Plugins

DSH-Plugins durchsuchen und installieren, ohne den Harness zu verlassen: ein /store-Befehl, ein Einstellungen → Plugins-Tab, zwei vom Agent aufrufbare Tools und eine gebündelte Skill, mit einem Genehmigungs-Gate, das die erkannten Risikoflags auflistet, bevor etwas installiert wird.

MCP- und Skill-Manager: MCP-Server und Skills über ein Einstellungs-Panel aktivieren/deaktivieren, um in Echtzeit Kontext freizugeben; optionale KI-Zwischenschicht (mcp_search/mcp_call) ruft deaktivierte Server bei Bedarf auf, mit zustandsbasierter Sichtbarkeitsfilterung, die vom Benutzer aktivierte Server sichtbar hält.

Protokolliert jede KI-Datei-Schreib-/Bearbeitungsoperation in Vorher/Nachher-Snapshots für einen Inline-VS-Code-Review-Flow (Hunks akzeptieren/ablehnen, Rückgängig pro Datei, kein git).

Beweiserster Selbstentwicklungs-Controller: begrenzte Cordis-Kandidatengenerierung, einmalige Echt-Loader-Aufnahme, Harbor-Bewertung und eine absturzwiederherstellbare protokollierte Abstammung.

Plattformübergreifendes Agent-Skills-Monorepo, das als DeepSeek-Harness-Profilbundle eingebunden wird und Skills für chinesisches Schreiben, Git, Plugin-Entwicklung, „Taste" und semantisches Linting bereitstellt.

Spracheingabe für DeepSeek Harness: Sprechen Sie ins Mikrofon und der erkannte Text wird als normale Chat-Nachricht übermittelt, über lokale oder Browser-Spracherkennung.

Bildschirmaufnahme ohne Abhängigkeiten für DSH: Lightweight — null Abhängigkeiten, null Binaries; Stage & shoot — Vollbild-, Fensterlayout- und Hover-Snap-Aufnahme verdeckter Fenster mit einem Klick; Agent-Self-Service — Lieferung nur per Pfad; Pfade sind universell, kombiniere es mit modlens (optional) für strukturierte Nachweise mit einem Aufruf.

Kostenlose Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bildverständnis, OCR, UI- und Debug-Analyse über kostenlose Anbieter (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) mit einer Einstellungs-GUI.

ChatGPT-Codex-Abonnement-Chat: offizielles OAuth, ein Sol/Terra/Luna-Katalog mit Fast-Zeilen, Live-Nutzungslimits und optionale search- und view_image-Tools.

API-Schlüssel-Rotationspool für Ihre LLM-Anbieter: automatische Erkennung der Anbieter aus den Einstellungen, Multi-Key-Round-Robin pro Anbieter, Failover bei 401/403/429 und Cooldown-Wiederherstellung.

Untere Informationsleiste für die DSH-Web-UI: Anbieter/Modell, Live-Guthaben, Spitzen-/Nebenzeitpreise mit Countdown und tatsächlich gespeicherte Ausgaben pro Sitzung in einer Zeile.

Windows-Desktop-Launcher für DSH mit einem Wal-Mädchen-Symbol, Server-Start im Hintergrund und einem Chromium-App-Modus-Fenster ohne Browser-Benutzeroberfläche.

Führt open-mcp-apps in DSH aus: Jede MCP-App erhält einen eigenen Sidebar-Container mit separatem Workspace, Sitzung und App-Modus, einen Agent-Statusstreifen unter der App und Inline-App-Rendering in normalen Chats.

Mehrschichtiger Plugin-Manager für DSH Web: native Plugins schreibgeschützt nach System/WebUI/Tools gruppiert, Nutzererweiterungen mit Ein-/Ausschalten, Registrieren, Deinstallieren und bearbeitbaren Beschreibungen.

Bietet Office-Vorschau (.docx/.xlsx/.pptx) für better-sidebar als eigenständiges Bundle, um den Kern schlank zu halten.

dsh-Wallpaper-Plugin.

Ein zweites Gehirn für deinen DeepSeek-Harness-Agenten — Review durch ein starkes Modell vor riskanten Tool-Aufrufen, plus 67 Modelle aus einer einzigen Wallet. Keine Accounts, keine API-Keys.

Laufzeit-Anforderungsdrift-Wächter, der lang laufende DSH-Agenten dauerhaft am vom Nutzer genehmigten Ziel, den Randbedingungen und Entscheidungen ausrichtet.

DeepTutor-Tutoring-Bridge: tiefgehende Erklärungen, Selbsttest-Fragen, Lernpfadplanung, persönliche Wissensdatenbank-Suche (RAG) und Notiz-Archivierung über die Tools deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Startet DSH neu: konfigurierbare Neustartmethode (nativ über Node / Legacy-PowerShell), Fortsetzungsaufforderung nach dem Neustart, optionaler Watchdog-Auto-Neustart.

Ein gemeinsamer Obsidian-Vault für jeden Agenten: abhängigkeitsfreier Python-Kern (search/promote/adjudicate/forget), Vault-Vorlage, dsh-Plugin (memory_search/show/submit/status).

Eine Gedächtnisschicht für jedes KI-Tool und jeden Agenten: Context-Bundle-Injektion, Recall zur Prompt-Zeit, MCP-Tools und Erfassung des DSH-Threads am Rundenende.

PTC-Laufzeitumgebung für DeepSeek Harness: Führt vom Modell geschriebene Programme mit moejs aus, einer vollständig in Go geschriebenen JavaScript-Engine. Sie läuft als dauerhafter Sidecar-Prozess innerhalb der Dateisandbox von dsh.