Plugins

Literaturrecherche-Toolset mit 26 Modell-tools für PubMed, Europe PMC, OpenAlex, PubTator3 und Semantic Scholar: Feldsyntax-Suche, ID-Umwandlung, bibliografische Abfrage, Zitatformatierung, MeSH-/verwandte-Artikel-Suche, PubTator-Biokonzeptauflösung und Relationsabfragen, Paging für Europe PMC/Semantic Scholar, Volltext und Open-Access-PDF-Suche mit optionalem Download. Einheitssuche dedupliziert Quellen und sortiert nach quellübergreifenden Treffern, relevance, dann Zitationszahl. Ein mit PubTator-Konzepten angereichertes Session-Knowledge-Graph wird in den persistenten Nutzergraph übernommen und als Mermaid dargestellt. Die meisten Quellen brauchen keinen key.

Legt die Zielsprache für Modellüberlegungen, Antworten und Tool-Aufrufbeschreibungen fest (standardmäßig vereinfachtes Chinesisch); Anweisungsabschnitte stehen am Anfang, in der Mitte und am Ende des Prompts. Drei Stärken, Automatik gemäß DSH-Oberflächensprache, Anzeige der aktiven Sprache in den Einstellungen und Schnellwahl in der Seitenleiste.

TPS- und TTFT-Statistiken je Runde für DeepSeek Harness: Modellzeit, Toolzeit, Zeit bis zum ersten Token und Ausgabegeschwindigkeit pro Runde.

Überwacht lange Pausen und injiziert nach Überschreiten des Schwellenwerts eine Nutzernachricht, die das Modell vor dem Fortfahren um eine Beschreibung seiner Tätigkeit bittet. Derselbe Text erscheint links unten über dem Composer als Overlay. Schwelle und Mindestabstand in Minuten; Prompt komplett ersetzbar. Keine Laufzeitabhängigkeiten. Benötigt DSH 0.2.1+ und Node.js 18+.

Ergänzt DSH um sechs KI-Coding-Plattformen — OpenCode, Qoder, Qoder CN, TRAE, WorkBuddy und WorkBuddy International — jeweils als eigene Gruppe im nativen Modellwähler. Eine Einstellungsseite verwaltet Konten, täglichen Check-in sofern verfügbar, Guthabenabfragen und Wiederholung mit einem anderen Konto derselben Plattform bei Rate-Limit. Modelle erhalten den von der Plattform angegebenen Credit-Multiplikator. OpenCodes anonyme Gratisstufe benötigt keine Zugangsdaten. TRAE bleibt standardmäßig verborgen und muss in den Einstellungen aktiviert werden.

Macht einen anderen Computer zum Remote-Agent-Teammitglied. Der Worker betreibt sein eigenes DSH und den vollständigen Agent-Loop lokal; Aufgaben laufen bei Verbindungsabbruch weiter, Modell-Zugangsdaten verlassen den Rechner nicht. Der Hub verteilt über 8 remote_*-Tools, erhält nur Übergabezusammenfassung und Artefaktmanifest und ruft fertige Ergebnisse bei Bedarf ab; Zwischenartefakte bleiben beim Worker. Einrichtung per Pairing-Code, direkte oder Relay-Verbindung durch NAT, Webpanel auf beiden Seiten.

Mehragenten-Rundtisch: Jedes Mitglied spricht der Reihe nach als Subagent mit eigenem Modell, ein Host fasst jede Runde zusammen und beim Beenden wird ein Markdown-Protokoll erstellt.

Erledigt 头歌-(EduCoder-)Aufgaben über die Plattform-JSON-API ohne Browserautomation. `educoder_sweep` durchsucht alle Kurse, überspringt aber fertige Aufgaben ohne deren Challenges zu lesen; ein vollständiger Kontoscan kostet daher keine Modell-Tokens. Multiple-Choice-Aufgaben kosten ebenfalls keine Tokens, da die Plattform den Antwortschlüssel bei jeder Einreichung zurückgibt. Code-Challenges erzeugt das Modell, lädt sie mit `evaluate:0` hoch und lässt sie einmal pro Challenge bewerten; Wiederholungen nutzen den zurückgegebenen Fehlerbericht. Tools: `educoder_sweep`, `educoder_homework`, `educoder_account`.

Speichert Projektentscheidungen in Markdown statt im Chatverlauf: ein Hauptdokument plus Dokumente je Modul, jeder Eintrag mit file:line-Beleg. Der Agent fragt offene Punkte ab und berechnet einen Fünf-Dimensionen-Score (Aufgabenkomplexität, Erweiterbarkeit, Wartbarkeit, Codequalität, Wiederverwendbarkeit), angezeigt neben der Modellauswahl. Eine Sitzung kann mehrere Projekte binden; small/medium/large erweitert die Eintragslimits. Bei Triggerwörtern wird ein wiederverwendbarer Pipeline-Abschnitt aus dem Hauptdokument eingefügt.

Lässt Agenten unabhängige lokale DSH-Instanzen direkt steuern; auf dem Ziel sind weder Plugin noch Komponente nötig. Isolierte Umgebungen ermöglichen Einrichtung und Tests. Agenten mit verschiedenen Modellen und Persönlichkeiten können chatten, Rollen spielen oder verschachtelte Steuerketten bilden. Dazu: dialogbasierte Einrichtung, Bedienung wie ein Nutzer, schrittweises Lesen, gespeicherte Referenzen und Remote-Suche in Sitzungen/Workspaces.

Expertenverzeichnis für DeepSeek Harness: 636 Fachleute in 22 Bereichen mit vollständigen chinesischen Namen und Biografien. Als subagents über das @-Menü oder durch das Modell via `list_t_experts` / `summon_t_expert` / `summon_t_experts` aufrufbar. Eigene Experten und Skill-Schalter inklusive.

Findet Regeldateien aus allen von OMP unterstützten Konventionen und fügt sie als stets geltende Ebene plus Regelbuchindex in den Systemprompt ein. Streaming-Regeln können regelwidrige Ausgaben mitten im Turn abbrechen, passende Tool-Aufrufe verweigern, eine Erinnerung in deren Ergebnis einfügen oder ein Bewertungsmodell zur fertigen Antwort befragen. Dasselbe Tool lässt das Modell neue Regeln schreiben; ein Auditpanel unter Plugins erklärt, warum jede Regel gilt.

Zeigt ein Git-Statusabzeichen in der Composer-Werkzeugleiste: 14-px-Branchsymbol links neben der Modellauswahl; beim Darüberfahren erscheinen Branchname, Zahl geänderter Dateien und hinzugefügte/gelöschte Zeilen. Zählt gestagte, ungestagte und nicht verfolgte Dateien und erscheint nur innerhalb eines Git-Worktrees.

Chinesischer Multi-Agent-Workflow für DeepSeek Harness mit Modell-Fallback je Rolle, versionierten Mermaid-Aufgabenplänen, unabhängigen Agent-/Jev-Prüfungen, dauerhafter Expertenzusammenarbeit und reinen Berechnungsfunktionen.

Cache-first-Code-Exploration: `rdd_explore` fragt den Projektindex `.rdd/exploration` ab und startet bei einem Trefferfehler einen schreibgeschützten Worker-Subagenten, der Ergebnisse untersucht und registriert. `rdd_models` liefert den aktuellen Modellkatalog zur Auswahl beim Dispatch.

OpenCode Console (Zen)-Modelle für DeepSeek Harness: Nach Einfügen eines Console API key unter Settings → Plugins sind die Console-Chatmodelle auswählbar. Der Katalog wird automatisch synchronisiert und jedes Modell an den in der offiziellen Dokumentation angegebenen Endpunkt geleitet. Kostenlose *-free-Modelle sind standardmäßig ausgeblendet, da sie nur im OpenCode-Client laufen.

Macht aus jeder langen DSH-Unterhaltung einen dreistufigen Verlauf (Thema, Fortschrittsschritte, Meilenstein-Zeitachse) in einem verschiebbaren Overlay. Ein Klick springt zur passenden Nachricht im Transkript. DeepSeek verdichtet Themen; eine kostenlose regelbasierte Ersatzmethode ist verfügbar. Themen lassen sich umbenennen, sperren und per Drag-and-drop zusammenführen; mit Notizen je Unterhaltung und Vektor-Zeichenfläche.

Macht aus einem lokalen Obsidian-Vault ein eigenes RAG-Chatpanel: Notizbrowser, Retrieval-Chat und zitierte Quellen nebeneinander; lokale Suche in Notizen mit BM25 und CJK-Bigrammen. Antworten werden über den DSH-Modellkanal gestreamt, [n]-Zitate sind anklickbar und die inkrementelle Indexierung nutzt mtime.

Fügt SenseNova-Modelle (日日新) mit einem rotierenden Pool beliebig vieler API-Schlüssel zu DSH hinzu. Bei 429 wird sofort der nächste Schlüssel versucht; pro Schlüssel gilt eine exponentielle Abkühlzeit. Eine lokale RPM-Vorabbegrenzung vermeidet das Limit. Ist der Pool erschöpft, antwortet das Plugin mit 503 und Retry-After, sodass nie ein 429 den Aufrufer erreicht. Der integrierte Modellkatalog funktioniert offline und lässt sich über /v1/models aktualisieren. Schlüssel werden in den Einstellungen maskiert und können einzeln geprüft oder entfernt werden.

Ergänzt die offizielle Models-Seite um Thinking-Level, Bildeingabe und Bildgenerierung von Drittanbietermodellen; mehrere Schlüssel pro Anbieter mit Modellrouting und automatischem Schlüssel-Failover, benutzerdefinierte Request-Header je Route und Kontostandsanzeige.

Ergänzt DeepSeek Harness um den Ollama-Cloud-Anbieter. Fügt bei der Installation die Chatroute hinzu und stellt die Thinking-Stufen jedes Modells in der Effort-Steuerung des Composers bereit. Aktualisiert die Modellliste über /api/tags und /api/show und hält sie für Offline-Starts im Cache; Kontingent und API-Key-Feld erscheinen in Models und Seitenleiste. Ollamas Websuche und Abruf sind ebenfalls als DSH-Webanbieter auswählbar.

Codex-ähnliches Erscheinungsbild für DSH Web: Fensterrandlinien und Schatten, Seitenleistenfarben und Zeilenausrichtung, Modellauswahl mit Reasoning-Stärke-Regler, Geometrie von Eingabe und rechtem Panel, komplette Überarbeitung des Einstellungsdialogs, Schließen der Trajectory-Ansicht sowie Karte für Design, Akzent, Hintergrund, Vordergrund, Schriftarten, Seitenleistentransparenz und Kontrast.

Bindet die in der WorkBuddy-Desktop-App enthaltenen Modelle ohne Konfiguration automatisch in DeepSeek Harness ein.

Schwebendes Lernpanel zum Programmieren: Python/JavaScript/TypeScript/PowerShell bearbeiten und ausführen, Exitcode und Laufzeit anzeigen, JSON-Kurse bewerten und Fortschritt exportieren, Markdown-Notizen und Snippets sammeln sowie Code und Frage für die Antwort des Hauptmodells an den aktuellen Dialog senden.