Plugins

Ergänzt die DSH-Seitenleiste um eine bearbeitbare Fläche und diagram_read/diagram_apply. Bearbeitet native .drawio verlustfrei, erhält unbekannte Zellen und nutzt Dateifingerabdrücke für optimistische Sperren.

Multi-Plattform-Recherche- und Deep-Search-Pipeline: harvest_scout für parallele Entdeckung über GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili und YouTube; harvest_deep_research für automatisch erstellte umfassende Rechercheberichte; dazu Extraktion, Quellenübergreifende Verifikation und Glaubwürdigkeitsprüfung.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

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.

Sitzungsgebundene persistente TypeScript-REPL für den DSH-PTC-Modus: Bindings und Imports bleiben über run_code-Aufrufe hinweg aktiv, edit_run_code ersetzt eine Zeile, ohne den Block erneut zu senden, die Syntax für Modul-Import/-Export wird per AST-Rewriting angepasst, und dauerhafte Bindings werden nach einem Kaltstart aus dem Sitzungsjournal wiederhergestellt.

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.

Ein KI-nativer Browser-Workspace für DeepSeek Harness (DSH), der Multitab-Browsing, Live-Seitenannotierungen, schlichte Codebearbeitung, Workspace-Vorschauen und agentengestützte Iteration über Web und Desktop vereint.

🔔 Fensterübergreifende Fertigstellungs- und Genehmigungsbenachrichtigungen für DeepSeek Harness — Popup-Erinnerungen im Codex/WorkBuddy-Stil, die dich zu DSH zurückholen.

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

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.

Local-first-Lernmodus: sitzungsübergreifende Lern-Threads mit Erklärungen je Quelle.

Rollenbasiertes Multi-Agent-Team für DeepSeek Harness: Produkt, Architektur, Frontend, Backend, Review und QA arbeiten in neun Phasen mit Prüftoren; dauerhaftes Team möglich. Keine Laufzeitabhängigkeiten, kein Build.

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.

DeepSeek-Harness-(dsh)-Plugin für Aktienanalyse, Screening und Strategie-Backtesting an den Märkten A/HK/US/JP/KR/TW

Nutzungsstufen und teilbare Statistik-Karten: 🐟→🐳 Rangfolge nach monatlichem Token-Verbrauch mit lokal berechnetem geschätztem Perzentil, präzise Preise für 46 Modelle von 6 Anbietern (einschließlich größenbasierter chinesischer Preise), Nachfüllung von Vorinstallations-Sitzungen und Alt-vs.-Neu-Vergleich über die Tarifänderung vom 2026-08-17. Nur lokal, keine Telemetrie.

Lesezeichen für Assistenten-Antworten mit Notizen und Tags; alle Lesezeichen in einer sitzungsübergreifenden Übersicht durchsuchen und nach Markdown exportieren.

Vom Chat zur Leinwand zum Werk: steuere ComfyUI als visuelle Workflow-IDE in DSH. Bette ComfyUI (lokal oder Cloud) als geteilte Leinwand in DSH Web ein: Der Agent schreibt Prompts und Skripte im Chat, wendet sie live an und erzeugt Bilder, Musik, Video und 3D. Operationen: Pipelines bauen, Workflows lesen/schreiben, Knoten bearbeiten, Links verdrahten, ausführen, justieren und debuggen. Produktion: Batch-Parameter-Sweeps (batch_run) und automatischer Abruf der Ausgaben in den Chat (get_outputs). Pflege: Ein-Klick-Start und -Upgrade von ComfyUI, Kern und Custom Nodes. Dieses Paket ist das DSH-seitige Plugin und liefert den ComfyUI-seitigen Brückenknoten mit.

Struktureller Code-Index für DSH: Tree-sitter-Symbolsuche über 8 Sprachen (inkl. C/C++), eine begrenzte Repository-Karte, gerankt per PageRank des Import-Graphen und in den System-Prompt injiziert, ein Call-Graph auf Funktionsebene über code_refs, optionale Prüfungen auf Zyklen und verwaiste Module über code_health sowie Änderungskontext des Arbeitsbaums und aufgabenbewusster Code-Kontext.

Protokolliert fehlgeschlagene Tool-Aufrufe automatisch über native Tools, PTC run_code und Inline-Aufrufe hinweg: dedupliziert und zählt Grundursachen in einen Skill, damit sich wiederholende Fehler abnehmen.

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

Werkbank zum Lesen von Papers: Bibliothek + PDF-Reader + Begleiter im Tutor-Stil. Antworten zitieren anklickbare Seitenzahlen, die zurück ins PDF springen und die genaue Passage hervorheben; Markieren-zum-Fragen ohne das Paper zu verlassen; mitgeliefertes Strict-Tutor-Preset (Leseplan, Abschnitts-Coaching, benotete Quizze über Sessions hinweg verfolgt); Umschalten zwischen Original ↔ Chinesisch an Ort und Stelle (babeldoc, keine Vorinstallation). Lokale Transkription und Suche — Dokumente verlassen Ihren Rechner nie.

Xueqiu-(Snowball-)Marktpanel oberhalb des Composers angedockt: A-Aktien-, HK- und US-Kurse und -Indizes, Watchlist, Candlestick-K-Linie mit Volumen, MAs und Fadenkreuz-Tooltip, Hot-Liste, Suche, 7x24-Nachrichten sowie ein verschiebbares Mini-Index-Badge — kein Login nötig.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit deterministischem Recall ohne Tokenverbrauch (Bigram-Jaccard mit FTS5-BM25 via RRF kombiniert, chinesischbewusste Tokenisierung), Verstärkung, die wiederholte Beobachtungen stärkt, und Prozeduren, die zu SKILL.md-Dateien kristallisiert werden und vor Ort durch einen aktiv-veraltet-archivierten Lebenszyklus mit rückgängig machbarer Archivierung und Wiederherstellung verfeinert werden. Ingest und Disposal bieten jeweils eine vom Nutzer gewählte Autonomie-Stufe; Konflikte und Schreibvorgänge mit hoher Wichtigkeit gehen immer zur menschlichen Prüfung, und nichts wird jemals automatisch gelöscht. Erfordert Node 22.5+.