Plugins

Wortalternativen und durch Unterstrich ausgelöste Lückenfüller im Composer. Beende eine Zeile mit _ und sie wird ausgefüllt; Rechtschreibfehler werden während der Eingabe markiert. Läuft über das bereits in dsh konfigurierte Modell, daher wird kein API-Schlüssel benötigt.

Wendet OpenQuantum-Branding, Browser-Metadaten und PWA-Assets auf die native DeepSeek Harness Web-UI an.

Task-Board für DSH: Erstellen Sie Aufgaben mit Projekt- und Modellzuweisung, führen Sie sie manuell oder nach Cron-Zeitplänen aus; neue Sitzungen in einem Projekt übernehmen automatisch dessen Todo-Aufgaben und verschieben sie bei Fertigstellung in den Status "In Überprüfung".

Stellt dem Modell die Dokument-Parsing-Tools von MineRU zur Verfügung.

Hält einen lokal laufenden TinyTitan-Modellserver aus dem Harness erreichbar: aktualisiert die Route llm-pi-ai aus den installierten Modellen und bindet ein Kompaktierungs-Backend ein, das nicht denkt.

Design-Treue-QA für textbasierte Modelle: Ein `deepseek_vision`-Tool leiht sich ein Auge von jedem OpenAI-kompatiblen Vision-Pfad, damit das Modell beurteilen kann, ob eine Implementierung zu seinem Mock passt — ausgeliefert mit dem Benchmark hinter diesem Urteil (vier Fixtures, 23 injizierte Defekte, Rohtranskripte) und der Fragedisziplin, von der es abhängt.

Tencent-CodeBuddy-Modellanbieter für DeepSeek Harness, der sich per Browser-OAuth statt mit einem API-Key anmeldet: listet den CodeBuddy-Modellkatalog mit den Kontext-, Ausgabe-, Tool-Calling-, Reasoning- und Bild-Fähigkeiten jedes Modells auf, verwaltet mehrere Konten mit automatischem Failover auf das nächste nutzbare, zeigt das Restkontingent im Composer mit einem Panel zur Token- und Guthaben-Nutzung und erledigt pro Konto automatisierbare CodeBuddy-Growth-Aufgaben mit Ausführungslog. Installation über npm mit `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

ChatGPT-Konto-Anmeldung für DeepSeek Harness über einen Codex-Browser-OAuth-Flow ohne API-Key und ohne Workspace-Auswahl: meldet den Login beim Codex-Anbieter von pi-ai an, ermöglicht das Setzen des globalen Standard-Codex-Modells und des Standard-reasoning effort für neue Sitzungen, aktualisiert die Modellliste über den Katalog-Endpoint des angemeldeten Kontos und zeigt im Composer die Nutzungszeitfenster von fünf Stunden und pro Woche.

Feishu/Lark-Brücke für DeepSeek Harness: PersonalAgent-Bindung per Scan-to-Connect, Streaming-Karten, Projekt-Workspaces via git-worktree, parallele Aufgaben pro Scope, Multi-Rollen-Agenten, sitzungsübergreifende Benachrichtigungen, Modell-/Schlüsselverwaltung im Chat sowie ein Sicherheitsnetz-Wächter, der auch nach einem Absturz von dsh weiterhin in Feishu antwortet.

DeepSeek Harness (dsh)-Bundle, das den Skill-Router von SkillRoute in Ihre Agenten einbindet.

Untere Infoleiste für die DSH Web-UI: Anbieter/Modell, Live-Guthaben, Spitzen-/Nebenzeitenpreise mit Countdown und tatsächliche persistierte Sitzungsausgaben in einer einzigen Zeile.

DeepSeek-Harness-(dsh)-Bundle, das den Skill-Router von SkillRoute in deine Agenten einbindet.

Bild-„Lesen“ für reine Textmodelle: Herunterskalieren + Reduzierung der Farbtiefe + Struktur-/Farb-Fingerabdrücke werden in Textraster umgewandelt und in das Gespräch zurückgespeist, sodass das Modell wie ein multimodales Modell autonom zoomen, sampeln und OCR durchführen kann; vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Modellen, enthält einen Skill zur Bild-Lese-Methodik sowie optional PaddleOCR.

Multi-Modell-Rat für DeepSeek Harness: unabhängige Antworten, anonyme Peer-Reviews und eine nachprüfbare Endentscheidung.

Multi-Agenten-Teamkollaboration für DeepSeek Harness mit assistentenspezifischen Modellen, Skills, MCP-Servern, unabhängigen Kontexten, gemeinsamen Workspaces, Aufgabenkoordination und Gesprächsverwaltung.

Nur-Forschung-Trading-Workbench-Bundle: Typisierte Marktdaten-Provider-Schnittstelle mit einem CSV-Referenz-Provider, Multi-Timeframe-Indikator-Regime-Snapshot und OHLCV-Tools, interaktive Diagramm-Karten in dsh web mit herkunftsgesteuerten Modell-Annotationen und ein Risk-Guard, der ausführungsähnliche Tool-Aufrufe bei tools/pre-execute ablehnt.

Konfiguriert contextWindow für in dsh registrierte Modelle, damit lange Sitzungen nicht länger fälschlich als Kontextüberlauf eingestuft werden.

Ergänzt das in der Web-UI fehlende IDE-Workbench: größenveränderbare Chat-/Editor-/Dateien-und-Git-Spalten in der Konversation, Multi-Tab-Dateibearbeitung mit Speichern und Neue-Datei, Workspace-Terminal, ein Dateibaum mit Namensfilter und Öffnen im externen Editor, SCM (Stage/Commit/Push/Pull, Branch-Wechsel, Git-Grafik, Inline-Diffs), eine Statusleiste und git_*-Modelltools.

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

Arcade im Seitenpanel: 18 Offline-Minispiele zum Spielen, während das Modell nachdenkt.

Blender-3D-Produktions-Plugin mit 30 Modellierungs-/Rekonstruktions-Skills, 13 Runtime-Tools und 26 deterministischen Helfern für Referenz-Fitting, Rendering, Validierung, Animation und portablen Export; installierbar als `dsh-blender`.

Webzugriff für DSH-Agents: JS-gerenderte oder geschützte Seiten als sauberes Markdown abrufen, aggregierte Suche über 14 Suchmaschinen sowie zustandsbehaftete interaktive Sessions (Klick, Eingabe, Scrollen, eval, Screenshot) gegen eine gehostete oder selbst gehostete Rust-Browser-Engine. Jede Session liefert eine Live-Ansichts-URL, sodass ein Mensch dem Agenten beim Browsen zusehen und mit der Maus übernehmen kann.

Verbindet lokal angemeldete WorkBuddy-Modelle mit DSH, unterstützt ein optionales Bild-Input-Opt-in pro Modell, Kontowechsel und eine schreibgeschützte Credit-Übersicht mit täglichem Check-in.