Plugins

Plugin-Governance: neue/aktualisierte Plugins werden zuerst in einem Kandidatenbereich bereitgestellt und nach dem Start heiß eingebunden — Erfolg befördert, Fehlschlag deaktiviert automatisch, wiederholte Fehlschläge frieren ein, Ein-Klick-Sicherheitsmodus, Diagnose-Panel in der Seitenleiste (npm: dsh-my-guardian).

Browser-Benachrichtigungen und ein Signalton, wenn ein Sitzungs-Turn endet, der Agent eine Frage stellt oder eine Genehmigung aussteht; Klick auf die Benachrichtigung springt zur Sitzung; Remote-Trigger-Endpunkt und SSE-Kanal (npm: dsh-my-notify).

Aufgabenzuverlässigkeit: automatischer Neuversuch bei Modell-Timeouts/-Fehlern, automatische Fortsetzung unerledigter Aufgaben, Abschlussprüfung, Unterbrechung von Denkschleifen, Wiederaufnahme nach Schlafmodus oder Neustart, Autopilot-Modus und Remote-Trigger-Endpunkt (npm: `dsh-task-reliability`).

Vom Chat zur Leinwand zum Werk: steuere ComfyUI als visuelle Workflow-IDE in DSH. Bette ComfyUI (lokal oder Cloud) als geteilte Leinwand in DSH Web ein: Der Agent schreibt Prompts und Skripte im Chat, wendet sie live an und erzeugt Bilder, Musik, Video und 3D. Operationen: Pipelines bauen, Workflows lesen/schreiben, Knoten bearbeiten, Links verdrahten, ausführen, justieren und debuggen. Produktion: Batch-Parameter-Sweeps (batch_run) und automatischer Abruf der Ausgaben in den Chat (get_outputs). Pflege: Ein-Klick-Start und -Upgrade von ComfyUI, Kern und Custom Nodes. Dieses Paket ist das DSH-seitige Plugin und liefert den ComfyUI-seitigen Brückenknoten mit.

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.

Dateiaktivitäts-Tab in der DSH-Seitenleiste: zeichnet Datei-Lese-/Erstell-/Änderungsvorgänge von Agent und Seitenleiste auf (einschließlich in Bash-Befehlen verborgener Dateioperationen), mit Sitzungsisolation, Bestand nach Neustarts und schwebender Vorschau per Klick auf eine Datei (npm: `dsh-file-activity`).

Rendert mermaid/mmd-Codeblöcke im Gespräch als Diagrammkarten mit Vorschau/Code-Umschaltung; die Engine ist eingebettet und funktioniert daher vollständig offline ohne CDN (npm: `dsh-mermaid-render`).

Auf Chinesisch denken: injiziert einen System-Prompt, damit Gedanken und Antworten auf Chinesisch bleiben, klappt den Denkblock standardmäßig auf (interaktiv einklappbar) und lokalisiert UI-Beschriftungen (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Klappt abgeschlossene Turns zu ihren endgültigen Schlussfolgerungen zusammen, trennt Denken und Prosa mit einem Trennstrich und ermöglicht die Navigation zwischen Turns über eine links oder rechts andockbare Leiste mit Linien- oder Punktmarkierungen, optionalem Ring und Hover-Zusammenfassungen; kann den TurnNavigator am rechten Rand des Hosts ausblenden, frühere Verläufe laden und ein vorausgefülltes Diagnose-Issue öffnen.

Eine Peitsche für DeepSeek V4 Pro: Sie beobachtet den Reasoning-Fingerabdruck jedes Thinking-Blocks und zieht das Modell zurück, wenn es vom fokussierten „We will / I will"-Modus in einen verstreuten „let me"-Modus abgleitet.

Bidirektionale WeChat-Bridge (iLink): Push bei Rundenende und Genehmigungsanfragen, Genehmigen/Ablehnen und Nachrichteneinschleusung direkt im Chat, persistente Deduplizierung und konvergentes Chunking langer Antworten; Channel-Schicht erweiterbar auf weitere Messenger.

Reasoning_effort-Optimierer pro Runde für dsh — senkt automatisch die Reasoning-Stufe bei einfachen Werkzeugaufrufen und hebt sie bei schweren Aufgaben wieder an, wodurch die Denkzeit zwischen Werkzeugaufrufen verkürzt wird.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

Verknüpft den DSH-Sitzungsstatus mit der Sprechblase des cc-pet-Desktop-Pets und zeigt thinking, tool calls und Abschluss in Echtzeit an. Wird auf npm als `dsh-pet-bridge` veröffentlicht.

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Git-Worktree-Panel für DSH Web: ersetzt die Workspace-Seitenleiste durch Projekt → Haupt-/verknüpfte Worktrees → Sitzungsgruppen, erstellt und entfernt Worktrees, wechselt den Haupt-Branch und migriert konfigurierbaren projektlokalen oder globalen Speicher mit Sicherheitsvorkehrungen für schmutzige Bäume und aktive Sitzungen.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

Ruft eine beliebige http/https-Seite ab und gibt Titel, Beschreibung, Haupttext, Überschriften-Gliederung und Links zurück, mit Statistiken (Zeichen-/Wortanzahl, Lesezeit, Sprache) und Top-Keywords; kann Inhaltsbilder in den Sitzungsarbeitsbereich für die Bildanalyse herunterladen und sie über den scrape.imageAnalyzer-Dienst an registrierte Analyser verteilen.

Globaler Chinesisch-Modus: ein kompakter Pillenschalter neben dem Composer, der jeder Preset-Systemaufforderung eine Sprachanforderung hinzufügt (vollständige Personas ausgenommen); Antwort, Denkprozess und Tool-Ausgabe lassen sich jeweils zwischen Chinesisch und Englisch umschalten, verankerte Presets werden unterstützt.

Migriert Codex-Desktop-Haustier-Skins automatisch nach DSH: ein animiertes Eckenhaustier, das den Agentenstatus (Nachdenken, Werkzeugnutzung, Warten auf Freigabe, Fehlgeschlagen, Fertig) widerspiegelt, mit Milchglas-Dialogen pro Sitzung und einem vollständigen Einstellungspanel.

Solarized-Light-Theme, kompaktes Layout, einklappbare Kapseln für Think-/Tool-Ketten sowie Dashboards für Guthaben, Sitzungskosten und Nutzung in der DSH Web UI.

Streaming-Transkript-Faltung für die DSH-Weboberfläche: Denk- und Tool-Zeilen klappen weg, während sich das neueste Denkfenster von selbst öffnet; ein abgeschlossener Turn scrollt zurück zu deiner Frage, die während des Lesens oben angeheftet bleibt; blaue Funken sprühen vom Rand des Denkfensters und vom schreibenden Kopf der Antwort.