Plugins

Rollenbasiertes Multi-Agent-Team für DeepSeek Harness. /team versammelt bis zu 12 Subagenten (Produkt, Architekt, Recherche, UI, Backend, Frontend, DB, Security, Reviewer, QA, DevOps, Docs) und führt einen Pipeline mit 9 Phasen und Gates aus (klären, recherchieren, entwerfen, Spec-Review, Plan-Freigabe, umsetzen, Review, Test, Ausliefern) über gemeinsame Artefakte. Qualitäts-Gates erzwingt der Code, nicht der Prompt: eine unfertige Aufgabe lässt sich nicht als abgeschlossen markieren, Befunde entscheidet die Reviewer- oder QA-Rolle, und Abdeckungslücken oder Rework erscheinen live im Overlay und in /team status. Enthält ein Live-Overlay (Phasen, Roster, Task-DAG, Artefakte, Entscheidungen), einen persistenten Team-Modus und Token-/Zeitabrechnung. Keine Laufzeitabhängigkeiten, kein Build.

Selbstentwickelnder Team-Speicher als reines Markdown in Git: Ein natives Cordis-Plugin, das 38 Bare-Name-Speicher-Tools plus einen bei jeder Assemblierung neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Abklingung und Schlafkonsolidierung; teilt ein Daten-Repository mit seinen Claude Code (MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert gegen DSH 0.1.0-rc.6.

Selbstentwickelndes Team-Gedächtnis als reines Markdown in git: ein natives Cordis-Plugin, das 38 Speicher-Tools mit einfachem Namen sowie einen bei jedem Assembly neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Zerfall und Schlafkonsolidierung; teilt sich ein Daten-Repository mit seinen Claude-Code-(MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert mit DSH 0.1.0-rc.6.

Prüfung ausstehender Änderungen für DeepSeek Harness: jede Änderung von edit, write und str_replace_editor wird automatisch in der Dateiliste gesammelt, wo ein einzelner Änderungsblock, die Blöcke einer Auswahl oder die ganze Datei behalten oder verworfen werden können, mit Undo/Redo. Importiert die Versionskontroll-Änderungen des Arbeitsbereichs, zeigt das Diff einspaltig oder nebeneinander und bietet eine Markdown-Vorschau, in der Änderungen ebenfalls behalten oder verworfen, im Dateiinneren gesucht, Blöcke angesprungen und Zeilenreferenzen kopiert werden können; die Diff-Daten werden dauerhaft gespeichert, die Prüfung läuft nach einem Neustart weiter.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Bilibili-Video-Analyse: Metadaten, Transkript (ASR-Fallback über Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), Kommentare, Danmaku und scharfe Keyframes mit optionalen lokalen Vision-Beschreibungen.

Token-, Kosten- und Guthaben-Dashboard unter dem Composer: Live-Anzeige plus SVG-Diagramme ohne Abhängigkeiten für Nutzung je Runde, geschätzte Kosten und DeepSeek-Kontostand.

Verbessert die Datenvisualisierung in DeepSeek Harness, indem Diagrammtypen automatisch aus der Benutzereingabe ausgewählt und Bilder für Trends, Vergleiche, Anteile, Beziehungen und Abläufe erzeugt werden.

KI-Ressourcenplattform für Unternehmen als Cordis-Bundle mit 22 Plugins: IAM für Organisation/Konto/Rolle, OIDC-Provider und App-SSO, MCP-Serververwaltung mit der Plattform selbst als MCP-Server, NAS-Asset-Speicher, Skill-Hub, Agent- und App-Register, SaaS-Connector-Verwaltung, Datenkanal für Unternehmensportal, Panel für den Agent-Workbench der Abteilungen, DingTalk-Gruppenbrücke für Nachrichten- und Genehmigungs-Push, Ein-Klick-Remote-dsh-Registrierung mit Tool-Proxying, Nutzungsabrechnung, Wallet-Abrechnung, Modell-Gateway, Audit mit Warnungen, Selbstaktualisierung und geprüfter Drittanbieter-Plugin-Marktplatz — über 70 Ops-Tools werden für den dsh-Agent aufrufbar.

China-A-Aktien-Finanzdaten-MCP-Server für das Harness: 11 fin_data__*-Tools (Quotes/Kerzen/Finanzen/Kalender/Spezialdaten/Ankündigungen/EDB/Abgleich/Fonds/Indizes) über THS kostenlose offizielle REST (primär) + AKShare (Fallback) + Wind (exklusive Domänen), mit beobachtbarer Degradation, Kontext-Budget-Komprimierung (resultatseitig -72,2 % gemessen) und einem Offline-Marktdaten-See für 10 Jahre; BYOK.

Datenbank-Tools für Agenten: list/query/exec/schema/stats/health über SQLite/MySQL/PostgreSQL, mit lexergestütztem Read-only-Schutz, Zeilenlimits, CSV/JSON-Abfrageausgabe und einem genehmigungspflichtigen Schreibpfad.

US-Aktienkurse, Kursverlauf, Finanzberichte, Analystenkonsens und News über yahoo-finance2.

Stellt die öffentlichen Cue-Daten-MCP-Dienste für DeepSeek Harness bereit: 15 streamable-http-Domänen (~104 Werkzeuge) für regulatorische, makroökonomische, Offenlegungs-, Statuten-, Beteiligungs-, Entitäts-, akademische Daten, IPO, ESOP, Rückkauf, Fußnoten und Faktenindex als native mcp__cue_<domain>__*-Werkzeuge.

MySQL-Connector für DeepSeek Harness: Konfiguriere mehrere Verbindungen auf der Einstellungsseite mit einer Tabellen-Allowlist (allowlist) und Schreibberechtigung pro Verbindung, wechsle die aktive Verbindung im Composer und stelle allen Agenten-Presets die Tools mysql_query / mysql_tables / mysql_execute bereit.

Offline-first UI/UX-Design-Intelligenzbibliothek für DeepSeek Harness: design_recommend-, design_review- und design_search-Tools mit einer eingebauten Datenbank aus 84 Designstilen, 192 Farbpaletten, 74 Schriftpaarungen, 99 UX-Richtlinien, 25 Diagrammtypen und 22 Tech-Stacks, chinesisch zuerst und ohne Laufzeitabhängigkeiten.

Live-Sicherheits-Leuchtfeuer für DSH, das der Werkzeugaktivität folgt. Klicken Sie, um Aufrufstatistiken, Risikoherkunftsketten und blockierte Aktionen anzuzeigen, mit Read-Only-Aufgabenbeschränkungen und Erkennung von Werkzeug-Metadaten-Änderungen.

Konversationelle Grafana-Operationen: Live-Dashboard-Daten über benannte Quellen hinweg prüfen und dann sichere, überprüfbare Dashboard-Änderungen mit Freigabe und Versionsprüfungen vornehmen.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

100+ Multi-Plattform-Social-Media-Daten-Skills plus 40 native MCP-Tools, die Daten-APIs, KI-Suche und KI-Generierung abdecken — alles mit einem Befehl installierbar.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

Deskriptive Statistik, Perzentile, Häufigkeitsverteilungen und Korrelation.

DeepSeek Harness-Plugin, das riskante npm-Installationen mit Metadaten- und tiefen Supply-Chain-Scans blockiert.

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

Fähigkeit zur Aussagenprüfung, die Designdokumente und Pläne gegen Code-Fakten abgleicht und Verhaltensaussagen auf ausführbare Logik-Primitiv-Verifikation für Zustandsmaschinen und Datenmodelle hochstuft, mit Vorher/Nachher-Regression, Domänenbeschränkungen und Mining von Nebenläufigkeitsrisiken.