Plugins

Transparente Rankings und Empfehlungen für das DSH-Plugin-Ökosystem: täglich automatisch abgerufene Topic-Daten, ein offenes Bewertungsmodell sowie Rank-/Such-/Empfehlungs-Tools mit einer Bestenliste auf der Einstellungsseite.

Ein Shell-Tool für PowerShell / Git Bash / WSL unter Windows plus ein interaktives PTY-Terminal; das Standardterminal wird vom Nutzer in den DSH-Einstellungen gewählt.

Eine minimalistische „Focus Chat“-Ansicht, die nur die finalen Ausgaben anzeigt.

MCP-Server (stdio / streamable-http) für dsh web verwalten; Tools sind nur über vier Middleware-Tools erreichbar. Web-Seitenleiste mit „MCP“-Einstieg: das Panel zeigt MCP-Server nach Status gruppiert (laufend/verbindend/konfiguriert/fehlgeschlagen) und unterstützt Schnellanbindung (stdio-/streamable-http-Formular) sowie Import per Einfügen von mcpServers-JSON. Die Tools verbundener Server laufen durchweg über Middleware-Tools (ws_mcp_…).

Jev-gestütztes Entscheidungsschicht-Plugin für DeepSeek Harness

Zeigt an, welche Skills jeder Turn aufgerufen hat (vom Modell geladen, als /name eingegeben oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einem eingefügten Repository, Ordner, SKILL.md oder Zip-Pfad, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der meta.yaml des Skills und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Fügt /pua hinzu, um den Agenten anzuleiten, vor der Erklärung der Fertigstellung einen anderen Ansatz zu versuchen und die Ergebnisse zu verifizieren, mit 15 Firmenstilen, Persona-Modi, globalen und pro Konversation geltenden Einstellungen sowie einer optionalen Schleife, die fortläuft, bis ein Verifikationsbefehl besteht, das Iterationslimit erreicht ist oder der Benutzer abbricht.

Execution-graph-Tab: zeigt Prompts, Antworten und Tool-Aufrufe/-Ergebnisse je Turn als einklappbare Zeitleiste, mit Details und PNG-Export.

Verbinden Sie ChatGPT Codex, xAI Grok, Zhipu GLM, AWS Kiro, Google Antigravity und Cursor-Abonnements über OAuth und einen lokalen Proxy mit DeepSeek Harness.

Überbrückt private WeChat-Chats als In-Process-Plugin über das iLink-Bot-Protokoll von Tencent in DeepSeek Harness, mit bidirektionalem Text-, Bild-, Datei- und Sprach-Messaging, in-WeChat-Slash-Befehlen, die über die native Befehlsregistrierung aufgelöst werden, WeChat-seitiger Behandlung von Genehmigungen und Agent-Fragen sowie proaktivem Push über ein send_wechat-Tool.

Terminal-natives TUI-Frontend für DeepSeek Harness, das Sitzungen, Modelle, Plugins, Jobs, Subagenten, Todos und Anbieterkonfiguration über Harness-Funktionen darstellt und das echte Terminal-Scrollback bewahrt.

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Ollama-Provider für DeepSeek Harness mit Modellverwaltung, Gesundheitsprüfungen, regelbasiertem lokalem Routing und Cloud-Fallback.

Liest beliebige Seiten als bereinigten Hauptinhalt: automatische Zeichensatzerkennung (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), Entfernung von Störelementen, kompakter Text/Markdown, Offset-Fortsetzung, optionales SPA-Rendering, Stapel-Lesevorgänge und Site-Crawling.

Wandelt lokale Markdown- und Textdokumente in eine abfragbare Wissensdatenbank mit hybrider semantischer und Stichwortsuche, Zitatverifizierung und Quelleninjektion um.

Pro-Subagent LLM-Anbieter/Modell-Auswahl mit Rollen-Templates.

Zweiteiliges VTuber-Theme für Joi: „Flowers" und „Library" sind separate Token-Systeme für den hellen und dunklen Modus, mit einem stehenden Portrait und einem dösenden Walmädchen auf der Überschrift der Neue-Sitzung-Seite, zwei Chibi-Begleitern über dem Composer, die den Zugstatus verfolgen, einer Duo-Markierung in der Seitenleiste und einer Kontextanzeige in Form einer reifenden Mandarine; eine dritte Karte stellt den Standard-DeepSeek-Look wieder her, während das Plugin installiert bleibt.

Rollenbasierte LLM-Wiederholungs- und Fallback-Strategien.

Findet potenzielle UX-Probleme in deinem Projekt: prüft React-/TypeScript-Code automatisch, lokalisiert jedes Problem genau und gibt konkrete Verbesserungsvorschläge.

Koppelt ein zweites Modell, das jede Runde passiv überprüft und Notizen einfügt.

Plattformübergreifendes Datei-Drag-and-Drop mit Einfügen des Rohpfads, ohne Dateien zu kopieren.

Spielt beim Öffnen von DSH ein Video ab und blendet es nach Ende der Wiedergabe in 0,3 Sekunden aus. Ein Standardvideo ist enthalten; der Pfad lässt sich in den Plugin-Einstellungen ändern oder löschen.

Plugin zur Verwaltung des DSH-Standardsystemprompts: den endgültigen, pro Sitzungsrunde zusammengesetzten Prompt in den Web-GUI-„Settings“ durchsuchen, finden und überschreiben.

Auto-Thinking-Effort-Routing für dsh: ein lokal feinabgestimmter 7-Fragen-Klassifizierer (ModernBERT, 842 MB, <1 s CPU-Inferenz) wählt low/high/max für No-Intent-Nachrichten; In-Session-Retries eskalieren die Stufe (low → high → max) unter Ausschluss-Constraints; der Judge-Service fällt sicher auf low zurück, wenn nicht erreichbar. Ein Tier-Chip in der Input-Leiste zeigt die Live-Stufe und die letzten 20 Bewertungen. Alle Inferenz ist lokal — Aufgabentext verlässt niemals die Maschine.