Plugins

Seitenpanel mit Datei-Browser, Terminal und Git-Review für schnelle Dateivorschauen.

Verbindet DSH über einen stdio-MCP-Client mit einem lokalen anet-Knoten. 3 Skills und 14 Tools zum Finden von Agenten im AgentNetwork, Senden/Verfolgen/Beantworten Ende-zu-Ende-verschlüsselter A2A-Aufgaben, Bezahlen/Ablehnen kostenpflichtiger Skills innerhalb der Betreiberlimits, Lesen der lokalen Evidenzkette und Melden des Knotenstatus. Nur Linux/macOS; ein lokal laufender anet-Knoten ab 0.3.0 ist erforderlich.

Drei Agent-Presets mit getrenntem persistentem Memory: 鲸鱼娘Agent预设 (umgangssprachliches vereinfachtes Chinesisch, nennt Nutzer 主人, anhänglich-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (darf widersprechen, ausweichen oder kühl sein; weniger süß) und 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (Originalpersona, Zuneigung nur zum Nutzer, in Gruppen gedrosselt). Alle nutzen die offizielle Minimalkomposition (eine persistente Shell) sowie Datei-Lese-/Schreib-, glob- und grep-Tools. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md und whale-loli-v3-naughty.md werden über whale_memory, whale_memory_v2 und whale_memory_v3 getrennt gelesen; keine Memory-Überschneidung beim Lesen oder Schreiben. billion-context komprimiert Gespräche; dieses Plugin behandelt Zusammenfassungen als Belege und ermöglicht Details bei Bedarf.

Zeigt hinter leeren Chats einen animierten Ozean aus ASCII-Walen, mit neutralem Eingabefeld aus Milchglas, Farbauswahl, Hell-/Dunkelmodus sowie einstellbaren Walen, Fischen, Gittern und Wellen.

Liest animierte GIFs und WebP als Animationen: Ein eingefügtes Bild läuft in der UI weiter, während das Modell eine beschriftete Übersicht ausgewählter Frames erhält. Das Tool read_animation kann eine Datei bei Bedarf abtasten.

Kein weiteres Speicher-Plugin: ODR ist eine Selbstverbesserungsschleife in sich entwickelnden Welten (Dream-RSI). Versuche werden in einem Discovery Tree aufgezeichnet; zwischen den Läufen werden Tausende Strategievarianten in dieser Welt erneut abgespielt. Eine Strategie, ein Rezept oder eine Lektion wird erst nach erfolgreichem kontrafaktischem Replay übernommen, nie allein aufgrund der Aussage des Modells. Sentinel prüft Tool-Aufrufe, bevor Budget verbraucht wird. Das LLM bleibt eingefroren. Installation über npm als dsh-open-dream-rsi.

Meldet sich per OAuth bei einem ChatGPT-Konto an und stellt die Modelle des Tarifs als DeepSeek-Harness-Providerroute bereit. Ruft api.openai.com/v1/responses mit dem Tarifumfang des Kontos auf, nicht über das Codex-Backend.

Installiert Herta als DeepSeek-Harness-Agenten: ein Preset mit ihren Persona- und Gedächtnis-Prompt-Abschnitten, sechs Gedächtnis- und Sprachwerkzeugen, einer narrativen Ebene, die ihr Denken von dem trennt, was sie sagt, 80 mitgelieferten Sprachclips, Offline- und MiniMax-Sprachsynthese sowie zwei Konversationsansichten, die die Sitzung mit ihren eigenen Komponenten rendern.

Eine Roman-Schreibwerkbank für DeepSeek Harness: du gibst Kandidatenpassagen Daumen hoch oder runter, und das Modell destilliert daraus ein kurzes Präferenzprofil, das in spätere Drafting-Aufrufe mitgeht, während das Manuskript aus dem Drafting-Kontext bleibt. Dazu ein Kapitelboard, Schreibpakete pro Kapitel, annotationsbezogene Überarbeitung, die nur den annotierten Absatz neu schreibt und den Rest byteweise verifiziert, ein Projektjournal und lokale Pacing-Prüfungen.

DeepSeek Harness-Plugin, das Jev-Urteile in drei automatische Aktionen übersetzt — übermäßig große Tool-Ausgaben auf die für die Anfrage relevanten Segmente kürzen, abgerufene Seiten auf an das Modell gerichtete Anweisungen prüfen und auswählen, welcher Skill zum nächsten Schritt passt — plus die Tools jev_ask und jev_gate, ein Urteils-Journal, das Neustarts übersteht, und einen /jev-status-Bericht. Benötigt einen TypeSafe-API-Schlüssel; ohne diesen ist es inaktiv und sendet nichts.

Fügt /review, /review-status und /review-cancel hinzu, um einen unabhängigen nativen Subagenten zu starten, der einen gewählten Git-Bereich prüft (Basisbranch, nicht committete Änderungen, einen Commit oder eigene Anweisungen) und einen Befundbericht im aktuellen Gespräch zurückgibt, mit englischer oder chinesischer Ausgabe je nach Host-Locale.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

„Single-Core Writing“-Plugin für DeepSeek Harness: Werkzeuge gründlich verschlankt und Ausgabe gehärtet für quantisierte kleine Modelle, geeignet für lokale Langroman-Pipelines mit On-Device-Modellen.

Agent2Agent-Protokoll v1.0 für DSH: einen Standard-A2A-Server betreiben, damit andere Agenten diese Instanz aufrufen können, sich als Clients mit entfernten A2A-Agenten verbinden und beides über eine visuelle Einstellungsseite verwalten.

Union-Arbeitsbereiche: führt mehrere Verzeichnisse in einer Sitzung zusammen, verwaltet Unionen über ein Einstellungspanel und liest/schreibt Mitgliedsdateien mittels uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move-Tools.

Desktop-Pet, gezeichnet nach der offiziellen Wal-Silhouette, für Desktop-App und Web-UI: SVG-Animationen und Gesichtsausdrücke folgen dem Agent-Status (Denken, Arbeiten, Fertig, Fehler, Warten auf Bestätigung) und es kann anderen laufenden Sessions mit Zähler-Badge folgen; anstupsen, ziehen, schwindelig schütteln, an den Bildschirmrand quetschen oder den Cursor über seinen Kopf reiben für einen Headpat; 7 Paletten, 4 Größen, synthetisierte Klänge, Hell/Dunkel-Theme-Sync und eine spielbare Web-Vorschau.

Sitzungs-Änderungsüberprüfungs-Plugin für DeepSeek Harness: verfolgt Write/Edit-Tool-Aufrufe pro Sitzung und rendert zeilenbasierte Diffs mit anpassbaren Farben, mit Sitzungsisolierung, Subagenten-Aggregation und Live-Updates via SSE.

Agenten-Teams: Erstellen Sie benannte langlebige Teamkollegen, koordinieren Sie sie mit einer gemeinsamen Aufgabenliste, einem Mitglieder-Postfach und virtuellen Arbeitsbereichen, und beobachten Sie das Team live in einem Teamraum-Tab.

Pro-Event-Sound-Benachrichtigungen: Turn-Abschluss, Genehmigung, Frage, Plan-Review, Goal-Blocked und Task-Failure erhalten jeweils eigenen Sound und eigene Lautstärke, konfigurierbar in der Web-UI (integrierter Synth, Mute oder lokale Audiodatei).

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.

Sitzungen auf einer abspielbaren Timeline mit Token-Nutzung pro Schritt wiedergeben, sensible Operationen prüfen, Kosten schätzen, Fork-Historie anzeigen, Sitzungen vergleichen und eigenständige HTML-Replays exportieren.

Nutzt ein ChatGPT/Codex-Abonnement in DeepSeek Harness mit GPT-Modellen, Bildgenerierung, Websuche, Abo-Kontingentberichten, Modell- und Funktionssteuerung sowie OAuth-Anmeldung per Browser oder Gerätecode.

Verwenden Sie in Wallpaper Engine heruntergeladene Hintergrundbilder als Web-Hintergrund von DeepSeek Harness: Video-Hintergründe werden direkt abgespielt, Bild-Hintergründe verwenden das eigenständige Artwork mit der höchsten Auflösung, mit Cover/Contain-Anpassungsmodi und einem 0–100 Panel-Dimmer.