Plugins

Context7-MCP-Brücke: liefert dem Modell aktuelle, versionsspezifische Bibliotheksdokumentation und Codebeispiele über den Context7-MCP-Server, standardmäßig schlüsselfrei.

Minimales Windows-Agenten-Preset für DeepSeek Harness: feste einzeilige Persona, drei Tools, kein Laufzeitkontext.

Entwurfsüberarbeitung für den DSH-Composer: KI-gestützte Ein-Klick-Überarbeitung des Eingabeentwurfs (Funkeln-Schaltfläche neben Senden), mit optionalem Unterhaltungskontext und konfigurierbarem Modellkanal.

LongCat-2.0-LLM-Adapter: 1M Kontext, binärer Denkmodus, Werkzeugaufrufe und Streaming über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Macht jeden DSH-Workspace zu einem Projekt: Jede neue Sitzung injiziert automatisch eine Projekt-Workspace-Konvention (Code vor dem Handeln lesen, leerer Ordner bedeutet ein völlig neues Projekt); ein Project-Schalter pro Sitzung im Composer stuft die Sitzung mit einem ausdrücklichen Hinweis zu einem einfachen Workspace herab, wobei der Status im Sitzungsprotokoll gespeichert wird.

Nachrichten-Gliederungsleiste der aktuellen Sitzung für die DSH-Web-UI — Ihre Nachrichten erscheinen als schmale Balken am linken Rand; beim Darüberfahren wird die vollständige Gliederung (Zeilennummer + Text) erweitert, per Klick springen Sie sofort zu dieser Nachricht. Reines Frontend, keine externen Dienstabhängigkeiten, von Sitzungs-Snapshots gesteuert und ohne Polling.

Ein Pixel-Begleiter im Chatbereich: schlüpft aus einem Ei zu einem von drei Sprites oder einem vom LLM nach Textbeschreibung gezeichneten eigenen; springt von selbst über Nachrichtenblasen, ist per WASD steuerbar, plaudert in Character über die bereits konfigurierten Modelle und trägt ein Pflegesystem (Stimmung/Energie/Gesundheit, Level, Shop), das vom echten Token-Verbrauch angetrieben wird.

Registriert die remove-pdf-background-gray-Skill für DSH: hellt graue/offweiße Scan-Hintergründe in bildbasierten PDFs auf, wobei Auflösung, Seitengeometrie und antialiasierte Textkanten erhalten bleiben (verlustfreie Flate-Rückschreibung), über ein einzelnes Python-Skript (pypdf + Pillow + numpy).

Native Bildanhänge für reines Text-DeepSeek in der Web GUI: eingefügte oder abgelegte Bilder erscheinen als Miniaturbilder in der Sitzung, und vor dem Versand liest sie der Host mit der kostenlosen Zhipu GLM-4V-Flash-Vision-API (glm-4v-flash-Fallback-Kette) und ersetzt die Beschreibung, sodass DeepSeek über das Bild antwortet, während das Original im Verlauf erhalten bleibt.

Analysiert Konversationsbilder durch modusspezifische Prompts (caption, UI, document, grounding, topology usw.) und fügt strukturierte Belege mit Koordinaten-Primitiven (Boxen, Punkte, Referenzen) als Text ein, mit Caching auf Sitzungsebene zur Wiederverwendung bei Replay und Compaction.

Modellseitiges `generate_image`-Tool für reine Textmodelle: Das Modell bittet in natürlicher Sprache um ein Bild, Gemini zeichnet es über die Antigravity-CLI, das Bild wird in einem konfigurierbaren Ausgabeverzeichnis gespeichert, und das Tool gibt die Dateipfade zurück, die das Modell in seiner Arbeit nutzen kann.

Leitet Bilder an ein Vision-Modell deiner Wahl weiter – automatisches Umschreiben, explizite Tools oder hybrid –, damit ein reines Text-Chatmodell nicht an einer Runde mit Bild scheitert.

Migrieren Sie Codex-CLI-Konversationen, MCP, Speicher und Projektdateien in DSH-Sitzungen, Workspaces und MCP-Registrierungen.

Offline-Spiegelung der offiziellen DeepSeek-Harness-Dokumentation als dsh-Skill: 168 Website-Seiten (EN/zh) plus 52 nur im Repository vorhandene Referenzdokumente, mit Themennavigation und Volltextsuchindex für die Plugin-Entwicklung.

Evidence-First-Wächter: warnt den Agenten, wenn er Erfolg beansprucht, ohne passenden Werkzeugausführungs-Eintrag im aktuellen Kontext.

Discord-nativer Ferncontroller für DeepSeek Harness: steuere persistente Coding-Agent-Sitzungen über DMs, durch Erwähnungen aktivierte Guild-Kanäle und Threads, mit Slash-Befehlen, Fortschrittsupdates, Genehmigungen, strukturierten Fragen sowie Bild- und Textanhängen.

Vorschau erzeugter Dateien direkt im Chat: Ein Klick auf einen Chip einer erzeugten Datei rendert Markdown (serverseitig markdown-it + highlight.js), Bilder oder Klartext direkt in der Unterhaltung; „In System-App öffnen“ und „Im Ordner anzeigen“ bleiben nur einen Klick entfernt.

Vom Agenten initiierte Sprachanrufe: `offer_call` lässt beim Menschen klingeln (接听/拒接/稍后再说); angenommene Anrufe werden lokal mit CrispASR + Qwen3-TTS (9 Sprecher, 2 chinesische Dialekte) synthetisiert und abgespielt, abgelehnte Anrufe geben die Entscheidung an den Agenten zurück.

Liest Assistentenantworten ausschließlich über die Fish Audio API vor (eigenen Schlüssel mitbringen): Vorlesen pro Nachricht, Auto-Read-Schalter und eine Einstellungsseite für Modell, Voice reference_id, verschlüsselten API-Schlüssel und Proxy.

Vision-Anbieter-Route, die angehängte Bilder über ein konfigurierbares Modell (über 15 OpenAI-kompatible und Anthropic-Anbieter) in Text transkribiert, während DeepSeek weiterhin antwortet.

Vision-Bridge für textonly-DeepSeek-Routen, der angehängte und lokale Bilder über konfigurierbare OpenAI-Responses-, Chat-Completions- oder Anthropic-Messages-Endpunkte analysiert, während bildfähige Routen nativ bleiben.

Vision-Toolkit für textonly DeepSeek: modellaufrufbares `vision`-Tool, Wrapper-Adapter für deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), Antigravity-IDE-Kontingent (default, flash/pro) / jeden OpenAI-kompatiblen VLM / Gemini / lokale Ollama-Kanäle, Evidenzspeicher mit Kompaktierungs-Rehydration, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Registriert eine `deepseek-vision`-Provider-Route: Die Web-GUI akzeptiert eingefügte Bilder und transkribiert sie über die kostenlose Zhipu-GLM-Vision-API in Text, bevor an den DeepSeek-Adapter übergeben wird.