Plugins

Experience validation layer for DSH: zero-token collection of tool-failure/retry/search signals, AI refinement into verified skill books (three-layer verification), looked up at task start. Ships 10 trial skills and benchmark data (complex-task success 100% vs 60% bare).

Mnemosyne memory for DeepSeek Harness: remember / recall / forget / stats / sleep tools, embedded skill, auto-setup, optional auto-sync/prefetch, and a Settings panel. Data lives under ~/.dsh/mnemosyne.

Enterprise workbench for DSH: manage AI employees, knowledge bases, skills, MCP servers and DSH plugins from a running session.

WeChat Reading (WeRead) multi-target export for DeepSeek Harness via the official Skills API gateway: browse your bookshelf, export highlights & thoughts to flomo, a local Markdown file, or Notion, optionally reworked by a configurable LLM prompt.

See how you have been using AI: `/session-insights` reviews your DSH sessions over time, shows what worked, which problems kept coming back, and what results were actually produced, then creates a retrospective report on your machine.

Multi-agent dashboard skill for DeepSeek Harness -- status reports, task tracking, progress visualization

Remotion video creation and verified rendering plugin for DeepSeek Harness

DeepSeek Harness (dsh) plugin for @tabilo/ai-code-review: registers the ai_code_review tool (review | context) that reuses the Node.js engine to collect diffs, run tests/coverage, do impact analysis, and feed pack skills to the model.

macOS desk pet forked from anneheartrecord/dsh-desk-pet, in a real always-on-top window that covers fullscreen Spaces: the pose follows whatever the local DSH is doing across six states, the right-click menu is a real AppKit one carrying quiet mode and a session list, and seven skins ship with it. Two of the seven are drawn from geometry by a script in the repo rather than generated, so making a skin needs no image model and no API credits; the bundled skill still expands one photo into all eighteen poses on your own image tool and credentials. There is no Electron and nothing to install alongside it: the window is driven through ctypes on the Python that ships with macOS.

一个可直接链接到 DeepSeek Harness（DSH）Web profile 的独立安全检查插件。在安装或使用不受信任的 Skill 前，先执行浏览器本地粗检，再由用户决定是否调用 DSH 已配置的大模型进行结构化复核。

Lässt DSH automatisch chinesische Skill-Namen unterstützen (私家大厨/卡路里/作息管家 usw.) | Lässt DeepSeek Harness chinesische SKILL.md ohne Umbenennen erkennen — Slash /私 → 私家大厨, direkter Aufruf über /私家大厨, skill({name:"私家大厨"}) sind alle verwendbar

Skill-Hub in der Seitenleiste: Scannen Sie Claude/Codex/Cursor/Gemini-Skill-Verzeichnisse für One-Click-Import, verwalten Sie globale/projektbezogene Skills (umschalten, löschen) und installieren Sie aus abgelegten Ordnern, ZIP-Archiven oder lokalen Pfaden beliebiger Größe.

Obstpreis-Tracking-Skill: erfasst und fragt weltweite Großhandelspreise für Obst ab, mit Umrechnung in RMB/kg.

Globaler Nachrichtenüberwachungs-Skill: verfolgt Weltereignisse und analysiert die Auswirkungen auf Branchen, Währungen und Rohstoffe.

Kühlschrank-Manager-Skill: erkennt Zutatenfotos und empfiehlt Rezepte, mit Bestands- und Einkaufserinnerungen.

Tracking-Assistenten-Skill: überwacht Produktpreise, Promi-News und benutzerdefinierte Metriken mit Änderungsbenachrichtigungen und geplanten Push-Nachrichten.

Angel-Assistenten-Skill: Spot-Analyse, Fischaktivität und Köder-/Empfehlungen aus Wasserfotos und Wetterdaten.

Installiert die coaligne-workflow-Fähigkeit für die Team-Zusammenarbeit in CoAligne; erfordert CoAligne Desktop (angemeldet) für die MCP-Verbindung – ohne Desktop nicht nutzbar.

Modellanbieter-neutrales Plugin für Ziel-Abnahmekriterien und Validierungsdurchsetzung für den DeepSeek Harness

Fügt DeepSeek Harness ein beseeltes schwebendes Auge hinzu — injiziert einen Zähmungskernel, der die KI wirklich verstehen lässt, mit 11 dynamischen Augen-Skins, Geistermodus und null Token-Kosten, wenn der KI-Modus ausgeschaltet ist.

Manager für Regeln, Befehle & Skills für dsh: /rules-Slash-Befehl, Einstellungsfeld mit visueller Regel-Bearbeitung (hinzufügen/bearbeiten/deaktivieren/löschen, Unterstützung für freie Zonen), benutzerdefinierte eigene Befehle mit {input}-Argumenten, Skill-Verwaltung sowie automatisches Backup und Wiederherstellung von AGENTS.md per Klick.

Prüft Git-Commit-Messages gegen die 7DGroup-Konvention (chinesische Typ-Tags, Regeln zu Länge und Zeichensetzung) vor dem Commit, als clientseitige Prüfung vor den GitLab-Pre-Receive-Hooks.

Human-in-the-Loop-Tools (`human_task` / `human_task_ready_check`): pausieren den Agenten, bis der Nutzer eine reale Aktion ausführt oder eine Beobachtung zurückgibt (GUI-Operation, Spieltests, visuelle Verifikation, Hardware-Prüfungen), gesteuert über die Zustimmung der Session und eine AFK-Anwesenheitsprüfung, und geben ein strukturiertes JSON-Ergebnis über einen Web-Task-Dialog zurück.

Token-Nutzungspanel im Codex-Stil: kumulierte Tokens der gesamten Instanz und Spitzenwerte pro Sitzung, längster Chat und Streak, Aktivitäts-Heatmap täglich/wöchentlich/kumuliert sowie Top 5 der Plugins und Skills.