Plugins

Native Memory für DeepSeek Harness: auditierbare Fakten mit Beweisketten, bereitgestellt durch StateCore.

Generischer LLM-Gateway-Modellanbieter für DeepSeek Harness: bindet newapi, LiteLLM, Higress oder beliebige OpenAI-kompatible Gateways als Provider-Routen ein, erkennt Modelllisten automatisch und ergänzt jedes Modell um models.dev-Parameter.

Echtzeit-Kurs-Desktophaustier mit Bullen-/Bärenmotiv für DSH: Je näher Gewinne laut Portfoliodurchschnitt an 20 % kommen, desto schneller läuft und höher springt es. Watchlist-Panel zum Suchen/Hinzufügen von Aktien sowie ein Live-„Rennen“ der Kursbewegungen aller Positionen.

Szenario-Bundles für dsh-Plugins (die Dotfiles der Pluginwelt): Rezepttool zum Auflisten, Suchen, Anwenden und Kombinieren fertiger Plugin-Umgebungen mit geordneten Installationsschritten.

Plugin-Wertprüfer: Prüfung vor Installation (Quellscan + LLM-Bewertung) und Prüfung installierter Bundles danach. Erinnert nach Modellwechsel an eine erneute Prüfung.

Gesundheitsprüfungen für DSH-Plugins: Manifest/Patch/Entry/Build/Pack/Install-Verifikation, modellaufrufbares plugin_check, Profil-Host-Shadowing + BOM-Erkennung, Umgebungsdiagnose und Poison-Preflight.

Ergänzung zum offiziellen Creator-Modus: In-Memory-Tests von Tool-Plugins vorbereiten, validieren, per ctx.plugin live einbinden und bewerten, dann festigen oder zurückrollen.

Evidenzgestützte Skill-Selbstentwicklung für DeepSeek Harness: Lernen aus maskierten Abläufen, isolierte Vorschläge, Arena-Validierung, Canary-Überwachung und automatischer Rollback.

RLM-Modus für dsh: rekursive Subagents über eine einheitliche Funktion rlm(), mit spawn/await/chain als erstklassigen Python-Aufrufen. Ergänzt einen dauerhaften IPython-Kernel mit tools.*-Bindings und context-as-variable.

Abhängigkeits-Topologieprüfung: sagt Konflikte vor der Installation voraus und erkennt danach doppelte @deepseek-ai/dsh-*-Kopien, Versionsabweichungen sowie vendorte Core-Dienste, die Symbol-Key-Abstürze wie „Cannot read properties of undefined (reading 'prepare')“ auslösen.

Prüfwerkzeug für DSH-Agenten: kontrolliert Aussagen anhand von Workspace-Dateien mit Zeilenangaben, validiert JSON-/YAML-Konfigurationen und prüft die Veröffentlichungsbereitschaft für URL/npm/GitHub ausschließlich lesend.

Atmosphärisches Vollbild-Statusraster für DeepSeek-Harness-Sitzungen mit Token-/Rategrafiken sowie ntfy-Push- und Alarmmeldungen bei Turn-Ende, Fehlern oder ausstehender Freigabe.

E-Mail-Erinnerungen deines DSH-Agenten bei Abwesenheit: bei Zielabschluss, Blockierung, vor einer Entscheidungsfrage und an Meilensteinen langer Aufgaben. Nutzt einen mitgelieferten Node-SMTP-Sender ohne Abhängigkeiten.

Kurze Web-Audio-Signale, wenn eine Sitzung Aufmerksamkeit braucht (Freigabe, Frage, Planprüfung) und bei Aufgabenabschluss. Synthese in der Seite, zwei wählbare Stile und Lautstärke; keine Pop-ups, OS-Mitteilungen, Audiodateien oder Netzwerk. Ein Bundle für DSH 0.1.7+ (Desktop & Web) und 0.1.0-rc.6.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

Die vollständigste GitHub-Integration für dsh: Repo-Übersicht, Releases, Issues, Pull Requests, Mitwirkende, Suche und ein Tiefenreport des Repos mit TTL-Caching — kein API-Schlüssel erforderlich.

Adversatives Code-Review: parallele Finder prüfen einen Diff aus getrennten Blickwinkeln (Korrektheit, Lebenszyklus, Vertrag, Sicherheit); unabhängige Verifier versuchen jeden Fund zu widerlegen, und eine Widerlegung verwirft ihn.

Fügt freigegebene Metadaten von GitHub-Actions- und GitLab-CI-Läufen in den Agentenkontext ein, ohne Logs, Zugangsdaten oder Provider-APIs zu lesen.

GitHub-Workbench-MCP-Server (dsh bundle): 23 MCP-Tools für Repositories, Issues, PRs, Code-Reviews und Suche, ohne Laufzeitabhängigkeiten und mit PAT-/OAuth-Authentifizierung.

Adversatives Code-Review aus mehreren Blickwinkeln: parallele Prüfungen auf Korrektheit, Sicherheit und Wartbarkeit untersuchen einen Diff, mit deterministischer Schwerebewertung, Unterdrückungsregeln und inkrementellem Review-Verlauf.

Richtliniengesteuerte Git-Synchronisierung von DSH-Einstellungen und Profilkonfigurationen, mit geheimnissensiblen Projektionen, Konfliktprüfung und zeilenweiser Übernahmesteuerung.

Auf Datenträger gespeicherte Ausführungsplanung für DSH: Zustandsautomaten für Meilensteine/Schritte, Abhängigkeitssperren und Audit-Ereignisstrom; deterministische Abschlussprüfung über dsh-Tools, CLI oder Skill.

Dokumentenwerkstatt-Skillpaket: vier reine Prompt-Agent-Skills erstellen aus einer Codebasis READMEs, PR-Beschreibungen, Changelogs und Code-Reviews. Installation in dsh über einen dsh.bundle-Plugin-Eintrag.

DSH-Projektscaffold-Preset: striktes 5-Phasen-Init-Runbook, Engineering-Standards und sechs ausführbare Startervorlagen (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).