Plugins

DSH-native Integrationsschicht für die Minta-Speicher-Engine: setzt die offizielle dsh-mcp-client-Zeile zusammen, registriert die Skill minta-memory-governance sowie ein Speicher-Prewarm zu Sitzungsbeginn und liefert ein Minta-Agent-Preset mit; erfordert die separat bereitgestellte Minta-Engine (Python/Docker), die die 19 MCP-Tools bereitstellt — ohne diese nicht verwendbar.

Multi-Engine-Websuche, Seitenabruf, Echtzeit-X-(Twitter)-Suche mit anmeldungsfreiem Fallback, Deep Research und parallele Multi-Agenten-Recherche für DeepSeek Harness. Kostenlose Ebene: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (alle ohne Schlüssel, live geprüft); api la

Plugin-Manager mit Rettungszentrum: gruppiertes Aktivieren/Deaktivieren nach Notwendigkeit, mehrere Update-Quellen (npm / dshfind market / GitHub), Browser-zuerst-Downloads mit Auto-Installationsordner, P2P-Fallback, Vor-Boot-Selbstprüfung und Quarantäne für defekte Bundles.

Eine Web-Roman-Schreib-Engine für DeepSeek Harness: paralleles Entwerfen, Gliederung und Brainstorming mit einem separaten DeepSeek-Schlüssel, Verwaltung von Hintergrundwissen und Vorausdeutungen, semantische Vektorsuche, eine Korpusbibliothek, ein Nutzungsprotokoll, mechanisches Korrekturlesen und ein lokaler Serialisierungsplan.

Domänenidentitätsschicht für lang laufende Agentensitzungen: deklarationsbasierte Domänenadressierung, Sitzungsfabrik, vierstufige Pause und Modellverteilung zur Koordination mehrerer Top-Level-Sitzungen.

GPT/ChatGPT-Persona-Desktop-Pet unten rechts im DSH-Web-GUI. Zeigt Guthaben, heutigen Verbrauch, Haupt-/Nebenzeitpreise und Kosten pro Turn; bearbeitbare Sprechblasen (Text, Guthaben, Verbrauch, Preise, Bilder, Zufallstexte, gewichtete Auswahl), Stil/Schrift je Zeile, schwebender Editor, Sounds, eigene Figurenbilder/Animation/Audio und Einrasten/Spiegeln. 54 GPT-artige Zeilen in fünf Gruppen. Namespaces für Routen, Bundle-ID und Datendateien erlauben den Parallelbetrieb mit Whale- und Xiaoke-Widgets. Abgeleitet von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Verwandelt den DeepSeek Harness-Agent in jede beliebige Figur: globaler Cosplay-Schalter, SillyTavern-v2-Rollenkarten mit JSON-Import/-Export, Neutral/Rolle-Denkstil-Toggle und natürlichsprachliche Karten-Autorenschaft über eine eingebaute Skill.

Analysiert eine lokale Audiodatei und gibt eine kurze, verständliche Einschätzung zu Tempo, Tonart, Dynamik, Clipping und Arrangementform aus. Rohmesswerte bleiben in einem separaten Block; Audio verlässt den Rechner nicht.

Windowseat-Brücke für DeepSeek Harness: Ein lokales Host-Plugin stellt einen Loopback-HTTP/SSE-Endpunkt bereit, damit die gebündelte Microsoft-Edge-Seitenpanel-Erweiterung die aktuelle Seite lesen, lokale Dateien durchsuchen und mit DSH sprechen kann. Die Edge-Erweiterung liegt im selben Repository und muss separat geladen werden. Windows 10/11 und Desktop-Edge erforderlich.

Eine Roman-Schreibwerkbank für DeepSeek Harness: du gibst Kandidatenpassagen Daumen hoch oder runter, und das Modell destilliert daraus ein kurzes Präferenzprofil, das in spätere Drafting-Aufrufe mitgeht, während das Manuskript aus dem Drafting-Kontext bleibt. Dazu ein Kapitelboard, Schreibpakete pro Kapitel, annotationsbezogene Überarbeitung, die nur den annotierten Absatz neu schreibt und den Rest byteweise verifiziert, ein Projektjournal und lokale Pacing-Prüfungen.

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

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

Agentischer Antwortprüfer für DeepSeek Harness: Ein separates LLM bewertet jede finale Antwort erneut mit 1–100 Punkten; unter dem Grenzwert erhält der Agent konkretes Feedback zur Überarbeitung. Der Wert erscheint als Chip in der Aktionszeile (grün: bestanden, rot: Überarbeitung nötig); Zahl und Grund der Wiederholungen stehen beim Überfahren. Live-Konfiguration über den Tab Reviewer 配置, einen HTTP-Server unter 127.0.0.1 oder einen optionalen rechten Tab von dsh-better-sidebar.

Mixture-of-Agents-Plugin für DeepSeek Harness: ein /moa-Slash-Befehl fächert einen Prompt parallel an mehrere Modelle auf, führt deren Antworten in einem Datei-Arbeitsbereich zusammen und integriert sich mit Live Canvas für visuelle Ausgabe.

Lokal-first-Fiction-Arbeitsbereich, der Gliederungen, Kapitel, Charaktere, Zeitlinien, Schreibregeln und Kontinuitätsprüfungen mit der Konversation verknüpft.

Ein Plugin, das 15 kuratierte Themenfamilien und 9 vollständige dsh-web-ui-Skin-Kopien hinter einem einzigen Einstellungs-Eintrag bündelt, mit reinem CSS-Theme-JSON, kontrolliertem Import benutzerdefinierter Skin-Pakete per Ordnerauswahl, Vorschau, Anwenden, Löschen und Wiederherstellen der Standardwerte. Wird auf npm als `dsh-appearance-gallery` veröffentlicht.

Animierter Desktop-Begleiter für DeepSeek Harness mit Aufgabenmeldungen, Sitzungschat, Charakterpaketen und nativen Einstellungen.

Tool-Call-Disziplin für DeepSeek Harness: injiziert einen statischen Prompt-Abschnitt mit Verhaltensbeschränkungen, senkt den Parallel-Pool nach einem Tool-Fehler auf 1 (Wiederherstellung nach 3 aufeinanderfolgenden Erfolgen), drängt das Modell, nach wiederholten Fehlern nicht weiter zu retryen, verifiziert Schreibvorgänge mit .bak-Rollback, gated Hochrisiko-Befehle und verfolgt Compliance-Statistiken über /behavior-status.

Rollenbasierte KI-Schwärme für DeepSeek Harness: ein Architekt plant, parallele Builder führen aus, Reviewer sichern die Qualität, und ein Integrator liefert aus. Modell-Pinning pro Rolle mit Fallback-Ketten, Review-Schleifen, Evidenz-Verträgen, von Menschen gesteuerte Reviews, quotenbewusstes Pause/Resume sowie ein Live-Kanban + Flussdiagramm in der Web-GUI. 40 Tests; Installation von GitHub oder npm.

Eine Selbstheilungsschicht für Tool-Aufrufe: fehlende Parameter, falsche Felder und außerhalb des Bereichs liegende Pfade werden korrigiert, bevor sie das Modell erreichen. Die sichtbare Fehlerrate sank von 7,95 % auf 2,20 %.

Hochverfügbarkeits-Failover für Modelle (Quarantäne, Circuit Breaking, Wiederherstellung per Probe) und Subagent-Orchestrierung (fanout/pipeline/supervisor) mit zweisprachiger Einstellungs-UI.

Stellt das WorkBuddy2API-Gateway in DSH bereit, mit nativem Panel, separat aktualisierbarem Kernel und ausgehender Fingerprint-Angleichung an WorkBuddy Desktop 5.9.2.

Eigenständiger Hintergrund für DSH-Weboberfläche und Desktop-App: integrierte Motive, lokale Bild-/Video-Uploads in IndexedDB und eine schreibgeschützte lokale Wallpaper-Engine-Bibliothek, bereitgestellt über den im Repository enthaltenen wallpaper-engine-api-Dienst. Zeigt Bilder, Videos und Workshop-Szenenvorschauen; mit hellem Nebel/dunkler Überlagerung, Unschärfe, Helligkeit und sicherem Zoom. Auch der Desktop-Hintergrund-Folgemodus ist nur lesend.

Erfahrungswissen und Reflexion für DSH-Agenten: Extrahiert nach Aufgaben automatisch mögliche Lehren und ruft später passende, vom Nutzer geprüfte Lehren ab. Mit Herkunftsnachweis, projektspezifischem Abruf, Konfliktbehandlung, Nutzungsfeedback und Ablaufprüfung. Erfassen und Abrufen haben getrennte Schalter; Schreiben nach AGENTS.md verlangt Vorschau und ausdrückliche Anwendung. Vierstufige Ersteinrichtungsanleitung im Einstellungsbereich.