Plugins

Findet potenzielle UX-Probleme in deinem Projekt: prüft React-/TypeScript-Code automatisch, lokalisiert jedes Problem genau und gibt konkrete Verbesserungsvorschläge.

Synchronisiert DSH-Sitzungen, Workspace-Zuordnungen, Einstellungen und Patches bidirektional über ein privates GitHub-Repo; API Keys bleiben lokal.

Eine Eingabe zur Steuerung während des Laufs für DeepSeek Harness Web: Während der Agent arbeitet, erscheint oberhalb des Composers eine Eingabeleiste, um Änderungswünsche über agent.steer() in die nächste Entscheidung einzuspeisen, ohne die Unterhaltung zu unterbrechen. Entwürfe bleiben sitzungsweise erhalten, ungelesene eingespeiste Nachrichten können aus der Sprechblase abgerufen werden, und ein optionales Leitpräfix wird unterstützt.

KI-nativer intelligenter Crawler und JavaScript-Reverse-Engineering-Plattform, basierend auf DSH, Patchright/CDP und einer unabhängigen semantischen Laufzeitumgebung, die Parametergenerierungslogik aus Browser-Nachweisen wiederherstellt und einen überprüfbaren Solver liefert.

Mobile UI-Shell für die DSH Web-GUI: verwandelt das Desktop-Dreispaltenlayout in ein touchfreundliches Telefon-Layout (Overlay-Drawer, ziehbare FAB, Vollbild-Dialoge, Infinite-Scroll-Verlauf) unter einem 1024px-Viewport, ohne Desktop-Auswirkungen. - Vollständige Mobile-PWA für DSH, aufgebaut auf dsh-mobile-gate: sicheres Fernzugriffs-Gateway plus Installation auf dem Startbildschirm (Manifest + Service Worker), Offline-Fähigkeit, Touch-Gesten (Pull-to-Refresh, Edge-Swipe zurück, Pinch-Zoom-Schrift), Push-Benachrichtigungen bei Agent-Fertigstellung und Touch-First-Layout — Desktop unberührt.

PII-Maskierung für DeepSeek Harness — anonymisiert Namen, Telefonnummern, E-Mails, IDs und Schlüssel vor Anfragen und stellt sie auf der Anzeigeebene wieder her, sodass Klartext aus den Sitzungsprotokollen ferngehalten wird.

Bringt Experten der WorkBuddy-Desktop-App in DSH: Ein Markt auf der Einstellungsseite durchsucht das lokale WorkBuddy-Expertenverzeichnis (dort landen Experten, nachdem du sie in WorkBuddy beschworen hast) schreibgeschützt zum Stöbern, Suchen und Filtern nach Kategorie, mit Ein-Klick-Installation (exportiert nach ~/.dsh/experts/ als Role Prompt + Skills + Avatar), Aktualisieren und Deinstallieren; eine Auswahlkapsel neben dem Eingabefeld wechselt den Experten der aktuellen Sitzung – dabei werden Role Prompt, Skills und eine optionale Tool-Whitelist komplett ausgetauscht, während der gesamte Sitzungsverlauf erhalten bleibt, angewendet an der nächsten Modellanfrage-Grenze.

Zusammenstellung von Speicherprofilen mit chinesischer Sitzungssuche, hybrider Erinnerung, dauerhaften Arbeitsbereich-Fakten, angehefteten Nutzerregeln und wiederverwendbaren nativen Skills. Das eigenständige versionierte Release-Bundle lässt sich mit einem dsh-plugin-add-Befehl installieren. Node.js 24 und pnpm müssen im PATH liegen.

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.

Reparaturschicht für Tool-Ausgaben für DeepSeek Harness — JSON-Schema-Durchsetzung, Parameterzuordnung und JSON-Reparatur für Tool-Aufrufe.

GPT/ChatGPT-Persona-Desktop-Pet unten rechts im DSH-Web-GUI. Zeigt Guthaben, heutigen Verbrauch, Haupt-/Nebenzeitpreise und Kosten pro Turn; bearbeitbare Sprechblasen (Text, Guthaben, Verbrauch, Preise, Bilder, Zufallstexte, gewichtete Auswahl), Stil/Schrift je Zeile, schwebender Editor, Sounds, eigene Figurenbilder/Animation/Audio und Einrasten/Spiegeln. 54 GPT-artige Zeilen in fünf Gruppen. Namespaces für Routen, Bundle-ID und Datendateien erlauben den Parallelbetrieb mit Whale- und Xiaoke-Widgets. Abgeleitet von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Hängt einen stabilen x-opencode-session-Header pro Konversation an OpenCode-/OpenCode-Go-Anbieteranfragen an, behebt 400-MissingSessionID-Fehler und erhält die Sitzungsaffinität und das Prompt-Cache-Routing intakt.

Plugin für Langzeitgedächtnis und Selbstentwicklung für DSH: L0-Erfassung → L1-Gedächtnisextraktion → L2-Szenengruppierung → L3-Nutzerpersona, automatische Erinnerungsinjektion, Skill-Synthese, vollständig lokal (SQLite FTS5 + jieba, optionaler Vektorabruf).

Schreibpreset für Webromane in DeepSeek Harness. Der Hauptagent übernimmt die Chefredaktion und delegiert Gliederung, Entwurf, Prüfung, Lore-Pflege und Recherche in sieben Phasen an fünf Helfer. Der Roman bleibt in einem strukturierten Markdown/YAML-Verzeichnis novel/ (Figurenkarten, Foreshadowing-Zustandsmaschine, Zeitlinie, Erzählgedächtnis); dazu kommen ein Kreativpanel in der Seitenleiste und sechs CLI-Befehle ohne Abhängigkeiten.

Computer-Nutzung über ein externes USB-HID-Gerät: Benennen Sie ein Ziel in natürlicher Sprache, ein Vision-Modell lokalisiert es in einem zugeschnittenen Fensterscreenshot, und ein Raspberry Pi Pico 2 bewegt die echte Maus und tippt auf der echten Tastatur. 7 Tools. Windows bietet Fensterauflistung, pro Fenster zugeschnittene Ausschnitte und automatisches Fensteranheben; macOS benötigt pyobjc und bietet nichts davon; Linux wird nicht unterstützt.

Auf dem Host laufende cron-Engine mit Web-Jobs-Board und einem timer_agent-Tool: löst echte Agent-Sitzungen nach Zeitplan aus, setzt eine angeheftete Sitzung für Kontext fort oder startet neue in einem gewählten Projekt-Workspace.

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.

Bettet Copree (früher AIsChat) in die DSH-Weboberfläche ein: das Open-Source-Framework für KI-Gruppenchats und programmierbare Welten. Die KIs sind Bewohner, keine Werkzeuge, mit eigenem Gedächtnis, Zustand, Charakter; sie reden von selbst, Zuschauen/Mitmachen möglich. Group World: Jeder Gruppenchat bindet eine lebendige Welt (Webseite + Welt-KI + Code + Uhr), die die Welt-KI über DSH-Werkzeuge baut und bearbeitet. Enthalten: das native Board (Kontakte, angeheftete DMs, Gruppen), Echtzeit-Chat über einen HTTP/WS-Proxy gleicher Herkunft, Markdown/LaTeX, Gruppeneinladungen, Bildnachrichten, Ganzseiten, Ein-Klick-Spiegelung der Welten in DSH-Arbeitsbereiche (Ordner + DSH-Sitzung + world_*-Werkzeuge). Nur Frontend: Proxy auf ein selbst gehostetes Copree-Backend (127.0.0.1:5228, selbes Repo).

Erweitert DSH auf WSL: Dateien in der Distribution lassen sich direkt lesen, schreiben, bearbeiten und durchsuchen. Je nach Aufgabe führt die KI einen Einzelbefehl aus oder nutzt ein eigenes Terminal für mehrere Befehle. `dsh` in einem WSL-Terminal startet DSH (Details: `dsh help`); jedes geöffnete Terminal kann visuell mit der KI zusammenarbeiten.

REST- + SSE-Gateway, das laufende Harness-Sitzungen für Drittanbieter-Clients bereitstellt: API-Schlüssel-Authentifizierung, Token-Streaming, Workspace-Gruppierung und Übernahme von GUI-Sitzungen zum Weiterchatten.

Zweitmeinungen auf Abruf über ask_advisor, mit editierbaren Anfragen, menschlicher Freigabe pro Aufruf und Textratschlägen von einem in DSH konfigurierten Modell.

Rollenbasierte KI-Schwärme für DeepSeek Harness: ein Architekt plant, parallele Builder führen aus, Reviewer sichern die Qualität, und ein Integrator liefert aus. Modell-Pinning pro Rolle mit Fallback-Ketten, Review-Schleifen, Evidenz-Verträgen, von Menschen gesteuerte Reviews, quotenbewusstes Pause/Resume sowie ein Live-Kanban + Flussdiagramm in der Web-GUI. 40 Tests; Installation von GitHub oder npm.