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DeepSeek Harness Verbrauchsstatistik-Plugin: Die Einstellungsseite „Verbrauchsstatistik“ zeigt Token-Nutzungs-KPIs, Halbjahres-Aktivitäts-Heatmap, pro Modell gestapelte Balkendiagramme und Donut-Charts (Host-Projektions-Aggregation + Read-Only-Session-Log-Recompute, schreibt nie zurück).

ChatGPT-Codex-Abo in DeepSeek Harness über Standalone-OAuth nutzen

Wandelt ein geäußertes Bedürfnis in eine Plugin-Wahl: eine Agent-Skill, die einen Katalog des gesamten `dsh-plugin`-Themas (2600+ Repos, alle 6 Stunden re-crawlt, chinesische Beschreibungen von Workers AI) über eine bewertete Such-API abfragt und dann das passende `dsh plugin add`-Kommando zurückgibt.

Statischer Sicherheitsauditor vor der Installation für Plugin-Bündel: Lebenszyklus-Skripte, dynamische Ausführung, Kombinationen zur Credential-Exfiltration und Patch-Schicht-Gefahren, mit null Abhängigkeiten und In-Memory-Tar-Analyse.

Installations-Sicherheitsprüfung für DSH-Plugins: scannt Installationsskripte, Berechtigungen, Secrets und Netzwerk-Callbacks in lokalen Verzeichnissen oder npm-Tarballs antivirusartig und liefert vor „dsh plugin add“ BLOCK/WARN/PASS.

Konfigurierbare Budgets pro Turn für unterstützte Dateimutationen, die vor der Tool-Ausführung distinkte Dateien, Mutationsaufrufe und UTF-8-Payload-Bytes begrenzen.

Vertrags-Regressionsharness für Plugin-Autoren: Ein skriptgesteuerter LLM-Adapter treibt die echte Pipeline in isolierten Kindprozessen mit Sitzungsereignis-Assertions (Schichten load/contract/behavior/fault); ohne API-Schlüssel, CI-fähig.

Nur-Lese-Gesundheitsklinik für die installierten DSH-Plugins: Loader-Zustand, Abhängigkeitsintegrität, Versionskompatibilität, Risiko von Installationsskripten, Duplikate und Patch-Integrität, geliefert als Modell-Tool, Einstellungs-Dashboard und JSON-Berichte.

Systemnative Benachrichtigungen, wenn eine Aufgabe endet oder deine Bestätigung braucht: Windows-Toast, macOS osascript und Linux notify-send.

Registriert die Skill remove-pdf-background-gray für DSH: bleicht graue oder cremefarbene Scan-Hintergründe bildbasierter PDFs weiß, während Auflösung, Seitengeometrie und kantengeglättete Textkanten erhalten bleiben (verlustfreies Flate-Zurückschreiben), über ein einziges Python-Skript (pypdf + Pillow + numpy).

Tool `describe_image`: eine Vision-Brücke, die Bilder über die opencode Zen API (Credential `OPENCODE_GO_API_KEY`, zuerst kostenlose Route mit kostenpflichtigem Fallback) an mimo-v2.5 sendet und reinen Textmodellen Textbeschreibungen zurückgibt, mit nativem Passthrough und ImageMagick-Transkodierung von SVG/TIFF/HEIC.

Modellseitiges image_describe-Werkzeug (识图) über die OpenAI-kompatible DashScope-API (qwen3.7-flash), plus eine Einfüge-Brücke: In Text-only-Sitzungen werden eingefügte Bilder beim Senden automatisch in Dateipfade umgewandelt und im Transkript zurückgerendert, sodass sie nie an der Bildannahme scheitern. Eigenen DASHSCOPE_API_KEY mitbringen; Endpunkt/Modell/Budgets konfigurierbar, redirect-fester HTTP-Client, funktioniert in jedem agent preset.

Vision-Brücke mit automatischer Erkennung für reine Textagenten von DeepSeek Harness: findet automatisch ein bildfähiges Modell unter Ihren konfigurierten Anbietern und gibt Bildbeschreibungen als Klartext über ein Vision-Tool zurück.

Vision-erweiterter DeepSeek-Adapter: Ein bildfähiges Modell beschreibt die Bildeingabe, dann schlussfolgert ein reines Textmodell von DeepSeek über diese Beschreibung.

Ein `search`-Tool, das lernt, zwischen schneller und gründlicher Suchstrategie zu wählen — mit einem kontextuellen Banditen (Thompson-Sampling) und Verbesserung aus echter Nutzung statt fester Heuristik.

Bringt deine bestehende Claude-/ChatGPT-Historie nach DSH: sofortiger Import ohne Tokens der memories.json in einem Claude-Export, lokale Claude-Code-Transkripte ohne Export und Gespräche, destilliert durch das bereits in DSH konfigurierte Modell. Jede Erinnerung trägt wörtliche, vom Code gegen die Quelle geprüfte Belege — eine Umschreibung wird verworfen und gezählt, und nur in Assistenten-Turns gefundene Belege gehen immer in die Prüfung statt in den Speicher.

Sitzungsübergreifendes Event-Cue-Gedächtnis für DeepSeek Harness: extrahiert automatisch Task-/Konversations-Cues und Sprachgewohnheiten des Nutzers aus jedem Turn in eine persistente globale Cue-Bank und injiziert gemerkten Kontext bei erkennbarem Themenwechsel neu (Keyword- oder Vektor-Matching).

Grafik im Git-Stil für Konversations-Forks im Session-Header: farbige Spuren und Fork-Kurven zeigen, welche Session von welcher abzweigt, mit Klick-zum-Springen-Navigation.

xAI-Grok-Abo-Chat: SuperGrok- oder X-Premium+-OAuth, eine angezeigte Modell-Teilmenge, Responses über den Grok-CLI-Proxy sowie serverseitig immer aktive web_search und x_search.

Inoffizieller Cursor-Abo-Chat: Host-eigener CLI-Session-Login, ein angezeigter Modellkatalog und Nutzungsanzeigen des Abos. Cursor-Mitarbeiter werten diese Art privater Client-Nutzung als ToS-Verstoß.

Warmes helles und dunkles Theme für DSH Web mit responsivem Layout, zweisprachigen Einstellungen, sicherer Markdown-Vorschau, Kopiersteuerung pro Block und ohne Telemetrie.

Dauerhafte, vom Anbieter gemeldete Token-Nutzungssummen mit Statistiken pro Session, pro Modell und zur täglichen Aktivität.

Schwebender Dateibaum-Browser für den Arbeitsbereich der Weboberfläche mit zeilennummerierter Syntaxhervorhebung und Markdown-Vorschau.

Eine Zeile in der Composition eingebunden, und jede Plugin-Karte auf der Plugin-Listenseite der Web-Einstellungen erhält eine zweisprachige (zh/en) Beschreibung; stellt außerdem den Dienst pluginDescriptions bereit, damit andere Plugins eigene Beschreibungen registrieren können.