Plugins

Sitzungsübergreifendes Langzeitgedächtnis mit lokalem Go-Dienst (ca. 50 MB RAM, SQLite-vec und überprüfungsverstärkte Aussagen): sofortige Erinnerungseinfügung je Nutzernachricht, Transkriptübernahme am Sitzungsende sowie memory_search-, memory_logs- und memory_ingest-Werkzeuge. Installation: dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Nur Protokollbrücke; dsh plugin add installiert den Go-Dienst nicht. Erst nach README separat installieren und starten. Solange er nicht läuft, liefern die Werkzeuge stillschweigend nichts zurück.

Natives DeepSeek-Harness-Plugin: leitet jeden Prompt in die lokale agent-feedback-loop-Erfassung und injiziert kompilierte Wiederholungsregeln in den Kontext.

Local images and videos as the DSH desktop window background: timed rotation with 0.7s cross-fades, first-frame-ready before fading in, automatic light/dark ink for readability, adjustable blur and panel/sidebar opacity, video thumbnails, and a probe endpoint reporting load, layer and selector health. Reads only the local files you point it at.

Model attribution panel for the dsh web chat — local, zero-network structural fingerprinting (template token leaks, glitch canaries, tokenizer usage-vector matching) that scores which of 29 AI vendors a session's responses most resemble, with a per-claim evidence ledger and a 12-probe active battery.

Lokaler TXT-Reader in einer Seitenleisten-Registerkarte plus spoiler-sicherer KI-Lesebegleiter: Das Modell sieht nur bereits Gelesenes (aktuelles Kapitel, Ende des vorherigen und eine beim Lesen wachsende Hintergrunddatei je Buch). Auszüge, Gedanken und Antworten werden zu strukturierten, nach Obsidian exportierbaren Markdown-Notizen; Klartext wird erst für als beendet markierte Bücher freigegeben.

DSH-Plugin zur Registrierung der Skill ai-eight-honors-eight-shames: acht überprüfbare Regeln für Coding-Agenten (vor Aufrufen prüfen, Unklarheiten klären, Belege anführen, vor Erstellung wiederverwenden, vor Abschlussbehauptung testen, lokale Regeln beachten, Fakten von Schlussfolgerungen trennen, Änderungen reversibel halten) sowie eine neunte Regel, die jede Anfrage und Änderung in Berichten im Workspace-Stamm protokolliert.

Chemie-Arbeitsfläche in der DSH-Weboberfläche. Strukturen auf einer Ketcher-Leinwand zeichnen; ein Skript lädt den Build herunter, der lokal im Browser ohne Backend gerendert wird. RDKit berechnet das aktuelle Molekül ohne Modellaufruf: Formel, Massen, logP, TPSA, H-Bindungsdonoren/-akzeptoren, Ringe, Fsp3, Stereozentren, Lipinski-/Veber-Prüfungen, QED, PAINS-/BRENK-Warnungen, Murcko-Gerüst sowie SMARTS-Suche, Ähnlichkeit, Formatumwandlung, Standardisierung und Stapelbereinigung. Der Retrosynthese-Reiter spricht über einen austauschbaren Backend-Prozess mit JSON-Ein-/Ausgabe (standardmäßig Retro*) und nennt fehlende Komponenten, statt einen Weg zu erfinden. Die Berechnung übernimmt das separat per pip zu installierende Pythonpaket des Repositorys (rdkit).

Registriert den netzwerkfreien, auf RDKit basierenden stdio-MCP-Server dsh-mol in einem DSH-Profil. 12 Werkzeuge: dreistufige SMILES-Prüfung mit verständlichen Diagnosen und Zeichenpositionen, Moleküleigenschaften, Arzneimittelähnlichkeit und Strukturwarnungen, PNG/SVG-Darstellung, Molekülraster, Konvertierung von SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/Formel, Standardisierung mit Protokoll je Schritt, Deduplizierung, SMARTS-Teilstruktursuche, Fingerprint-Ähnlichkeit und Stapelbereinigung mit Meldung jeder abgelehnten Zeile. Der Patch registriert nur den Server; das Werkzeug-Pythonpaket muss zuerst installiert werden. Das README beschreibt `pip install` und Quellinstallation; bis zur Veröffentlichung auf PyPI funktioniert der Quellweg.

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Ersetzt das reasoning-effort-Menü durch einen ziehbaren Rastregler. Bietet 13 Canvas-Effekte in fünf Stilfamilien (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), die je nach Aufwandsstufe in drei Stufen freigeschaltet werden. Custom kombiniert 10 Partikelformen mit 8 Bewegungsbahnen; 9 Akzentfarben und Hex-Auswahl färben alle Effekte um. Optionale Tastentöne: zwei Sprachclips, synthetisches Entenquaken, mechanischer Klick und lokale Audiodatei.

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

Englische Ausgabe von Weiwens Gesetz (KISS's Law): die erste und einzige domänenunabhängige Whitebox-Middleware zur kausalen Urteilsfindung für KI-Agenten. Anders als domänenspezifische Kausalitäts-Toolkits oder Agenten-Firewalls beurteilt sie *jeden* Tool-Aufruf vor der Ausführung entlang einer deterministischen strukturellen Kausalkette (R->S->D->H->M) – in jeder Domäne, ohne Training oder domänenspezifische Anpassung. Sie blockiert destruktive Operationen und Credential-Dateien, eskaliert wiederholte Grenzverletzungen, kappt fehlerhafte Verbindungen bis zur verifizierten Behebung und gibt Risikourteile bei nicht auditierbarer Ausführung; läuft vollständig lokal ohne API-Kosten.

Eigenständiger Workspace für persönliches Portfolio und Investmentrecherche in DSH: lokale Registrierung, Asset-Import und Allokationsansichten, Markt-/News-Tracking, Recherchebibliothek und optionale nutzerkonfigurierte KI-Briefings. Mit Windows-Runtime; Daten bleiben lokal.

Conversation outline panel for the DSH web surface: user questions as root nodes (index, time, tool count and text volume per turn) with the Markdown headings of assistant replies hanging beneath them, plus level slider, search scope, bookmarks, copy and export as Markdown, section jump, keyboard navigation, a right-edge density rail and per-session reading-position memory. Read-only UI: it never touches prompts, tool results or provider traffic, and writes nothing outside its own localStorage keys.

Persönliche Einfüge-Inbox für DeepSeek Harness (dsh): /inbox im Composer oder Seitenleistenpanel speichert Links, Bilder, Text und Zugangsdaten in einem lokalen Tresor. Klassifizierung erst per lokalen Regeln, dann durch ein ratenbegrenztes Modell; im Panel durchsehen, suchen und bearbeiten. Der Assistent ruft Einträge auf Anfrage im Gespräch ab; Zugangsdaten sind im Ruhezustand verschlüsselt. Optionale WebDAV-/S3-Synchronisierung von Einträgen und Anhängen. Bisher nur Windows.

Schaltet drei Routerwerkzeuge (list_capabilities, describe_tool, call_tool) vor stdio-MCP-Server: Schemas werden bei Bedarf statt in jeder Anfrage geladen. Ergebnisse durchlaufen eine deterministische Ausgabestufenfolge; das Original wird zuerst archiviert und kann mit retrieve_spill abgerufen werden. Werkzeuggruppen lassen sich mit Tokenpreisen versehen und je Agent ausblenden. Verbindet einen Python-Router aus der Standardbibliothek; Python 3.9+ erforderlich.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Ein local-first persönliches Zustandsprotokoll und eine Entscheidungsmaschine für dsh: bewahrt jede Eingabe bytegenau mit Provenienz auf Zeilenebene auf, argumentiert gegen die eigenen Schlussfolgerungen, indem sie zuerst Gegenargumente erzeugt, versieht jeden gespeicherten Fakt mit eigener TTL und meldet, wo eine Entscheidung auf gar nichts beruht.

Erzeugt Bilder über eine angemeldete ChatGPT-Web-Session und lädt sie in ein lokales Verzeichnis herunter.

Speist jeden dsh-Prompt in die lokale Feedback-Memory-Pipeline von agent-feedback-loop ein – erfasst Unzufriedenheit, verarbeitet sie offline zu Reflexionen und hängt den kompilierten Kontext der Wiederholungsregeln an die Runde zurück, ohne je einen Prompt zu blockieren. Erfordert die agent-feedback-loop-Laufzeit; ein anschließendes `agent-feedback-loop install` bindet bestehende dsh-Profile automatisch ein.

Mehrsprachige Codebase-Intelligenz für MCP-kompatible IDEs, die CLI und DeepSeek Harness: Chat, Suche, Audit, Refactoring und board-taugliche Berichte aus lokalem Code.

Lokale Multi-Plan-Brücke für DeepSeek Harness: nutzen Sie Ihre bestehenden ChatGPT-Codex-, Claude-, ZCode-(GLM-) und Qwen-Abonnements über einen Loopback-Proxy, mit Statuskarte auf der Einstellungsseite und Ein-Klick-Bereitstellung. Keine Änderungen am dsh-Kern.

Lokale Medienbibliotheksverwaltung und -wiedergabe, angetrieben von dsh Web: responsiv auf PC und Mobilgerät mit Touch-Swipe-Reels, sofortigem Spulen und Transkodierung im laufenden Betrieb.

Image and video production toolkit for DeepSeek Harness - background removal with quality tiers, local inpainting retouch, headline and logo compositing, batch platform-size exports and image QA reports; for video, AI subject matting with background replacement (RVM ONNX, plus a chroma-key path), animated titles with fade/slide/typewriter/karaoke presets, 53 transitions with stylized variants, and light-effect and grading presets with LUT support, alongside footage inventory, accurate cutting, subtitle burn-in, music mixing and platform-spec exports; it provisions its own local Python runtime through a bundled bootstrap script.