Plugins

Screen-Sense-Modus für das dsh-pet-Desktop-Pet: Erfasst alle 30 Sekunden den primären Bildschirm, vergleicht den 8×8-Durchschnitts-Hash jedes Frames und sendet bei Änderung einen Screenshot an das Sitzungsmodell (nach dem Ruheintervall auch ohne Änderung erneut), damit das Pet eine kurze Sprechblasenzeile kommentiert. Ergänzt /fish, /fish_look, /fish_screen, ein HTTP-Paar für Status und Steuerung sowie einstellbare Änderungsgrenze und Wiederholungsintervall im Leerlauf. Nur Windows (PowerShell WinForms).

Bridge für persönliches WeChat und WeCom (企业微信): QR-Kopplung, eine DSH-Unterhaltung je Chat, bidirektionaler Transfer von Text/Bildern/Videos/Dokumenten/Archiven. /help, /status, /new, /stop, /friends beantwortet die Bridge selbst ohne Modellturn. Optional nur 1:1 (Gruppennachrichten still verworfen und gezählt). Fernfreigabe per Antwort 1 oder 2. WeCom-Roboter mit Dauerverbindung ohne öffentliche URL sendet/empfängt ebenfalls Bilder, Dateien und Videos.

Skill-Center-Panel für die aktuelle Sitzung: zeigt sichtbare Skills mit Anbieter und Quellpfad und rendert jede SKILL.md. Schaltet Modell- und Benutzeraufruf um und kann Skills erstellen oder logisch löschen. Enthält einen Skill zum Erstellen von Skills sowie das Tool skill_create.

Designorientierter PowerPoint-Builder: Sechs pptx_*-Tools wandeln einen deck.json-Entwurf in eine bearbeitbare .pptx um, fügen KI-Hintergründe, freigestellte Illustrationen und Dekorationen hinzu, prüfen Layout und Kontrast, rendern Folienvorschauen und ermöglichen die Prüfung mit einem konfigurierbaren Vision-Modell. Mit Chatkarten und Einstellungsseite in der Web UI. Erfordert DSH Desktop 0.2.1-rc.2+ (pptx_render nutzt das enthaltene LibreOffice Kit) sowie einen Agnes- oder ModelScope-API-Schlüssel für die Bilderzeugung.

Bildgenerierung für DSH in zwei Modi: das vom Modell im Chat aufgerufene Tool image_generate_lite und ein Studio in der rechten Seitenleiste für manuelle Läufe. Bis zu fünf Referenzbilder, Format der OpenAI-Bilder-API; Schlüssel bleiben im DSH-Anmeldedienst.

Damit kann der DSH-Assistent lokale, Web- und KI-generierte Bilder direkt im Chat an Nutzer senden; für reine Textmodelle gibt es externe Vision-Unterstützung. Unter Windows läuft es über PowerShell.

Elemente im integrierten Browser anklicken, kommentieren und den ganzen Stapel in einer Nachricht an die Sitzung senden, damit das Modell die passende Quelle findet und bearbeitet.

Modelgebundene Figuren und gemeinsame Welt für DeepSeek Harness: editierbare Persona/Erinnerung, optionale AI-Tagebücher und Schlaf-Konsolidierung, Chinesisch/Englisch-Steuerung, aufgabenbewusste Desktop-Haustiere, Themes und Statistik; Updates erhalten Einstellungen. Windows/Linux/macOS; Anforderungen je System im Guide. Tagebücher/Konsolidierung verbrauchen Tokens. Sichtbare Desktop-Haustiere/Blasen vor Installation/Update möglichst schließen (offene Dateien können Fehler verursachen). Codex-/OpenAI-API-Kontoabfragen von Nutzern validiert; andere Quellen warten auf Prüfung/Feedback.

Ergänzt Modellanfragen von dsh um eigene Parameter: OpenRouter-Routing/Fallback, Reasoning, Sampling, benutzerdefinierte Body-Felder und Header für OpenRouter oder andere Gateways. Nach vorhandenen dsh-Kanälen geordnet; Live-Vorschau und Protokoll von Anfrage und Gateway-Antwort.

ZCode CLI muss installiert und angemeldet sein; sein Agent dient in DSH als Modellanbieter. Eine residente app-server-Sitzung streamt jeden Zug; der Katalog wird zur Laufzeit aus dem CLI gelesen, daher folgen Kontext, Bilder und Routen dem installierten CLI/Konto. Stabil 0.5.2 deklariert DSH-Kompatibilität per engines.dsh; Referenz ZCode CLI 3.16.3. Preview 0.6.0-community.5 mit optionalem Retry separat in GitHub Releases. Tool-Rechte und unbekannte Freigabe-/Rechtemethoden werden standardmäßig abgelehnt; full-auto braucht ausdrückliches opt-in. DSH-Freigabeoberfläche vermittelt nicht für den separaten app-server; keine OS-Sandbox. Abgeleitet von kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0), gleiche provider id `zcode-cli`, nicht mit dem Original kombinierbar.

Liest ein laufendes workbuddy2api-panel über HTTP API und synchronisiert dessen Modelle in den DSH-Model-Picker, inklusive Credit-Multiplikatoren, CN-/internationalen Realm-Labels und Reasoning-Stufen je Modell. Restguthaben und Nutzung erscheinen auch in Settings und Seitenleisten-Badge.

Ergänzt Web-An-/Abmeldung per Device Code für den integrierten GitHub-Copilot-Provider in DSH, richtet eine sofort nutzbare Copilot-Route vorab ein und speichert Zugangsdaten im integrierten Credential-Store. Der Modellkatalog ist Fallback beim ersten Login und überschreibt nie angepasste Einträge.

Hält das gemeinsame Standardmodell fest: Ein Modellwechsel im Chat ändert weder den globalen Standard noch senkt er dessen Reasoning-Stufe.

Kostenlose OpenCode-Zen-Modelle für DeepSeek Harness mit anonymem Zugriff ohne API-Key, OpenAI-kompatiblem Loopback-Shim und echten bash/read-Gate-Tools.

Nutzt das Modellkontingent des TRAE-Kontos in dsh, mit Mehrkontenverwaltung, täglichem Check-in, Rotation, Nutzungsstatistik, Reasoning-Stufen und Modellanzeige. Python 3.10+ erforderlich; beim ersten Start werden Python-Abhängigkeiten heruntergeladen.

Fork von dsh-reasoning-effort. Ergänzt im Composer eine zweistufige Modellauswahl (Anbieter, seitlich ausfahrendes Modellpanel, Suche, kompakte Zeilen) sowie Reasoning-Regler und Effekte der Maximalstufe.

Ergänzt DeepSeek-Harness-Model-Channels automatisch: contextWindow, maxTokens, multimodale Eingabe [text, image] und Reasoning-Effort-Stufen {low, high, max} müssen nach einem Provider-Channel nicht je Modell manuell gesetzt werden. Ergänzung beim Speichern, Settings-UI-Seite und zeitgestempelte Backups.

DeepSeek-Harness-Plugin für SuperGrok- und X-Premium-Abos: Anmeldung per Device Code, xai-Provider, für das Konto sichtbare Chatmodelle mit Kontext und Preisen je Million Tokens, Reasoning Effort aus den Modellfähigkeiten und Abo-Nutzung.

Zeigt von den Providern gemeldete Kontingent-Snapshots für GLM Coding Plan und GitHub Copilot in DSH: verschiebbare Capsule und Detailfenster für Kontingentzeiträume, Resets, Nutzung je Modell und Copilot-Credits. Optionale Seitenleistenkarte standardmäßig verborgen. Zugangsdaten löst der DSH-Host auf; kein Kontingentverlauf wird gespeichert.

KI-nativer multimodaler Canvas für DSH: Bilder, Video, Audio, 3D-Modelle, PDF, Dokumente und Code ansehen, Ideen verknüpfen und mit Agents in einem dauerhaften lokalen Workspace zusammenarbeiten.

Öffnet das Desktop-Widget NeoXider Agent Deck (Chat, slime-pet-Avatar oder hinge handle) aus einer Harness-Session und zeigt Modus, installierte Version, Laufstatus und ob es derselben Harness-Instanz folgt.

Nach jedem Turn wird die nächste Nachricht vorhergesagt und als grauer ghost text im Composer gezeigt. Tab übernimmt die ganze Zeile, Alt+Right ein Wort pro Schritt, Enter übernimmt und sendet, Esc verwirft, Alt+R generiert ohne Wiederholung neu. Einige getippte Zeichen vervollständigen aus bereits gesendeten Prompts der Session; Up im leeren Composer ruft den letzten ab. Ein Formular auf der Plugin-Seite setzt Provider, Model, Reasoning Effort, Schalter je Schlüssel und Generierungslimits.

Ersetzt das Composer-Modellmenü durch einen zweigeteilten Picker: links durchsuchbare, nach Providern gruppierte Liste; rechts Detailkarte mit Context Window, Output Cap, Fähigkeits-Tags und Reasoning-Effort des Modells, direkt vom jeweiligen Provider gelesen. npm-Name `dsh-model-picker` gehört einem anderen Autor; Installation aus dieser GitHub-Quelle.

Prompt-Optimierung mit einem Klick über ✦ neben Send im DSH-Composer: Modi Standard/Light, Revert und Retry. Fehlende Angaben werden per Fragekarte erfragt. Prüft, ob Pfade, Kennungen, Zahlen, URLs, Inline-Code und @mentions erhalten blieben, und ergänzt Verlorenes. Nutzt Gesprächsmodell oder ein in Plugins gewähltes dediziertes Modell.