Plugins

Fügt einen Tab Graph hinzu, der die Ausführung einer Sitzung als interaktiven DAG aus Turns, LLM-Schritten, Werkzeugen, Skills, Subagenten, Codeänderungen und Tests darstellt, mit Live-Status, Aggregation der Wiederholungen, kritischem Pfad und Verknüpfung zur Trajektorie.

Rewind-/Retry-/Fork-Orchestrierung (Host) plus Ersetzung des conversation.chat.node-Renderers (Browser) — Nachrichten-Bearbeiten/Retry-Aktionen auf Benutzer-Sprechblasen.

Wenn ein dsh-Turn unterbrochen wird — durch einen Web-Neustart oder ein Upstream-Problem (Rate-Limit, 5xx, Kontingentfehler) — injiziert dieses Plugin automatisch ein "continue", sodass deine Session dort weitermacht, wo sie aufgehört hat, mit einem Dead-Loop-Wächter, der die Kontrolle zurückgibt, wenn der Wiederholungsversuch nichts bewirkt.

Turn-atomare Nachrichtenbearbeitung, Wiederholung, Reroll und Versionsbaum-Navigation für DeepSeek Harness-Konversationen.

Anti-Bot-HTTP-Abrufwerkzeuge, gehärtet durch SXS' Produktions-Scraping-Stack (Millionen Anfragen pro Tag): UA-Pool-Rotation, Neuversuch mit exponentiellem Backoff, Anti-Bot-Wall-Erkennung (Captcha / Verifizierungs-Challenges) und adaptive Ratenbegrenzung – Tools: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Undermind literature search inside DeepSeek Harness. The plugin owns the OAuth authorization-code + PKCE login the remote MCP server requires, refreshes the rotating refresh token before expiry, re-initializes the MCP session when the server drops it, and registers every tool Undermind tools/list returns as a mcp__undermind__* tool, alongside a permanent undermind_auth tool for status, login, logout and retry. Needs an Undermind account and a client id - Undermind accepts a Client ID Metadata Document URL (CIMD) or a pre-registered client id, and does not support dynamic client registration.

Stoppt den Agenten nach N aufeinanderfolgenden Fehlern mit demselben Tool. Statt eines weiteren Versuchs sendet es eine vierteilige Stoppanweisung: bisherige Versuche, exakter Fehlertext, wahrscheinliche Ursache und nötige Aktion des Nutzers. Erkennt echte Tool-Ergebnisse (isError oder Shell-Exitcode ungleich null) und leitet sie über agent.steer weiter, sodass der Agent sie als eingehende Nachricht statt als Logzeile sieht.

Fehlerradar für DSH-Tools: Fehlerraten, Retry-Häufungen und langsame Ausreißer je Tool aus den tool-trace-Sidecars.

Transparenter Provider-Failover für Hauptanfragen von DSH Agent: benannte Fallback-Ketten, Auswahl je Session und Retry-Overrides pro Route.

Mehrrollen-Gruppenchat für DeepSeek Harness: als eine Figur mit 2–3 KI-Mitgliedern chatten; Antworten nach Adressat routen, mit probabilistischen Zwischenrufen anderer Figuren; @-Übergaben, private Erinnerungen und Beziehungen, globale Figurenbibliothek, Fehlerdiagnose und erneuter Antwortversuch, Suche, angeheftete Szenennotiz, seitenweise lange Historie, tabübergreifende Synchronisierung, Modelle aus dem Anbieterkatalog sowie JSON-Import/-Export.

Forensische Analyse früherer Modell-Routing-Entscheidungen. Spielt Sitzungen ab und klassifiziert Aufgabenkomplexität pro Turn anhand der Anfrageform deterministisch, ohne LLM. Findet zwei Arten von Verschwendung: teures Modell bei einfacher Arbeit (Differenz messbar) und günstiges Modell, das bei schwerer Aufgabe scheitert; jeder Versuch sendet den ganzen Kontext erneut, sodass das Downgrade mehr kostet als das Upgrade. Trennt Kapazitätsfehler (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) von Modellfehlern. Leitet Regeln aus Belegen ab und berechnet mit integrierter Tabelle pro Million Tokens.

Automatische Wiederherstellung bei fehlerhaftem Turn-Ende: nach vorübergehendem Fehler fortsetzen, nach Ausgabe-Kürzung weiterführen, bei unerledigter Todo-Liste erneut ausführen. Mit 429-Fallback je Anfrage und Dock für Bearbeiten/erneut senden, Wiederholen oder Stoppen und neu fragen.

Token-Dashboard für den gesamten Harness: tarifierte Tokens aller Sitzungen nach Sitzung/Turn (Input ohne Cache, Cache-Read/Write, Output), mit CNY-Peak-/Nebenzeit-Kostenschätzung. „Token 用量“ über Settings öffnet `/token-stats` (Web neuer Tab, Desktop In-App-Popup); Aktualisierung alle 60 s bei sichtbarem Tab. Liest denselben Eventstream wie `dsh-token-meter`: assistant/chunk in 0.1.x, assistant/message und assistant/attempt in 0.2.x. Ein nach LLM-Retry wiederholter Attempt zählt als eigener abgerechneter Aufruf. Verlauf einmalig aus persistenter Rollup-Datei; danach nur Logs mit geändertem mtime oder Umfang neu parsen. Host und Client in einem Paket.

Nur-lesbare Klinik für DSH-Sitzungslogs: 22 benannte Diagnosen (Tokenverschwendung, Retry-/Fehlerschleifen, überfüllter Kontext, Vergessen zwischen Sitzungen, inaktive MCP-Server und Skills). Jeder Fund enthält einen reproduzierbaren Belegpfad wie `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` und eine ausführbare Empfehlung: Profile-Patch-YAML oder Befehl mit Ist→Soll-Werten, Risiko, Prüfung und Quelle. Feedback-Befehl entfernt eine abgelehnte Empfehlung; der Bericht weist dies aus. Keine Abhängigkeiten, standardmäßig kein Datenabfluss, Sitzungsdateien werden nie geschrieben.

Prompt-Optimierer in der Input-Toolzeile des Composers: Kategorie und Vorlage wählen, ✨ schreibt den Entwurf an Ort und Stelle um; Ein-Klick-Undo. Basic-, Context- und Image-Kategorien, Abbruch, Anzeige von Dauer und Tokenverbrauch. 15 Vorlagen für Aufgabenanweisungen, Schrittplanung, Sicherheitsforschung, Systemprompt-Rollenkarten und Text-to-Image-/Image-to-Image-Prompts. Context-Vorlagen lesen letzte Turns zur Koreferenzauflösung. Aufrufe über den Host-Model-Service; Settings zeigt Modell und Budgets. Ein Output-Guard prüft den Erhalt nutzerdefinierter Einschränkungen und warnt, statt automatisch erneut aufzurufen. Für dsh 0.1.7 und 0.2 angepasst.

MCP-Server pro Projekt: Deklaration in Projektdokumenten (Standard `.dsh/mcp.json`; lokale/globale Dateiliste in Settings), Mount nur für Sitzungen dieses Projekts ab dem ersten Turn, Freigabe bei Inaktivität. Seitenleiste/Settings zeigen aktive Projekte, Serverstatus und mountende Sitzung; mit `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` und Bearbeitung eines vorhandenen Eintrags. Projekt-Toolrichtlinie (`disclosure`/`direct`/`off`), Pins und `mcp_search_tools` bestimmen die Modellansicht. `${VAR}` kommt aus Projekt-`.env` und Credential-Datei; Aufrufzähler je Server überleben Sitzungen.

Modellkanal-Manager: Bündelt Anbieter-/Modellkandidaten in der virtuellen Route `roundrobin/<group>` mit Failover, Wiederholung, Timeout und Cooldown. Einstellungen bearbeiten Anbieter/Gruppen und ermöglichen Speedtests sowie echte Einzelmodell-Anfragen. Das 7-Tage-Panel aggregiert Latenz, Fehler und Upstream-Tokens (Input, Output, Cache, Reasoning).

Bildgenerator-Workbench und Agent-Tool für DSH: ark9_generate_image erzeugt Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild über beliebige OpenAI-kompatible APIs. Nutzer konfiguriert Kanäle, kein Endpoint enthalten (baseURL, Key, Modell selbst angeben). Agentenbilder standardmäßig freigabepflichtig: Warteschlange, keine Kosten vor Freigabe; sofortige Meldung „awaiting your approval“, Ergebnis/Ablehnung/Timeout im nächsten Turn. Fünf Tabs; Seitenverhältnis/Größe mit Qualitätsbudget und 16-px-Ausrichtung, transparenter Hintergrund, Stapel bis 10 als Unteraufgaben, eigene JSON-Promptquellen über Host-Proxy, dauerhafte Logs mit Retry, Aggregation mit Modellabruf je Kanal, UI zh/en, Konfigurationsimport/-export. Better-Sidebar-Tab mit dsh-better-sidebar; über FAB dsh-cua, wenn beide installiert sind.

Sitzungs-Healthcheck: wertet Logs mechanisch über den offiziellen session-query-Seam aus und erstellt strukturierte Problem-Tickets zu Wiederholungsschleifen, Tool-Fehlerclustern, unterbrochenen Durchläufen und Tokenverschwendung. Eigenständig nutzbar.

Provider-zuerst-Modellauswahl in drei Ebenen für den DSH-Web-Modellplatz: Provider und anschließend dessen Modell wählen, mit integrierter Suche auf beiden Ebenen; fehlgeschlagene Provider erhalten Wiederholungszeilen, der Auslöser zeigt „Model · Provider“.

Passt die Taktung an Provider und Modell an und zeigt Rate-Limit-Wiederholungen für kostenlose DeepSeek-Harness-Modelle sichtbar an.

Dauerhaftes DSH-Plugin mit Entwickler-Workbench, Gesprächsbaum in der Sitzung und Plugin-Manager: LVAL-Projekte bauen/starten, Code durchsuchen, Versions-Snapshots je Programm mit Rollback; Nachrichten bearbeiten, erneut versuchen oder verzweigen, inklusive Mikroversionen. Dazu Feature-Manager, globale Plugin-Bibliothek mit Aktivierungsstufen, dialogübergreifendes Gedächtnis, Einmal-Chats und Modellzusammenarbeit; fünf Netzwerk-Berechtigungsstufen, gemischtes Modell-Routing, Sicherheitsprüfung und Browsersteuerung per Begleiterweiterung.

Fail-closed-Netzwerkwiederherstellung, empfohlene Antworten und sicheres unbeaufsichtigtes Fortsetzen für DeepSeek Harness.

Lässt DeepSeek Harness vorübergehende Gatewayfehler von SenseTime wie 429/QUOTA automatisch bis zum Aufgabenabschluss erneut versuchen; injiziert beim Start eine verstärkte retryPolicy in alle llm-pi-ai provider.