Plugins

Voreinstellung für Engineering-Workflow-Agent für dsh: fünf Phasen mit Toren (Anforderungsklärung, Plangenehmigung, TDD, parallele Subagenten, verifizierter Abschluss) mit sechs Workflow-Fähigkeiten, übernommen von obra/superpowers.

12 getestete Engineering-Skills (git commit, code review, test-first, plugin dev, debugging, changelog, PR review, task breakdown und mehr): jede SKILL.md besteht einen Format-Validator gemäß den offiziellen Skill-Regeln sowie einen isolierten Lade-Smoketest.

Kontextbewusste Vorschläge für die nächste Nachricht im DSH-Composer, mit wiederholtem Trigger-Zyklus und expliziter Benutzerüberprüfung vor dem Senden.

Sechs Engineering-Skills für Claude Code und DSH: Recherche, Architektursondierung, Implementierungsorchestrierung, dreiachsige Diff-Prüfung, Komplexitätsaudit und Mutationstests. Bei Verfügbarkeit delegieren sie über die generischen Subagent-Tools des Hosts.

Zeigt an, welchen Graft-Index eine dsh-Session ausliefert und ob er noch zum Code passt, und stellt dem Modell graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton und graft_map als native Tools bereit.

Gesteuertes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness: ein ausschließlich erweiterbares Evidenzprotokoll mit Schreibschutz, Behauptungen mit 7 Autoritätsstufen, Ablösungsketten und budgetierter Injektion vor jedem Schritt mit Kontingenten pro Domäne.

Superselfs self-CLI als modellseitige Tools (Projekt-Kontext, Work-Units, Reports, Decisions) plus ein /self-Befehl – sitzungs- und projektübergreifender Projektzustand außerhalb des Code-Repos.

Learning Mode Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariobasierte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungsblanks, modelliert nach Claude Codes Learning-Ausgabestil; installierbar via dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Config-only DeepSeek Harness bundle that mounts the in-box MCP client bridge against morluto/rea over stdio, for reverse engineering anything with agents, from app behavior down to native binaries.

Full upstream REA 6.4.0 integration over the official DSH MCP bridge: all 170 tools, the version-matched reverse-engineering skill, and the six original MCP prompts with argument completions reachable from the composer / menu, all sharing one REA process and complete structured Evidence. External analysis engines are bring-your-own.

Engineering intelligence for coding agents — persistent, evidence-aware, project-isolated engineering memory with unified hybrid search (memory + RAG documentation) for DeepSeek Harness.

Agentenstrukturierter Prompt-Optimierer für DeepSeek Harness: schreibt Composer-Entwürfe in role/task/context/constraint/format um, mit den Modi normal, slim und expand, einem Bestätigungsmodal mit Bewertung, continue-optimize sowie lokalen, hybriden, DSH- oder Cloud-API-Engines.

Advisor-Reviews, die über Runden konvergieren, ein Engineering-Modus, dessen Schreibvorgänge ein Design-Token erfordern, die Eskalation einer Aufgabe an ein stärkeres Modell und parallele Multi-Modell-Beratung; eine Einstellungsseite bearbeitet Modellrouten, Timeouts und Budgets.

Registriert die Skill „fight-scene-director“ zur Gestaltung von KI-Video-Kampfszenen, portiert von der gleichnamigen Codex-Skill. Erzeugt strukturierte chinesische Prompts für Seedance 2.0/2.5 und MiniMax H3, plus Trajektorie-Karten- und Startpositions-Bildprompts.

Prompt-Optimierer in der Eingabeleiste: schreibt Entwürfe mit 6 Strategien × 3 Sprachen plus eigene Anweisungen um, mit optionalem Ziel/Todo/Kompaktionszusammenfassung/Werkzeugergebnis und Chat-Kontext, einem Bestätigungsdialog, Verlauf der letzten 5 und dreistufiger Einstellungspersistenz.

Lernt, was Sie in Ihren Prompts unausgesprochen lassen, aus chaotischen Turns und Ihren eigenen Korrekturen, und fügt die gelernten Direktiven in den System-Prompt jeder neuen Konversation ein; die Direktiven sind in den Einstellungen bearbeitbar und eine Composer-Schaltfläche schreibt den aktuellen Entwurf damit um.

Fügt dauerhafte Ausführungsverträge, rekursive Arbeitsgraphen, kritische Klärungen und Evidenz-Gates für lange oder unzureichend spezifizierte Harness-Aufgaben hinzu.

Prompt optimization, next-sentence prediction, inline completion, and per-session draft stashing for the DSH input box.

Multilingual writing, chunked long-form collaboration and continuity review, with on-demand DSH delegation discovery. Requires Python 3.9+ on PATH.

Settings page for the REA reverse-engineering tool gateway (rea-mcp-lite) that lives in the same repository: tick which tool bundles load into context, see the tool count and token cost of each bundle, hot-swap them without restarting DSH, and check this repository and REA for updates, including classifying the tools a new REA release added. Requires REA (rea-agents) and the gateway registered as the rea MCP server (see repo README).

Context governance for DSH: folds oversized tool results, collapses the tool surface and keeps the prompt cache warm, so long sessions stop getting more expensive.

Locks the model's reasoning, replies and tool-call descriptions to a chosen target language (Simplified Chinese by default) with system-prompt sections at the head, middle and tail of the prompt, offering three strength levels, an auto mode that follows the DSH interface language, a settings panel that shows the language currently in effect, and a sidebar quick switch.

Rewrites drafts with one model call or predicts the next reply when empty; independent tasks, safe draft replacement, result previews, and original-text recovery.

Auswahl hydraulischer MACKORN-NH/NS-Kegelbrecher und Brech-/Sieblinien: 21 Werkzeuge für Kundenanforderungen, Modell/Kammer/CSS, Anlagenkonfiguration, Whiten-1972-Kornkurvensimulation, Messdatenkalibrierung, Energiekosten, Verschleißdesign, Händlerbewertung und 14-kapitelige Angebote. DeepSeek-Harness-Plugin plus MCP-Server über stdio und Remote-HTTP, ohne Abhängigkeiten.