Plugins

Nächtliche Selbstverbesserung für Ihren DeepSeek-Harness-Agenten: Vergangene Sitzungen offline auswerten, wiederkehrende Aufgaben mit eigenem API-Budget wiederholen und validierte Skills hinter einer zurückgehaltenen Prüfschranke zusammenführen. Bringt die SkillOpt-Sleep-Engine von microsoft/SkillOpt als native Tools plus gebündelten Skill zu dsh – kein Weight Training. Erfordert Python 3.10+ und die SkillOpt-Sleep-Engine (pip install skillopt).

Content-Studio für WeChat Official Accounts: Rotationsschreiben gegen Vereinheitlichung, Playbook zur Behebung schwacher Kreativität, visueller Baseline für Segensbilder, gpt-image-Pipeline mit OCR-Abnahme und die gemessene xiaolvshu-Entwurfs-Web-API.

Read-only audit of the local CLI toolchain as a sidebar panel in the DSH web GUI: lists installed versions across Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv and self-updating CLIs, flags which ones have a newer release available, and shows the dependency impact for installed packages. It reports only and never runs an upgrade, so no tool on the machine is modified. The DSH plugin ships on npm as `dsh-cli-doctor`.

Natives DeepSeek-Harness-Plugin: leitet jeden Prompt in die lokale agent-feedback-loop-Erfassung und injiziert kompilierte Wiederholungsregeln in den Kontext.

Chemie-Arbeitsfläche in der DSH-Weboberfläche. Strukturen auf einer Ketcher-Leinwand zeichnen; ein Skript lädt den Build herunter, der lokal im Browser ohne Backend gerendert wird. RDKit berechnet das aktuelle Molekül ohne Modellaufruf: Formel, Massen, logP, TPSA, H-Bindungsdonoren/-akzeptoren, Ringe, Fsp3, Stereozentren, Lipinski-/Veber-Prüfungen, QED, PAINS-/BRENK-Warnungen, Murcko-Gerüst sowie SMARTS-Suche, Ähnlichkeit, Formatumwandlung, Standardisierung und Stapelbereinigung. Der Retrosynthese-Reiter spricht über einen austauschbaren Backend-Prozess mit JSON-Ein-/Ausgabe (standardmäßig Retro*) und nennt fehlende Komponenten, statt einen Weg zu erfinden. Die Berechnung übernimmt das separat per pip zu installierende Pythonpaket des Repositorys (rdkit).

Registriert den netzwerkfreien, auf RDKit basierenden stdio-MCP-Server dsh-mol in einem DSH-Profil. 12 Werkzeuge: dreistufige SMILES-Prüfung mit verständlichen Diagnosen und Zeichenpositionen, Moleküleigenschaften, Arzneimittelähnlichkeit und Strukturwarnungen, PNG/SVG-Darstellung, Molekülraster, Konvertierung von SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/Formel, Standardisierung mit Protokoll je Schritt, Deduplizierung, SMARTS-Teilstruktursuche, Fingerprint-Ähnlichkeit und Stapelbereinigung mit Meldung jeder abgelehnten Zeile. Der Patch registriert nur den Server; das Werkzeug-Pythonpaket muss zuerst installiert werden. Das README beschreibt `pip install` und Quellinstallation; bis zur Veröffentlichung auf PyPI funktioniert der Quellweg.

Merkt exakte DSH-Tool-Aufrufe vor, ohne sie abzusetzen, zeigt vollständige kanonische Argumente in einer dauerhaften Batch-Review-Inbox, entwertet Freigaben nach Bearbeitungen oder Neustarts und führt nur einen passenden SHA-256-Digest plus einmalig verwendbarer Nonce durch die normale DSH-Tool-Pipeline aus.

Registriert sechs spezifikations- und testgetriebene Workflow-Skills für DeepSeek Harness: OpenSpec-Spezifikationserstellung, verschmolzen mit der Superpowers-TDD-Disziplin zu einer Pipeline von Phase 0–4 mit Review-Gates. Keine Laufzeitabhängigkeiten.

Speist jeden dsh-Prompt in die lokale Feedback-Memory-Pipeline von agent-feedback-loop ein – erfasst Unzufriedenheit, verarbeitet sie offline zu Reflexionen und hängt den kompilierten Kontext der Wiederholungsregeln an die Runde zurück, ohne je einen Prompt zu blockieren. Erfordert die agent-feedback-loop-Laufzeit; ein anschließendes `agent-feedback-loop install` bindet bestehende dsh-Profile automatisch ein.

Laufzeitumgebungen pro Projekt für DeepSeek Harness: übernimmt oder erstellt automatisch ein projektlokales Python-venv (.venv_local/python) und verdrahtet Toolchains und Umgebungsvariablen der von jedem Projekt genutzten Runtimes (python venv / node / go) — python & pip lösen immer auf das Projekt auf, nie stillschweigend auf das System-Python.

Konfigurierbare Bilderkennung für textbasierte DSH-Modelle: Bildnachrichten werden zunächst von einem OpenAI-kompatiblen Vision-Modell transkribiert (Basis-URL, Modell-ID und API-Schlüssel in einem Einstellungsbereich festgelegt) und dann als Text an das Hauptmodell weitergegeben, während die Unterstützung für Bildeingaben angekündigt wird. Das API-Schlüssel-Authentifizierungsschema ist wählbar (OpenAI-, Anthropic-, Gemini- oder Azure-Stil-Anfrage-Header) und ein fehlender Schlüssel wird vor jedem Versand einer Anfrage gemeldet.

Automatisierte tägliche Content-Pipeline für Insta360 GO 3S: BLE/WiFi-Fernaufnahme von Aquariumaufnahmen, drahtloser Import, ffmpeg-Qualitätsbewertung mit Entscheidungsprotokoll, automatische Bearbeitung (Segmentauswahl, TTS-Erzählung, Musik, Untertitel) und Bilibili-Upload über biliup (standardmäßig Trockenlauf).

Konvertiert Office-Dokumente und PDFs (einschließlich gescannter) über eine CPU-zentrierte Routing-OCR-Pipeline (RapidOCR/SLANet/FormulaNet) in strukturell formatiertes Markdown.

Nutzt AItelier als Subagenten aus DeepSeek Harness: Pipelines von SkillFlow erzeugen, bearbeiten, ausführen, exportieren und importieren. Nur Client – erfordert ein laufendes AItelier-Backend (Docker; siehe README).

DSH-nativer uv-Umgebungsmanager: Python-Virtualenvs aus dem Einstellungen-Tab erstellen, synchronisieren und ausführen, mit pip-Fallback, Read-Only-Conda-Sicht und Dry-Run-Projekt-Sync-Vorschau.

China-bereite Spracheingabe für den Composer. Erfordert eine lokale Python-Brücke (pip install dashscope websockets, bridge/voice-bridge.py ausführen) — das Plugin allein funktioniert nicht. Das Browser-Mikrofon streamt 16-kHz-PCM an die Brücke, die Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2) ausführt; Zwischentext füllt den Entwurf am Cursor, Stille Auto-Stopp, optionaler Auto-Send.

Stellt exakte DSH-Tool-Aufrufe ohne Versand bereit, präsentiert vollständige kanonische Argumente in einer dauerhaften Batch-Review-Inbox, erklärt Genehmigungen nach Bearbeitungen oder Neustarts für ungültig und committet nur einen übereinstimmenden SHA-256-Digest sowie eine einmalige Nonce über die normale DSH-Tool-Pipeline.

Live-CVE-/Supply-Chain-Audit für die Projektabhängigkeiten deines Arbeitsbereichs (npm/pip/go), gestützt auf OSV.dev, mit einem cve_audit-Werkzeug und optionalem automatischem Neuscan bei Lockfile-Änderungen.

Strenge offene Mathematik-Forschungssuite: vier agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) für das Beweisen von Theoremen mit adversarialem Audit, Verwaltung von Forschungsprogrammen, Pipeline-Orchestrierung und Lean-4-Formalisierungsprüfung; CI-verifizierte Tests und mechanische Upstream-Synchronisierung.

Agent preset: one session runs a three-phase auto-development pipeline — interactive design with parallel research subagents, goal-driven development with reviewer/developer subagents and per-package budget ledgers, then an acceptance fix loop.

Local art pipeline for DSH: drives the locally installed SD WebUI and ComfyUI backends through ten image_* tools and an Art Studio sidebar panel with an embedded ComfyUI canvas, post-processes with the Python shipped with those installs (rembg cutout, Real-ESRGAN upscale, seamless tiling), and writes Godot-ready assets with res:// paths once a project root is set.

Registers one `ocr` tool for text-only models: it runs the offline script bundled in the repo over a single image or PDF and returns the recognized text — Windows native OCR first, then RapidOCR, then Tesseract. Recognition runs locally with no network request and no API key. Needs Python 3.11 on PATH plus `pip install winocr pillow` (winocr is the preferred engine; RapidOCR and Tesseract are fallbacks). Per-line results for images, per-page results for PDFs.

Bridges DSH to a local MemVault store: core memory blocks injected into the system prompt, finished turns extracted through MemVault's own pipeline, and a panel to browse, trace, review and replay what was stored.

Bring a DSH plugin repository's build and release pipeline into the app: a sidebar panel listing each repository's latest workflow run, its releases, and how far the local checkout has drifted from the last release, with buttons to trigger a build, cut a release, publish a draft, re-run, cancel, or read the failed-step log. Drives the workflows through the machine's authenticated gh CLI, so the plugin stores no credential of its own, and which repositories are tracked lives in a config file rather than the package.