Plugins

Echtes Browser-Plugin für DSH: lässt den Agenten über Kimi WebBridge deinen bereits angemeldeten Browser bedienen, mit 13 webbridge_*-Tools.

Überträgt den dsh-Sitzungsstatus per Bridge an die cc-pet-Desktop-Haustier-Sprechblase: Denken, Tool-Aufrufe und Abschluss in Echtzeit.

Nutze deine angemeldete Web-KI (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) als Modellanbieter in DeepSeek Harness. Web-Modelle senden Tool-Aufrufe aus, DSH führt sie unter seinem nativen Berechtigungssystem aus, und die Ergebnisse kehren in dieselbe Websitzung zurück. Keine API-Schlüssel.

Die DSH-Seite des Memory-Ökosystems dsh-ecolink: überbrückt chat.deepseek.com und DeepSeek Harness über eine Browser-Erweiterung, die Memory-Tags im DSM-Format sammelt und erinnerte Memories in Web-Chats injiziert, einen abhängigkeitsfreien lokalen Dienst, der einen gemeinsamen Memory-Pool schreibt, und diesen Adapter, der Memories vor dem Step injiziert und Write-back per /ecolink-push anbietet; die Kompaktierung ist transaktional (Staging-Pool mit Commit/Rollback).

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

Lässt reine Textmodelle Bilder sehen: Trifft ein Bild mit einem Platzhalter wie \[image omitted because this model accepts text only] ein, ruft das Modell das Werkzeug vision_describe auf, und das Plugin leitet die Bildreferenz samt Frage an ein multimodales Modell weiter und wiederholt bei Fehlschlag mit einem Ausweichmodell. Konfiguriert wird auf der Einstellungsseite, gespeichert über die offizielle Settings-API.

Bidirektionale Hermes ↔ DSH-Brücke: Hermes-Sitzungen in DSH importieren, Hermes konsultieren und von Hermes gesendete Aufgaben als einzelnes Cordis-Plugin empfangen.

Ein gesteuerter Schwarm aus sechs spezialisierten DSH-Agenten — Orchestrator, Planer, Knowledge-Base-Bridge, Entwickler und zwei Reviewer — verwandelt eine Anforderung in eine strikte Phasenpipeline, in der jede Lieferung sich vor dem Start der nächsten Phase mit strukturierten Nachweisen bewähren muss; Reviewer sind nur lesbar, Code-Merges erfolgen erst nach einem Review-Durchgang, und ein append-only-Ereignisprotokoll ermöglicht vollständiges Replay und Audit auf einem Live-Kanban-Board. Das Design ist vom Hermes Agent-Kanban inspiriert.

Feishu/Lark-IM-Kanal für DeepSeek Harness-Agenten mit nativen Thinking-Process-Nachrichten, Freigabekarten, Live-Ziel- und Todo-Karten, Workflow-Fan-out-Linien, Textsuche in Sitzungen sowie Benachrichtigungen zu Hintergrundaufgaben und Subagent-Abschlüssen. Der Zugriff ist designbedingt auf den Sichtbarkeitsbereich der Feishu-App begrenzt — jeder, den die App zulässt, kann den Agenten steuern und seine Freigaben beantworten, sofern die optionalen Sender-, Gruppen- und Genehmiger-Allowlists nicht gefüllt sind.

Honcho-Speicherbrücke: Synchronisiert jeden Gesprächsdurchgang automatisch mit einem selbstgehosteten Honcho-Dienst, mit recall/search/remember/context/status-Tools, Kontextinjektion beim Sitzungsstart und einem visuellen Einstellungsfenster.

LLM-Anbieter, der die lokal installierte Claude Code CLI als Modell-Backend ausführt, sodass Anfragen über ein bestehendes Claude-Abonnement statt über einen verbrauchsbasierten API-Schlüssel laufen; native Tool-Aufrufe werden über MCP gebridgt.

MCP-Server-Installer und -Verifier für DeepSeek Harness: das interaktive init schreibt echte Patch-Einträge in ein Profil, list und validate prüfen sie, und ein CI-erzwungener Verifier verbindet sich mit jedem kuratierten Server.

Bidirektionaler Lark/Feishu-Controller für DeepSeek Harness mit Projekt- und Sitzungs-Routing, interaktiven Karten, Freigaben, Anhängen und Task-Steuerung.

Brücke zur Telegram-Bot-API: Long Polling, Sitzungen je Chat, HTML-Formatierung.

AX-first Computer Use für macOS in DeepSeek Harness: Accessibility-Snapshots mit stabilen Refs, Hintergrund-Eingabe, Unicode-Tippen, Menüs und Apps, Set-of-Mark-Screenshots, On-Device-OCR und verifizierte Aktionen — 11 Tools, angebunden an die macos-cu CLI.

Chrome- und Edge-Browsersteuerung, die das echte angemeldete Profil, die Tabs und Cookies über eine MV3-Erweiterung und eine Loopback-Bridge anspricht und die Werkzeuge browser_*, einen Skill und Befehle /chrome bereitstellt.

Bidirektionale QQ-Brücke über OneBot v11 (Reverse WebSocket): Sitzungen pro Gruppe und pro Privat-Chat, @-zitierte Sprach-Speech-to-Text, private Bild-/Animations-Sticker-Anzeige, Gesichts- und Sticker-Tools.

Eingebetteter MCP-Server, der externen Agenten (Hermes, Claude Code usw.) erlaubt, DeepSeek Harness über StreamableHTTP zu steuern: synchrone und asynchrone Ausführung von Aufgaben, eine dreistufige Datei-Sandbox, eine webbasierte Brücke für Freigaben, Verwaltung und Suche von Sitzungen sowie pfadbeschränkte Dateiwerkzeuge.

DSH-Plugin, das Agenten mit Cheat Engine für dynamisches Speicher-Debugging verbindet: Scannen, Pointer-Analyse, Breakpoints und Game-Memory-Hacking.

Android-Companion-Bridge: QR-Code-LAN-Pairing mit widerrufbaren Geräte-Tokens und TLS-Fingerabdrücken, ein Telefonverbindungs- und Geräteverwaltungs-Panel sowie ein HTTPS-Zugriffs-Proxy, der Sitzungen, Live-Events und Genehmigungen an die gekoppelte native App ausliefert.

Bidirektionale WeChat-Brücke für DeepSeek Harness über das iLink-Protokoll: persönliches WeChat per QR-Scan binden und mit einem lokalen DSH-Agent aus dem Chat chatten (Text, Bilder, Sprache-zu-Text, Dateien); ein Web-Einstellungspanel verwaltet Bindung/Start/Stopp/Status, Projekt-Sitzungs-Bindung setzt die Konversation auf dem Desktop fort, proaktive wechat_notify-Pushes enthalten Throttling, und der reine Node-Daemon läuft auf Windows/macOS/Linux.

Exakte Profil-Steuerung Ihres realen angemeldeten Chrome-Browsers: ein MCP-Server plus MV3-Erweiterung und authentifizierte Localhost-Brücke für Tabs, Locators, Datei-Injektion, Medien-Export und dauerhafte Scroll-Aufnahme, ohne Debug-Profil oder Remote-Debugging-Port.

On-Demand-Vision für reine Text-DSH-Sitzungen: Bilder werden zu Markern, und ein vision_describe-Tool sendet nur das Bild und die Frage an ein OpenAI-kompatibles Vision-Modell