalem Codex-Login, Sitzungs-Wiederverwendung, Harness-Tool-Bridging, nativen Aktions-Traces und dauerhafter Projektion generierter Bilder.

Fügt DSH ChatGPT/Codex-OAuth-gestützte Codex-Modelle und gpt-image-2-Generierung/Bearbeitung hinzu, ohne einen OpenAI-Platform-API-Schlüssel zu benötigen.

Nutzen Sie Drittanbieter-Abonnementkonten in DeepSeek Harness: Chat, Bildverständnis, Bilderzeugung und Bildbearbeitung mit den Modellen, die Ihr Abonnement abdeckt, wobei verfügbare Modelle und Reasoning-Level von Ihrem Konto synchronisiert werden; unterstützt derzeit OpenAI/ChatGPT-Abonnements, weitere Anbieter sind geplant.