Plugins

Android-Real-Device-Debugging-Werkbank für die DSH Web-GUI: automatisch angehängter Logcat mit Schweregrad-/Stichwort-Filtern und Crash-Snapshots, Live-Bildschirmübertragung auf dem Gerät mit Remote-Tap/Swipe/Text-Steuerung, Reverse-Engineering-Toolset memory/proc/frida, 30 Agent-Tools.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash auf der offiziellen API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro-/Flash-Pfade und epoch-bewusste Katalogverwaltung für Stabilität in langen Sessions.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash über die offizielle API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro/Flash-Pfade und epochenbewusste Katalogverwaltung für die Stabilität langer Sitzungen.

Domänenidentitätsschicht für lang laufende Agentensitzungen: deklarationsbasierte Domänenadressierung, Sitzungsfabrik, vierstufige Pause und Modellverteilung zur Koordination mehrerer Top-Level-Sitzungen.

Plugin-Koordinationsschicht: Plugins deklarieren ihre Fähigkeiten, Befehle werden ohne Model-Aufruf an das zuständige Plugin geroutet, Tool-Schemas werden bei Bedarf geladen, um Prompt-Tokens zu sparen, die Run-Historie verdichtet sich im Leerlauf zu Langzeitgedächtnis, und Fehler werden vor jedem Retry klassifiziert.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

Inhaltsbewusster Tool-Ergebnis-Reducer: 13 Reducer kürzen übermäßige Ausgaben nach Bedeutung in tools/post-execute (fehlgeschlagene Tests bleiben erhalten, Diff-Kontext wird entfernt, JSON und CSV werden gesampelt, Lint-Probleme werden nach Regel gruppiert, Dependency-Stack-Frames werden eingeklappt und überfüllte Verzeichnisse werden gezählt), wobei vollständige Originale über einen Lokator auf die Festplatte ausgelagert werden.

Leistungsprofiling und LLM-Cache-Diagnose für DeepSeek Harness — Kontext-Engineering, Latenzprofiling und Berichte zum Cache-Verhalten.

MCP-Gateway mit progressiver Offenlegung: durchsucht große Remote-Kataloge über `mcp_search` und ruft dann exakte Schemas über `mcp_call` auf – mit verzögerten Verbindungen und begrenzten Caches.

Modulares KI-Research/Engineering-Skill-Paket, installierbar via dsh plugin add – registriert 27 Skills (Sicherheitsaudit, Paper-Lesen/-Schreiben, Zeichnen von Figures, Dev-Workflow, Speicheranalyse) auf ctx.skills.

Learning-Mode-Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariengestützte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungs-Lücken, modelliert nach Claude Codes Learning-Output-Stil; installierbar über dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Ergänzt zwei UI-Flächen: Bildeditor im Composer (nummerierte Bearbeitungsmarken mit Einzelanweisungen, Entfernen einfarbiger Hintergründe, Pinselmasken-Löschen, Größen-/Zuschnitt-Presets; Ergebnisse kehren als Anhänge plus Manifest-Kapsel zurück) und Settings → vision/generation provider (3 Prioritätsstufen, Drag-Sortierung, Modell-Fallback-Ketten je Kanal, saldoabfrage mit Rückständen, ChatGPT-web-Kontospeicher). Schreibt aufgelöste Anbieter in die skills-.env-Dateien.

Überträgt potetos pstack-Engineering-Playbooks auf DSH und deckt Planung, Review, Verifizierung und Release ab.

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

NeatMem-Langzeitgedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness – schlanker REST-Client gegen einen neatmem-Server

Verlustfreies Falten des Kontexts für DeepSeek Harness: der älteste Abschnitt wird durch eine Kurzfassung ersetzt, die Originale bleiben im Sitzungsprotokoll erhalten.

Fixiert jede Anfrage auf die native Maximal-Aufwandsstufe und ergänzt ein Panel für Reasoning-Tiefe pro Modell/Modus mit einem Fähigkeits-Slider von 0-20, isolierten Velocity/Apex-Profilen und Offline-Reasoning-Toolboxen. Wird als obfuskierter Build verteilt; kommerzielle Nutzung erlaubt, Reverse Engineering ausgeschlossen.

Charakterkarten für DeepSeek Harness: fügen einen Persona-Abschnitt in den Systemprompt ein oder schreiben die Nutzernachricht vor dem Modellzugriff mithilfe von Regelkarten um. Mit Kartenbibliothek, einteiligen Kartenpaketen samt Artwork und Character-Tab in der Gesprächsansicht.

Benutzerdefinierte Modi / Assistenten-Manager: jeder Modus erhält in den Einstellungen einen eigenen System-Prompt — eine einfache Datei, die die Agentenschleife vor jedem Modellschritt neu liest, sodass eine Änderung in der laufenden Session beim nächsten Schritt greift — und Start aus der offiziellen Standard-/PTC-/minimal-/Cordis-Komposition, wobei die eingebundenen Plugin-Zeilen einzeln umgeschaltet werden (eigene Plugin-Komposition pro Modus), frei umbenennbar. Mehrere Assistenten mit eigenen Prompts bestehen nebeneinander, sodass ein Rechner Coding-Assistent, Chat-Begleiter und Rollenspiel-(RP-)Persona parallel halten kann — Multi-Agenten-Setup, pro Session auswählbar. Unberührte Zeilen bleiben byte-identisch zu den ausgelieferten, samt Plattformbedingungen.

Prompt-Verbesserer für die DSH-Weboberfläche mit basic/standard/expert-Modi: standard und expert schreiben Entwürfe mit Projektkontext und jüngster Sitzungshistorie um, versuchen es elegant erneut, wenn Gateways reasoning-effort-Einstellungen ablehnen, und zeigen eine Vorher/Nachher-Prüfung mit Undo.

Prompt-Verbesserung für den Composer: Die Schaltfläche „✨ Enhance“ schreibt den Entwurf anhand von First-Principles-Denken in eine klarere, strukturiertere Version um, basierend auf Sitzungskontext, Gedächtnis und dem letzten Gespräch. Bei fehlenden Schlüsselinformationen werden in einer Karte Rückfragen gestellt; anschließend lässt sich das Ergebnis vor der Übernahme in das Eingabefeld in der Vorschau ansehen.

Mehrperspektiviges Skill für strukturelle Analyse: adversarial-first Analyse über 16 Perspektiven in 4 Kategorien mit 10 strukturellen Werkzeugen, Konfidenzkalibrierung und faktengebundener, schichtweiser Ausgabe.

Ein-Klick-Prompt-Verbesserung für den DSH-Composer: Mit der Funken-Schaltfläche wird der Entwurf in einen agententauglichen Prompt umgeschrieben, an Ort und Stelle ersetzt und ist rückgängig zu machen, mit einer deterministischen Treueprüfung, die jeden Pfad, Bezeichner, jede Zahl, URL und jedes Token in Backticks wortgetreu erhält, plus einer Längenobergrenze, die Aufblähung blockiert.