Plugins

ClearAI: Die epistemische Schleife, nativ für DSH.

Harness-neutrale Infrastruktur für die Zuverlässigkeit von KI-Coding-Agenten: umkehrbare destruktive Aktionen, Redaktion vor der Ausgabe, Wiederherstellungsnachweise und ein gemeinsames Decision Protocol mit optionalen nativen Adaptern.

Semantische Suche, Ressourcenverwaltung, automatischer Abruf (duale Räume für Benutzer und Agent) und Sitzungsspeicher für DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob über viking://-URIs, Ressourcenverwaltung mit memadd/memremove, memqueue-Beobachterstatus, memcommit-Sitzungserfassung und memlearn-Skill-Playbook-Erstellung.

Anatomie-Panel für die Agent-Body-Organe: liefert ein Live-Vitalwerte-Dashboard unter /anatomy direkt im Harness selbst – Organe, Herzschlag, Heilungsjournal, Selbsttrainings-Zähler und der echte Pulsstrom – direkt aus den Laufzeitdateien gelesen statt neu eingetippt. Nur Host, kein Client-Bundle und kein Build-Schritt.

Zero-residence-Kontext-Engine: Große Tool-Payloads werden aus dem aktiven Kontext in einen abfragbaren Speicher ausgelagert, sodass nur deterministische Zeiger zurückbleiben und die Prompt-Tokens pro Turn nicht mehr mit dem Transkript wachsen. Maskierte Inhalte werden auf Anforderung wörtlich aus dem Sitzungsprotokoll rekonstruiert – anhand der Tool-Call-ID oder der Session-Seq.

Organkern von Agent-Body: Plugins als ein einziger Körper. Jeder Befehl wird ein Nervenimpuls, der deterministisch das zuständige Organ innerviert und die Fähigkeit benennt; ein Herzschlag mit variablem Intervall pumpt Betreiber-Direktiven, Propriozeption und Homöostase-Warnungen systemweit; Reflexbögen feuern ohne Modellaufruf; Fehler folgen einer deterministischen Zuordnung (Tool, Argumente, Berechtigung, Timeout, Netz), einem Rezept und einer Nachprüfschleife, Argumentfehler werden nie automatisch wiederholt. Ein fehlendes Organ kompensiert das mit der größten Fähigkeitsüberschneidung, und Tool-Schemata werden nach der aktuellen Absicht gefiltert (gemessene Reduktion 84,7 %, im Repo reproduzierbar). Dies ist das Kern-Plugin-Paket im agent-body-Repository.

Das Gedächtnisorgan von Agent-Body: Nach 2 Minuten Stille geht es in leichten Schlaf, nach 5 Minuten in Tiefschlaf, wo deterministische Regeln echte Erfahrung zu Gedächtniskarten destillieren (Fallstricke, Playbooks, Hotspots, ungelöste Probleme, Fakten). Eingehende Befehle rufen verwandte Karten per Schlüsselwort ab und injizieren sie in den Kontext; lange ungenutzte Karten verfallen mit einer Halbwertszeit und werden archiviert statt gelöscht. Außerdem entrauscht es körperweite Homöostase-Warnungen: Wiederholungen innerhalb eines Fensters werden gezählt statt erneut ausgegeben, und eine Warnung, die immer wiederkehrt, ohne je zu heilen, konvergiert zu einem bekannten Steady-State-Offset und verstummt. Konsolidierung und Abruf machen keine Modellaufrufe.

Durchsuchen Sie alle Nachrichten, die Sie in der aktuellen Sitzung gesendet haben: vollständiger Verlauf in der Sortierung neueste zuerst, Textfilter, Ein-Klick-Kopie und Sprung zu einer Nachricht (lädt früheren Verlauf automatisch nach, wenn das Ziel noch nicht geladen ist).

Auf dem Host laufende cron-Engine mit Web-Jobs-Board und einem timer_agent-Tool: löst echte Agent-Sitzungen nach Zeitplan aus, setzt eine angeheftete Sitzung für Kontext fort oder startet neue in einem gewählten Projekt-Workspace.

Ziel-Lebenszyklusverwaltung für dsh mit einem interaktiven Kanban-Board: Ziele, Kriterien, Versuche und Reviews leben im Arbeitsbereich, gesteuert durch graph_*-Tools, mit einem zweispurigen Board in der Unterhaltungsansicht.

Port von DietrichGebert/ponytail v4.9.0: immer aktivierter Lazy-Senior-Modus mit einer 7-stufigen Leiter (YAGNI bis Minimalcode), 6 Skills für Review, Audit, Schulden, Gewinn und Hilfe, ohne leere Tools.

Suites aus jedem Git-Marketplace-Repo von Claude Code, Codex, Cursor, Kimi oder agent-plugins.org installieren — Skills, MCP-Server, Hooks und Slash-Befehle werden zur Laufzeit in DSH-Sitzungen injiziert, mit einer Marktseite in der Web-GUI.

Fail-Closed-Passwort-Authentifizierungs-Proxy-Bundle für das DeepSeek Harness Web-Profil

Tastaturorientiertes iKanban-Web-App-Bundle für DeepSeek Harness

Überwacht DSH- und Plugin-Veröffentlichungen, testet exakt veröffentlichte Artefakte in Einweg-Runnern erneut, veröffentlicht maschinenlesbare Kompatibilitätsnachweise und gleicht verwaltete Probleme nach Korrekturen ab.

Verbindet DeepSeek Harness mit von OOMOL verwalteten Apps und Diensten, mit progressiver Connector-Action-Erkennung und -Ausführung sowie einem In-App-Panel zur Verwaltung von Provider-Verbindungen.

Unabhängiger Community-Plugin-Store für DeepSeek Harness: verifizierte Plugins, Tools und Erweiterungen entdecken, installieren und einreichen.

Plugin-Koordinationsschicht: Plugins deklarieren ihre Fähigkeiten, Befehle werden ohne Model-Aufruf an das zuständige Plugin geroutet, Tool-Schemas werden bei Bedarf geladen, um Prompt-Tokens zu sparen, die Run-Historie verdichtet sich im Leerlauf zu Langzeitgedächtnis, und Fehler werden vor jedem Retry klassifiziert.

AI-for-Science-Forschungs-Workflow-Skill für DeepSeek Harness, für Forscher und Doktoranden mit agentenbasierter KI: mehrwinklige Literaturrecherche mit Dateien pro Winkel, Experimentdesign mit Caveat-Liste, Abbildungen und Paper-Lesen; jeder Job gibt Dateien sowie ein Cross-Verification-Briefing für ein zweites Modell zurück. Null Abhängigkeiten, MIT.

Inhaltsbewusster Tool-Ergebnis-Reducer: 13 Reducer kürzen übermäßige Ausgaben nach Bedeutung in tools/post-execute (fehlgeschlagene Tests bleiben erhalten, Diff-Kontext wird entfernt, JSON und CSV werden gesampelt, Lint-Probleme werden nach Regel gruppiert, Dependency-Stack-Frames werden eingeklappt und überfüllte Verzeichnisse werden gezählt), wobei vollständige Originale über einen Lokator auf die Festplatte ausgelagert werden.

Multi-Engine-Websuche für Coding-Agenten – ein SearchBoost-Kern (fusionierte Suche, fetch, X) mit MCP- (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), pi-Erweiterungs- und DeepSeek-Harness-Bundle-Adaptern

Drag-and-drop im Codex-Stil: Ziehe eine beliebige Datei in die DSH-Web-GUI, sie landet in ~/.dsh-dropbox, und der Pfad wird als kompletter blauer Chip in den Composer eingefügt.

Rollenbasiertes Multi-Agent-Team für DeepSeek Harness. /team versammelt bis zu 12 Subagenten (Produkt, Architekt, Recherche, UI, Backend, Frontend, DB, Security, Reviewer, QA, DevOps, Docs) und führt einen Pipeline mit 9 Phasen und Gates aus (klären, recherchieren, entwerfen, Spec-Review, Plan-Freigabe, umsetzen, Review, Test, Ausliefern) über gemeinsame Artefakte. Qualitäts-Gates erzwingt der Code, nicht der Prompt: eine unfertige Aufgabe lässt sich nicht als abgeschlossen markieren, Befunde entscheidet die Reviewer- oder QA-Rolle, und Abdeckungslücken oder Rework erscheinen live im Overlay und in /team status. Enthält ein Live-Overlay (Phasen, Roster, Task-DAG, Artefakte, Entscheidungen), einen persistenten Team-Modus und Token-/Zeitabrechnung. Keine Laufzeitabhängigkeiten, kein Build.

Modulares KI-Research/Engineering-Skill-Paket, installierbar via dsh plugin add – registriert 27 Skills (Sicherheitsaudit, Paper-Lesen/-Schreiben, Zeichnen von Figures, Dev-Workflow, Speicheranalyse) auf ctx.skills.