Plugins

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

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.

Ein in sich geschlossenes zweites Gehirn für DeepSeek Harness — erfasst dauerhaftes Dialogwissen automatisch in einem lokalen Markdown-Tresor (benutzerdefinierte Deduplizierung, CJK-Suche, git-freundlich), mit einer grafischen Wissensdatenbank und einem interaktiven Wissensgraphen (Legendenfilter, Zeitachsen-Färbung, Box-Auswahl, Zusammenführen, Löschen, PNG-Export/-Import).

Barrage-Meme-Skill, destilliert aus 22.771 echten Nachrichten im Livestream-Raum 6657: Wanjiqi-artiges Geplänkel, CS- und DOTA-Cross-Memes, Spieler-Frotzeleien und Casting-Kommentare.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.

Lokale Literatur-Wissensdatenbank als RAG für DSH: hybride BM25-+-Vektor-Suche auf einem SQLite-Index, Cross-Encoder-Reranking, zitierte Antworten mit Provenienz auf Abschnitts- und Seitenebene, reine Metadaten-Aktualisierung und Hintergrund-Ingestion mit Fortschrittsabfrage.

Wandelt lokale Markdown- und Textdokumente in eine abfragbare Wissensdatenbank mit hybrider semantischer und Stichwortsuche, Zitatverifizierung und Quelleninjektion um.

Bridge zur ShiGuang Memory Engine (SGME): agentenübergreifendes gemeinsames Langzeitgedächtnis über HTTP — L0/L1/L1.5/L2-Destillation, szenariobasierte Injektion, einheitliche Suche und proaktive Care-Signale (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installierbar als `dsh-sgme`.

Detaillierte Modellnutzung und Kostenanalyse, mit Nutzungstatistiken pro Sitzung und Nutzungsabfragen für GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek und mehr.

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.

UI-Harmonizer für DeepSeek Harness: normalisiert unvollständige oder widersprüchliche offizielle UI, gleicht Stilkonflikte zwischen installierten Plugins aus und vereinheitlicht die visuelle Sprache über offizielle Design-Tokens — mit live anpassbarer Chat-Breite, Markdown-Schriftgröße, Workspace-Skala, UI-Schriftstapel und abgerundeter Mittel-Spalten-Karte über Einstellungen → Allgemein; reines Client-dsh-Bundle, null Modellkosten, keine Host-Seite, rückstandsfrei entfernbar.

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.

Local-first Code-Wissensgraph für Coding-Agents: 10 MCP-Tools für schichtweise Kontextkomprimierung, DAG-Planung, inkrementelle AST-Indizierung, session-übergreifendes Skill-Flywheel, Diagnosen sowie Import/Export von Graph-Artefakten.

Vorlagengesteuerte Code-Review-Fähigkeit: Fünf-Schritte-Review-Flow, Schweregrad-Einstufung (kritisch/mittel/gering), vierdimensionale Bewertung (Qualität, Sicherheit, Performance, Wartbarkeit), duale Text- und HTML-Berichtsausgabe und eine On-Demand-Referenzwissensdatenbank.

Bietet lokale und entfernte Wissensdatenbanken mit projekt- und sitzungsumfassendem Abruf, kontrolliertem Zurückschreiben und einer eingebetteten Web-Verwaltungskonsole.

Cache-Abrechnung pro Aufruf im Kontextzähler-Popover: aktuelle Summen für Schritt, Runde und Sitzung mit Treffer-/Fehl-/Ausgabe-Tokens und Beträgen, automatische Pekinger Preise für Spitzen- und Nebenzeiten, modellspezifische Tarife sowie Abrechnung von Drittanbieter-Relays.

Rendert Mermaid-Code-Fences als SVG-Diagramme mit Streaming-Unterstützung, Umschalten zwischen Diagramm und Code, Vollbild-Zoom und -Pan, SVG-Export und einer gebündelten Same-Origin-Runtime.

Klappt abgeschlossene Turns zu ihren endgültigen Schlussfolgerungen zusammen, trennt Denken und Prosa mit einem Trennstrich und ermöglicht die Navigation zwischen Turns über eine links oder rechts andockbare Leiste mit Linien- oder Punktmarkierungen, optionalem Ring und Hover-Zusammenfassungen; kann den TurnNavigator am rechten Rand des Hosts ausblenden, frühere Verläufe laden und ein vorausgefülltes Diagnose-Issue öffnen.

Erkennt installierte DSH-Plugins mit Tags, Überschneidungs- und Kompatibilitätsprüfung, Ein-Klick-Aktivierung/-Deaktivierung, Fehlerdiagnose und Update-Prüfung.

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.

Git Bash Shell-Tool für Windows: führt Befehle über das in Git for Windows enthaltene bash aus, mit Timeout, Sandbox, Ausgabekürzung und Hintergrundjobs, ersetzt das langsame pwsh-Tool und das WSL-exklusive bash-Tool.

Web-UI-Politurschicht für DeepSeek Harness: normalisiert die unfertige oder widersprüchliche offizielle UI, löst Stilkonflikte zwischen installierten Plugins auf und vereinheitlicht die visuelle Sprache über offizielle Design-Tokens; Chatbreite, Markdown-Schriftgröße, Arbeitsbereichsskalierung und UI-Schriftfamilie live anpassbar.

css-in-js-Styling-Kit (styled / Token / Styling) für die geforkte Konversations-UI: nutzt die offiziellen --dsw-* Design-Tokens, sodass kein CSS-Modules-Vorkompilierungsschritt erforderlich ist.

Red-Team-Einsatzmodus: Senden Sie einen Namen der Zielorganisation, und eine Planner-Sitzung führt ein Team aus fünf Rollen (Reconnaissance, Asset-Triage, Schwachstellenerkennung, Exploitation, internes Pivot) mit bis zu drei parallelen Agents aus – nach einem Preflight von Skills und Ressourcen und mit vorheriger Abfrage fehlender Schlüssel oder VPS; Befunde landen in einer lokalen SQLite-Faktenbasis mit Zeitstempeln und erscheinen in einer dauerhaften Konsole rechts (Asset-Mapping mit Zeitleiste, Agenten-Roster, Sitzungs-/Tunnelstatus, fünfstufige Angriffskette, Scoring-Ziele, ein Bericht, der jeden Score belegt —Aktionen, exakte Befehle, Herkunft der Zugangsdaten, Tunnelbefehle— sowie eine nach Kategorien geordnete POC/EXP-Wissensbasis); enthält 13 native Skills, 53 redteam_*-Tools …