Plugins

Komponentenübersicht des gemeinsamen Semi-Design-Pakets für tnnevol-DSH-Plugins. Über die Schaltfläche `Semi UI` im Gesprächskopf öffnet sie 35 Komponenten sowie eine Fallseite für mehrere Konten. Sie sind in sieben Seitenleistengruppen geordnet: Eingaben, Formulare, Auswahlfelder und Bäume bis hin zu Tabellen, Karten, Overlays und Feedback. Jede Komponente wird live mit einer einzeiligen Beschreibung und einer Seitenübersicht dargestellt. Vorschau mit hellem, dunklem oder systemfolgendem Design. Installation via npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Persistente, erweiterte Websuche: Multi-Engine-Routing (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), SQLite+LRU-Cache, Extraktion im Userscript-Stil, Playwright-Rendering.

DeepSeek-Harness-Kontrollzentrum für offizielle Guthabenüberwachung, Kosten und Token pro Sitzung, Token-Summen von Drittanbietern, Abschlussbenachrichtigungen, offizielles Aufladen, flexible Layouts und agentengestützte Sitzungssteuerung.

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.

Verbindet Qoder-Abos (China und Global) per persönlicher Zugriffstokens mit DSH und hält Zugangsdaten/Kataloge je Variante getrennt; mit Wechsel gespeicherter Tokens, Quoten-Karten in der Seitenleiste, Modellauswahl, Kontextfenster-Präferenz und täglichem Check-in.

Drittanbieter-Adapter, der den upstream REA-MCP-Server (Reverse Engineer Anything) als mcp__rea__*-Tools in DeepSeek Harness registriert. 2.x bringt Node, REA CLI, JDK und Ghidra unter <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle mit und startet REA per Shim; nach einmaliger Einrichtung läuft es auch ohne vorher installierte Komponenten. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) ist reine Konfiguration und setzt installierte REA/Ghidra voraus. Die Analyse stammt vom upstream: native Binärdateien (Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET-Assemblies, Websites, Android-APKs und adb-Geräte, Firmware und Prozessmitschnitte.

Per-Modell-Konfiguration für Reasoning-Aufwand und Eingabemodalität für Drittanbieter-Provider: Vorschläge, fusioniert aus einer Modell-Wissensbasis und Roh-/models-Endpoint-Evidenz mit Konfidenz-Labels, bearbeitbar innerhalb der offiziellen Models-Seitenkarte.

Agent Context Editor ist ein Agent-übergreifendes Plugin zum manuellen Ausschließen, Bearbeiten und selektiven Komprimieren des KI-Gesprächskontexts. Es unterstützt außerdem das Suchen, Filtern, Auswählen, Verbergen, Wiederherstellen und Rückgängigmachen von Gesprächsänderungen unter Beibehaltung der ursprünglichen Sitzung.

Schwebender DSH-Desktop-Begleiter mit 12 verfassten Zustandsanimationen für Anfragen, Werkzeuge, Compaction, Archivierung und Prompt-Erweiterung; Live-Kontextauslastung; ein dauerhaftes Lifetime Ledger über Sitzungen hinweg; Summen pro Anbieter/Modell, stündliche Trends und 7/30-Tage-Ansichten; Dunkel/Hell-Themenwechsel; optionale Kostenschätzungen (standardmäßig aus) mit visuellem Preiseditor und monatlicher Budgetwarnung; clientseitiger Skin-ZIP-Import; JSON/CSV-Nutzungsexport; reine Snapshot-Panel-Lesevorgänge mit Hintergrund-Inkrementindexierung; und optionale Prompt-Erweiterung mit bearbeitbarer Vorschau und DSH-Composer-Übermittlung.

Audit-Harness für KI-Coding-Agenten beim Commit: 28 Git-Diff-Regeln (Secrets, Änderungen außerhalb des Umfangs, Prompt-Injection), HMAC-signiertes Auditprotokoll, Snapshot-Rollback und vollständiger MCP-Tool-Satz. Installation mit `dsh plugin add`.

Fügt /pua hinzu, um den Agenten anzuleiten, vor der Erklärung der Fertigstellung einen anderen Ansatz zu versuchen und die Ergebnisse zu verifizieren, mit 15 Firmenstilen, Persona-Modi, globalen und pro Konversation geltenden Einstellungen sowie einer optionalen Schleife, die fortläuft, bis ein Verifikationsbefehl besteht, das Iterationslimit erreicht ist oder der Benutzer abbricht.

Remote-DeepSeek-Harness mit vollem serverseitigem API-Zugriff (`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`). Token-geschützter Reverse-Proxy, gerätebezogene Sitzungen, QR-Code-Einladung per Telefon, Fence-Selbstprüfung, optionale Genehmigung / CIDR / Leerlauf-Timeout / lokales TLS, WebSocket/SSE.

Komponenten-Checkliste des von den tnnevol-DSH-Plugins gemeinsam genutzten Semi-Design-Pakets, geöffnet über eine `Semi UI`-Schaltfläche im Konversations-Header: 35 Komponenten plus eine Multi-Account-Fallseite, in sieben Sidebar-Gruppen gegliedert – von Eingaben, Formularen, Selektoren und Bäumen bis zu Tabellen, Cards, Overlays und Feedback –, jede live gerendert mit einzeiliger Beschreibung und Seitenübersicht, mit Vorschau in Hell, Dunkel und System folgend. Installation über npm mit `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Normify · DSH-Plugin: Schreibt die Projektarchitektur als normalisierten fraktalen Modulbaum, Drei-Schichten-Validierung (beim Schreiben / Validierung / eingefrorener Beleg), 30 normify_*-Tools + normify-gen-Skill, rendert mit einem Klick ein interaktives Architekturdiagramm in einer einzelnen Datei; unterstützt begleitende Entwicklung (change_open → brief → check → Implementierung → refresh → change_close).

DSH↔Godot-Laufzeitbrücke: startet und steuert ein laufendes Godot-4.x-Spiel über dessen In-Game-TCP-Interaktionsserver — 16 Tools (Laufzeitsteuerung über ~130 Spielbefehle, Szenen-/UI-Inspektion, GDScript-Auswertung, Eingabesimulation, Screenshots, headless statische Operationen, Projektbearbeitung, Export, Skriptvalidierung, Engine-Pfad-Einrichtung), ersetzt godot-mcp.

DSH Knit sortiert Markdown/Code/Bilder/Videos im Workspace nach Gesprächsbezug in der Seitenleiste; Context Pack via knit_docs. Standard-BM25/IDF vergleicht lokal letzte Nachrichten mit Titel/Zusammenfassung/Inhalt: kein Modell/Netz, keine Übertragung; Index bleibt nach Neustarts/Sitzungen. Evidenz/Vorschau; Zuordnung beim Lesen fixiert; Anheften/Ausschluss vor Abruf rückgängig machbar. v0.23 Hybrid optional AUS, nur mit selbst konfigurierten Ollama/OpenAI-kompatiblen Embeddings. Sendet nur query+Titel/Zusammenfassung (Markdown: Anfang ≤60 Zeichen; Code: relativer Ordner; Medien: Name), nie Volltext/absolute Pfade; Loopback lokal. v0.24 verknüpft uncommittete Änderungen mit read-only git status (festes argv, keine Shell, env-Allowlist), AUS. Kein Realtest; kein Suchgewinn belegt.

Verabschiede dich von Copy-Paste und DSH-Token-Stress. Lass ChatGPT im Web direkt mit deinem lokalen Projekt verbinden, selbstständig daran arbeiten und komplexe Aufgaben für eine fortlaufende Ausführung an DSH übergeben.

Schutzmechanismus für wissenschaftliches Schreiben (zweisprachig EN/ZH): entfernt KI-typisches defensives Schreiben, schützt wissenschaftliche Belege (Zahlen, Zitate, Aussagekraft, nicht signifikante Ergebnisse, Geltungsbereich) beim Überarbeiten und richtet den Text auf eine Zielzeitschrift aus (Journal Profile + Journal Fit). Deterministische lokale Regex-/Statistikverarbeitung, ohne Netzwerk/LLM; enthält writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile mit automatischer Prüfung beim Verfassen des Papers.

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.

lowtide: menschlich adjudizierte Off-Peak-Batch-Task-Pipeline für dsh (Peak-/Tal-Pricing-bewusst)

Off-Peak-Batch-Runner für DeepSeek Harness: Benutzer definieren Aufgaben in Stoßzeiten – Prompt, Strategie, Priorität, Arbeitsbereich, gesperrte Dateien – und geben sie manuell frei; das Plugin führt den Batch dann automatisch innerhalb benutzerdefinierter Off-Peak-Fenster aus. Jeder Lauf durchläuft fünf Preflight-Prüfungen (Arbeitsbereich, git HEAD, sha256 der gesperrten Datei, Zeitfenster, Tagesbudget), unterstützt vier Ausführungsstrategien (einzeln / iterativ / Sampling / Review) und drei Autonomiestufen (L1 pro Aufgabe, L2 Batch, L3 vollautomatisch) und schließt die Schleife mit einem Morgenbericht, der Diffs, tatsächliche Ausgaben und Einsparungen aus einem täglichen Ledger enthält, der mit der offiziellen Peak-/Tal-Preisgestaltung abgeglichen ist.

Paper-Bibliothek, PDF-Reader und Tutor. Zitierte Seiten springen zur genauen Stelle und markieren sie; Auswahl im Paper fragen. Leseplan, Abschnittscoaching, sitzungsübergreifende benotete Quizze. MinerU (selbst gehostet ohne Anmeldung; mineru.net-Cloud mit token) liest Scans; Formeln per Klick zitierbar (LaTeX an Chat), mit QK^T suchbar und je Seite aufgelistet. Optionales embeddings endpoint für Semantik. Löschungen in wiederherstellbarem .trash. Scroll-/Einzelseite, rechte Leiste im Vollbild, Pfadkopie, übersetzter PDF-Export, Original↔Chinesisch via babeldoc ohne Vorinstallation. Transkription/Suche standardmäßig lokal; nur aktivierte Cloud MinerU/embeddings/Übersetzung senden Text an den konfigurierten Dienst.

Einheitliche Multi-Provider-Websuche und -Abruf: BYOK-Schlüsselpools, Gesundheitsüberwachung und deterministischer Fallback.

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.