Plugins

MCP-Server (stdio / streamable-http) für dsh web verwalten; Tools sind nur über vier Middleware-Tools erreichbar. Web-Seitenleiste mit „MCP“-Einstieg: das Panel zeigt MCP-Server nach Status gruppiert (laufend/verbindend/konfiguriert/fehlgeschlagen) und unterstützt Schnellanbindung (stdio-/streamable-http-Formular) sowie Import per Einfügen von mcpServers-JSON. Die Tools verbundener Server laufen durchweg über Middleware-Tools (ws_mcp_…).

Klassifiziert anstehende Tool-Aufrufe mit Jev (dem nicht-generativen Entscheidungsmodell von TypeSafe AI) auf tools/pre-execute — sicher hochriskante Aufrufe werden abgelehnt, unklare zur Freigabe eskaliert — und genehmigt klar erlaubte, reversible Aufrufe auf approval/request automatisch, hinter Argument-Evidence-Gating. Erweitert außerdem den Session-Reference-Resolver per Subclassing, damit Snapshots Jev-bewertete Nachrichten behalten statt älteste zuerst zu verwerfen. Fällt bei jedem Provider-Fehler auf Standardverhalten zurück; Shadow-Modus mit /jev-stats-Befehl; TypeSafe- oder OpenRouter-Endpunkte; 64 Tests.

Jev-gestütztes Entscheidungsschicht-Plugin für DeepSeek Harness

Steuert Ihren echten Chrome aus DSH über eine lokale WebSocket-Brücke: Tab-Verwaltung, Navigation, DOM-Snapshots, Seiten-JS-Evaluation, Klicks, Tippen, Screenshots, Waits und Dialog-Handling hinter einem Settings-Toggle.

Spracheingabe-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Eine Mikrofon-Schaltfläche im Composer wandelt Sprache in einen Entwurfstranskript um, mit wählbaren Spracherkennungs-Backends, optionaler Nachbearbeitung über die eigenen LLM-Routen von dsh und einer nativen Einstellungsseite.

MCP-Server-Manager für DeepSeek Harness: MCP-Server über Settings → MCP 管理 hinzufügen, bearbeiten, aktivieren/deaktivieren, neu starten und löschen, mit JSON-Export/-Import, vier mcp_manager_*-Modellwerkzeugen und einer HTTP-API; Installation über npx, npm oder plattformübergreifende Skripte.

Führt geplante Programmieraufgaben in isolierten DeepSeek-Harness-Sessions aus, verwaltet über die Einstellungen oder den Agenten.

Liest Assistentenantworten laut vor über kostenloses Edge TTS oder eigene RVC-Sprachmodelle: Vorlese-Schaltflächen + automatisches Vorlesen, adaptive blockweise progressive Wiedergabe (lückenlose Langtexte), Ein-Klick-Installation von Voice-Packs aus einer Registry sowie eine portable RVC-Laufzeitumgebung.

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

Claude-Code-artiges /rewind für DeepSeek Harness: git-basierte Arbeitsbereichs-Snapshots vor jeder verändernden Tool-Ausführung, Sitzungsverzweigungen an Zuggrenzen und ein Einzelbefehl /rewind, der Dateien wiederherstellt und die Sitzung zu einem Checkpoint zurückverzweigt.

Koppelt ein zweites Modell, das jede Runde passiv überprüft und Notizen einfügt.

DeepSeek Harness-Paket: der AgentRouter-Relay als eine pi-ai-Route mit Umschaltung zwischen inländischen und internationalen Endpunkten in den Einstellungen, plus die vom Relay benötigte Kompatibilität für ausgehende Anfragen.

Ein fest in der Ecke verankertes DeepSeek-Guthaben-Wal-Widget für die DSH-Web-GUI: drei umschaltbare Skins (standard / bowl-on-head / bowl-in-hand), Guthaben mit heutiger Nutzung, Pop-ups zu Kosten pro Zug, Umrechnung von Peak-/Off-Peak-Preisen, Druck-Soundeffekte und zufällige Sprechzeilen. Modifiziert von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget.

Terminal-natives TUI-Frontend für DeepSeek Harness, das Sitzungen, Modelle, Plugins, Jobs, Subagenten, Todos und Anbieterkonfiguration über Harness-Funktionen darstellt und das echte Terminal-Scrollback bewahrt.

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🌊 Dauerhaft angedocktes, vollständig anpassbares Guthaben-/Nutzungspanel für DeepSeek Harness — Aktivitäts-Heatmap, Zweikanalvergleich, ausschließlich lokal und datenschutzorientiert.

Rollenbasierte LLM-Wiederholungs- und Fallback-Strategien.

Findet potenzielle UX-Probleme in deinem Projekt: prüft React-/TypeScript-Code automatisch, lokalisiert jedes Problem genau und gibt konkrete Verbesserungsvorschläge.

Rollenbasierte Retry- und Fallback-Strategien für LLMs.

Ein-Kommando-Sicherung und -Wiederherstellung der DSH-Nutzerdaten mit visuellem Einstellungs-Panel: geplante Auto-Sicherung, sha256-Prüfung, gehärtete Wiederherstellung mit Auto-Rollback, typisierte Teilsicherungen (--types skills), Maskierung von Zugangsdaten in einen lokalen Tresor, GitHub-Sync für Maschinenwechsel und ein prozessexterner Rettungskanal, der auch funktioniert, wenn der Host nicht startet. /backup doctor prüft und repariert beschädigte Sitzungsprotokolle aus einer bekannten guten Sicherung; migrate-check sagt statisch voraus, welche Sitzungen ein Host-Upgrade zerstören würde, und der Credential-Wächter bewahrt Vor-Migrations-Kopien auf; intelligente Sicherungen vor Host-Upgrades und Quarantäne beschädigter Protokolle. macOS/Linux/Windows.

Rollenbasierte LLM-Strategie für Wiederholung und Fallback.

Verbindet DeepSeek Harness mit Multisim MCP für Schaltkreis-Generierung, Simulation, Diagnose, Design-Optimierung und Experiment-Bericht-Export.

Drittanbieter-TUI-Modus für DeepSeek Harness (dsh --profile pi-tui), basierend auf einem Vendoring-pi-tui-Fork: deckt die Hauptsitzungsschleife sowie Genehmigungen, Befehle, Sitzungswechsel und Volltextsuche ab, außerdem Voreinstellungen, Skills, Modell-/Einstellungsmenüs und Slash-Befehle.