Plugins

5 Tools: `video_outline` Textkarte ohne Bild-Tokens (4–60 Fenster/Zeiten); `video_probe` Metadaten/Plan ohne Decoding; `video_storyboard` Kontaktbogen/Timecode-Index, Zoom/Deduplizierung; `video_zoom` vergrößert 1–9 Zellen; `video_read` OCR nur der Keyframes, Gliederung/[mm:ss]. Nur-Audio: Untertitel→`DSH_ASR_CMD`→Transkript; lange Audios: ca. 45-s-Segmente, an Stille getrennt. Ab 10 min nur Keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes oder `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: bis 300 s CDN ohne Disk; lang: 1 Download, Cache 4 GB/24 Videos; Play-URL 10 min. ffmpeg nötig; ffprobe optional, keine weiteren Laufzeitdeps. Wire-kompatibel mit SAOS-3624/dsh-video-storyboard; gleiche `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`-Namen schließen gemeinsamen Betrieb aus.

Überbrückt den Code-Wissensgraphen Codebase Memory MCP in DSH und hält indizierte Repositories mit einem entprellten Dateisystem-Watcher frisch. Nur-Windows-MCP-Brücke (die Watcher-Hälfte ist plattformübergreifend); installiert ihre npm-CLI beim ersten Start automatisch über npx.

Durchsucht, listet und liest vergangene und aktuelle Sitzungen über den harness-eigenen `sessionQuery`-Dienst: nutzt den SQLite-FTS5-Index, wo eine Installation ihn aktiviert, und weicht sonst auf einen begrenzten Scan von den neuesten Einträgen aus.

Bedarfsgesteuerter Capability-Katalog für DeepSeek Harness: kompakter Index plus search/describe/call-Meta-Tools für MCP-Tools und Skills, statt jedes Schema bei jeder Anfrage zu senden.

Vollbild-Werkbank fürs Romanschreiben: Kapitelboard, absatzweise geprüfte und zusammengeführte Entwürfe, Handlungszusammenfassungen mit Indexkopf sowie ein Schreibpaket aus Gliederung, Figurenkarten und früheren Kapiteln. Analysiert einmalig die Schreibgewohnheiten importierter Bücher, bündelt sie zu einem Stilstandard und fügt ihn jedem späteren Generierungsprompt hinzu.

Findet Regeldateien aus allen von OMP unterstützten Konventionen und fügt sie als stets geltende Ebene plus Regelbuchindex in den Systemprompt ein. Streaming-Regeln können regelwidrige Ausgaben mitten im Turn abbrechen, passende Tool-Aufrufe verweigern, eine Erinnerung in deren Ergebnis einfügen oder ein Bewertungsmodell zur fertigen Antwort befragen. Dasselbe Tool lässt das Modell neue Regeln schreiben; ein Auditpanel unter Plugins erklärt, warum jede Regel gilt.

Cache-first-Code-Exploration: `rdd_explore` fragt den Projektindex `.rdd/exploration` ab und startet bei einem Trefferfehler einen schreibgeschützten Worker-Subagenten, der Ergebnisse untersucht und registriert. `rdd_models` liefert den aktuellen Modellkatalog zur Auswahl beim Dispatch.

Macht aus einem lokalen Obsidian-Vault ein eigenes RAG-Chatpanel: Notizbrowser, Retrieval-Chat und zitierte Quellen nebeneinander; lokale Suche in Notizen mit BM25 und CJK-Bigrammen. Antworten werden über den DSH-Modellkanal gestreamt, [n]-Zitate sind anklickbar und die inkrementelle Indexierung nutzt mtime.

Zeigt an, welchen Graft-Index eine dsh-Session ausliefert und ob er noch zum Code passt, und stellt dem Modell graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton und graft_map als native Tools bereit.

Suchorientiertes Popup als Ersatz für die Modellauswahl im DSH-Web-Composer. Die linke Spalte indexiert Anbieter und scrollt durch Gruppen; Favoriten bleiben oben angeheftet. Bildsymbole unterscheiden native von weitergeleiteter Bildeingabe, und rechts am Auslöser öffnet sich die Anzeige für den Denkaufwand.

DeepSeek-Harness-Webplugin — PDF-Text-Layer und Scanned-PDF-OCR, Office docx/xlsx/pptx zu Markdown, TIFF/epub und Index-Cards für lange Dokumente.

Codex-artige `@file`-Erwähnungen für die Web-GUI: Durchsuchen und Referenzieren von Workspace-Dateien jedes Formats (.java, .vue, PDF, Bilder, ohne Erweiterung, versteckt) ohne Index-Truncation. Ersetzt dsh-at-file.

Offline-Spiegelung der offiziellen DeepSeek-Harness-Dokumentation als dsh-Skill: 168 Website-Seiten (EN/zh) plus 52 nur im Repository vorhandene Referenzdokumente, mit Themennavigation und Volltextsuchindex für die Plugin-Entwicklung.

HarnMem-Speicherplugin für DSH-Agenten: byte-stabile Hot-Index-Injektion, Memory-Tools, Extraktion am Sitzungsende und schreibgeschütztes Browserpanel.

Faltet übergroße Tool-Ergebnisse in Spill-Dateien auf dem Datenträger und versieht sie mit deterministischen Anfangs- und Endmarkern. Indexiert Kompaktierungszusammenfassungen in einem durchsuchbaren Journal und extrahiert sitzungsübergreifende, projektbezogene Erinnerungen. Gefaltete Inhalte werden bei Bedarf mit einem Tool-Aufruf bytegenau wiederhergestellt.

Geschichtetes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness: Pro Runde Persona-Rahmen und Relevanzindex; vollständige Transkripte bleiben auf Datenträger und werden bei Bedarf geladen, ohne Kontextüberlauf. Fakten: slotgebunden, neue Werte ersetzen alte. Modell leitet Persona-Rahmen aus Erinnerungen ab. Drei Filter verwerfen Entwicklergeplauder, blockieren Echos eigener Einspeisungen und führen Umformulierungen anhand gemeinsamer Inhaltswörter zusammen. Konsolidierung vereint Beinahe-Duplikate, verdichtet lange Themen und archiviert wenig nützliche alte Einträge nur per Tag; Rohtext bleibt erhalten. Append-only-Speicher lokal kompaktiert (4,7 MB → 355 KB gemessen). Keine Fremdabhängigkeiten, kein Build. Einspeisung pro Runde senkt zwangsläufig Prompt-Cache-Treffer; nicht für Arbeit empfohlen.

Harnessübergreifender Agentenspeicher für DSH: DSH- und pi-Adapter sowie die harnmem-CLI teilen einen einfachen Dateispeicher; Erinnerungen aus einem Harness sind so im anderen verfügbar. Einspeisung als byte-stabiler Hot-Index, fünf harnmem_*-Werkzeuge, Extraktion am Sitzungsende und schreibgeschütztes Speicherpanel.

Strukturiertes Langzeitgedächtnis für DSH: verfolgt Überschreiben, Verfall und Entitätszustände mit 15 MCP-Tools und automatischen Hooks. Pro Anfrage begrenzter Pointer-Index statt gefülltem Kontext. Erfordert Python 3.10+, torch und sentence-transformers; erster Start lädt ein Modell mit ca. 470 MB.

Skill-Indexbrowser mit Suche, Bearbeitung benutzerdefinierter Aliase und Einfügen von Skills in das Chat-Eingabefeld.

Setzt Arbeit zwischen Coding-Agents in DeepSeek Harness fort. Sechs sessionflow_*-Tools durchsuchen den von sessionFlow erstellten lokalen Session-Index, finden frühere Arbeit, zeigen den Projektstand und übergeben Ziel, Dateien und offene Punkte an den nächsten Agent. Separater sessionFlow-Core nötig, Installation aus dem GitHub-Repo. Alles lokal, keine Cloud/Telemetrie.

AOCI-Übersicht für DSH mit mehreren Arbeitsbereichen, Index und Governance je Repository, Diagnose der MCP-Anbindung sowie geführter oder gebündelter Einrichtung. Governance, Prüfung und Einrichtung benötigen das externe aoci-CLI auf dem Host; der Index lässt sich auch ohne dieses durchsuchen.

DSH-Langzeitgedächtnis in Markdown. Erfasst täglich echte User/Assistant-Dialoge ohne Modellaufruf; ein LLM fasst sie im System-Prompt jeder Runde zusammen. Lokale Suche CJK bigram + BM25 in 3 Stufen (Index/Zusammenfassung/Volltext) lädt nur angeforderte Details. P0- und Nutzereinträge werden nie automatisch geändert; Vergessen markiert stale statt zu löschen, der Verlauf bleibt in status.md prüfbar. Sechs Werkzeuge: recall/write/status/extract/feedback und Skill-Bibliothek. Geeignete Gruppen zeigen am Rundenende eine Karte; Klick erstellt SKILL.md, Installation nach Zustimmung. Lernen ist standardmäßig aktiv und nutzt das Gesprächsmodell. Hauptschalter stoppt das LLM, nicht die Erfassung. Fehler in prompt und status.md. JavaScript pur, keine Runtime-Abhängigkeiten außer Harness-Paketen.

Plugin-Katalog in DSH mit über 10.000 Erweiterungen von Drittanbietern. Geprüft wird das dsh.bundle-Manifest in package.json statt der Sternzahl; Installation mit einem Klick und ergänzende Website.

Lerncoach für DeepSeek Harness: bildet Kurse als Wissenskarte aus Fach, Modul und Einheit ab, erfasst den Lernstand jeder Einheit in sechs Stufen, plant Tagesaufgaben anhand eines Materialindexes, führt Fehlerbuch und Karteikarten für verteiltes Wiederholen und bietet ein eigenes Webpanel.