Plugins

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.

Laufzeitumschaltbare Modell-Ausgabestile mit Claude Code outputStyles-Parität, zusätzlich das Präsentationsprotokoll output.render.*: ein /style-Befehl, sitzungsbezogene Persistenz, systemPrompt-Injektion, sechs integrierte Stile, ein Web-Picker sowie eine Renderer-Registrierung mit Regeln pro Sitzung/Werkzeug und /export.

Sendet eigenständige Aufgaben von DSH an 11 externe Agent-CLIs (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok): ein Nur-Host-Bundle, das das Tool conductor_dispatch registriert sowie eine automatisch ausgelöste conductor-Skill enthält.

DeepSeek Harness (DSH) Cross-Session-Gedächtnis-Plugin: Markdown-Projektgedächtnis, bei dem das Dialogmodell während der Arbeit mitprotokolliert; unterstützt progressive Offenlegung thematischer Dateien, optionale stille Hintergrund-Destillation, projektweise Isolierung und ein per Hot-Update aktualisiertes Einstellungsfenster. Der Mechanismus ist an Claude Code auto memory angelehnt. | Vom Agenten gepflegtes Markdown-Gedächtnis über Sitzungen hinweg: Themen-Dateien mit progressiver Offenlegung, optionale stille Destillation, Isolierung pro Projekt. An Claude Code angelehnt.

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.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

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

Selbstentwickelnder Team-Speicher als reines Markdown in Git: Ein natives Cordis-Plugin, das 38 Bare-Name-Speicher-Tools plus einen bei jeder Assemblierung neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Abklingung und Schlafkonsolidierung; teilt ein Daten-Repository mit seinen Claude Code (MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert gegen DSH 0.1.0-rc.6.

Selbstentwickelndes Team-Gedächtnis als reines Markdown in git: ein natives Cordis-Plugin, das 38 Speicher-Tools mit einfachem Namen sowie einen bei jedem Assembly neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Zerfall und Schlafkonsolidierung; teilt sich ein Daten-Repository mit seinen Claude-Code-(MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert mit DSH 0.1.0-rc.6.

Trägt dauerhaften Task-Status über DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code und Codex hinweg, mit maschinenlesbaren Checkpoints und optimistischem Locking.

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.

Stabile, editierbare PPTX-Generierung für KI-Agenten — semantische IR rein, natives DrawingML raus

Dateibasierte sitzungsübergreifende Erinnerung: einfache Markdown-Erinnerungsdateien mit automatischer Abruf-Injektion, formatkompatibel mit Claude Codes CLAUDE.md und Erinnerungsdateien, daher ist Migration ein manuelles Dateikopieren.

Ein gemeinsamer Obsidian-Vault für jeden Agenten: abhängigkeitsfreier Python-Kern (search/promote/adjudicate/forget), Vault-Vorlage, dsh-Plugin (memory_search/show/submit/status).

Importiert Chat-Verläufe aus claude-code / codex / reasonix / zcode in dsh-Sitzungen: Workspace-Bindung, erhaltene Tool-Aufrufe, Schutz vor übergroßen Sitzungen, Wiederherstellung der zcode-Kompaktierung.

Live-Skill-Anbieter, der Skills aus den Verzeichnissen von über 60 anderen Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), aus Claude-Code-Plugin-Marktplätzen und aus jedem Git-Repository mit Skills ohne Kopieren oder Symlinks zum dsh-Katalog hinzufügt; dedupliziert, repariert Frontmatter, benennt Namenskollisionen um und liefert eine CLI (list, add, sync, doctor).

Claude Code CLI als LLM-Anbieter für dsh: Live-Liste der Modelle, Fortsetzen je Sitzung, Weiterleitung von Freigaben, Bilder, ein Panel für Gedächtnis/Zurückspulen/Änderungen und Arbeitsbereiche auf entfernten SSH-Rechnern.

ICVO-Kit für Codestandards in DeepSeek Harness (früher dsh-coding-kit): ein Bündel-Plugin, das beim Laden Werkzeuge registriert und die Standards erst einspielt, wenn apply_coding_standards aufgerufen wird, plus eine P0-Gate-CLI (npx spec-wave) mit G1-G7-Prozessbefehlen, Skill-Installation, Anwendung auf dem Host und Aktualisierung der IDE-Sperre.

Learning-Mode-Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariengestützte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungs-Lücken, modelliert nach Claude Codes Learning-Output-Stil; installierbar über dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Technische Vorschau des lokalen Graph-Speichers für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug globale und aktuelle Projektevidenz des Eigentümers ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt die Provenienz von Projekt, Sitzung, Akteur und Quelle für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Lokaler Graph-Speicher in technischer Vorschau für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug besitzerweite und projektbezogene Belege ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt Projekt-, Sitzungs-, Akteurs- und Quellenherkunft für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

LLM-Anbieter, der die lokal installierte Claude Code CLI als Modell-Backend ausführt, sodass Anfragen über ein bestehendes Claude-Abonnement statt über einen verbrauchsbasierten API-Schlüssel laufen; native Tool-Aufrufe werden über MCP gebridgt.