Plugins

Hält einen lokal laufenden TinyTitan-Modellserver aus dem Harness erreichbar: aktualisiert die Route llm-pi-ai aus den installierten Modellen und bindet ein Kompaktierungs-Backend ein, das nicht denkt.

Ersetzt den dsh-Webstart, um das Binden an 0.0.0.0 zu ermöglichen, geschützt durch Benutzername/Passwort-Anmeldung: signierte Session-Cookies, /api-Routenschutz, ein Auth-Tab im Einstellungsbereich und ein Reset-CLI, das den Signaturschlüssel rotiert, um alle Sitzungen ungültig zu machen.

Tencent-CodeBuddy-Modellanbieter für DeepSeek Harness, der sich per Browser-OAuth statt mit einem API-Key anmeldet: listet den CodeBuddy-Modellkatalog mit den Kontext-, Ausgabe-, Tool-Calling-, Reasoning- und Bild-Fähigkeiten jedes Modells auf, verwaltet mehrere Konten mit automatischem Failover auf das nächste nutzbare, zeigt das Restkontingent im Composer mit einem Panel zur Token- und Guthaben-Nutzung und erledigt pro Konto automatisierbare CodeBuddy-Growth-Aufgaben mit Ausführungslog. Installation über npm mit `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

ChatGPT-Konto-Anmeldung für DeepSeek Harness über einen Codex-Browser-OAuth-Flow ohne API-Key und ohne Workspace-Auswahl: meldet den Login beim Codex-Anbieter von pi-ai an, ermöglicht das Setzen des globalen Standard-Codex-Modells und des Standard-reasoning effort für neue Sitzungen, aktualisiert die Modellliste über den Katalog-Endpoint des angemeldeten Kontos und zeigt im Composer die Nutzungszeitfenster von fünf Stunden und pro Woche.

Bloom-Morandi-Thema: zehn Varianten (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender), auf OKLCH basierend, sodass Hell und Dunkel wahrnehmungsmäßig ausgewogen bleiben, in der oberen Leiste umschaltbar; alle 20 Vorder-/Hintergrundpaare erfüllen WCAG AA oder besser.

Datenqualitätsprüfung für DeepSeek Harness – Profilierung, Bereinigung und Verifikations-Pipelines mit strukturierten Berichten.

Die DSH-Plugin-Entwicklungs-Wissensdatenbank als On-Demand-Agenten-Skill: offizielle Einschränkungen, Aufgaben-Workflows, API-Referenz und Community-Fallstricke, mit dem Bundle installiert, damit der Agent beim Plugin-Erstellen nachschlagen kann.

Remote-DeepSeek-Harness mit vollem serverseitigem API-Zugriff (`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`). Token-geschützter Reverse-Proxy, gerätebezogene Sitzungen, QR-Code-Einladung per Telefon, Fence-Selbstprüfung, optionale Genehmigung / CIDR / Leerlauf-Timeout / lokales TLS, WebSocket/SSE.

Quantitatives F&E-Toolkit für DeepSeek Harness — 59 Tools in sechs Domänen für Marktdaten, Indikatoren, Faktorbewertung, walk-forward ML-Validierung, Risiko (VaR/CVaR/Drawdown/Beta mit Kupiec-POF), Optionen, Anleihen, FICC und Fondssimulation, mit einer End-to-End-Forschungs-Pipeline PDAT→PET.

lowtide: menschlich adjudizierte Off-Peak-Batch-Task-Pipeline für dsh (Peak-/Tal-Pricing-bewusst)

Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

MCP Connector für DeepSeek Harness: ein MCP-Manager mit einem Panel zum Verbinden von Servern, Konfigurieren der Autorisierung, Suchen von Tools über Verbindungen hinweg und Beheben von Fehlern. Durchsuchen Sie einen laufend aktualisierten Katalog mit über hundert Konnektoren; filtern Sie nach Verbindung/Server/Status, prüfen Sie lesbare Parameter und die letzte erfolgreiche Cache-Zeit und entdecken Sie Tools neu. Unterstützt OAuth 2.0 PKCE, API-Schlüssel, stdio/HTTP und mcpServers-JSON-Import. Gepflegt von Qichacha/QCC.

KI-gestützter Recruiting-Workflow für HR und Headhunter: Klärung der Stellenstandards, Sourcing und Vorauswahl über zwei Kanäle (Boss Zhipin und Liepin), Marktübersicht über Talente, Lebenslaufbewertung, Terminplanung für Interviews, Kandidatenverzeichnis und Tagesberichte. Installierbar als Claude-Code-Plugin oder als DeepSeek-Harness-(dsh)-Plugin — Letzteres bringt ein sofort einsatzbereites „Recruiting-Browser“-Panel mit. Funktioniert auch mit jedem KI-Coding-Assistenten, der AGENTS.md lesen kann.

Bild-„Lesen“ für reine Textmodelle: Herunterskalieren + Reduzierung der Farbtiefe + Struktur-/Farb-Fingerabdrücke werden in Textraster umgewandelt und in das Gespräch zurückgespeist, sodass das Modell wie ein multimodales Modell autonom zoomen, sampeln und OCR durchführen kann; vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Modellen, enthält einen Skill zur Bild-Lese-Methodik sowie optional PaddleOCR.

Portiert alle 38 opencode-Themes (33 TUI + 4 Desktop 2.0 + system) in DeepSeek Harness: datengetriebene Pipeline (JSON → color resolve → DSH override), Persistenz pro Browser, Wahl zwischen Monospace und proportional, fünf Code-Schriftarten sowie einen system-Fallback, der nur die Typografie behält.

Automatisches Anhalten und Fortsetzen von Aufgaben in benutzerdefinierten Zeitfenstern zur Vermeidung von API-Kosten in Spitzenzeiten; enthält Kontostandanzeige und ein Ausgabenbalkendiagramm im 10-Minuten-Raster.

Webzugriff für DSH-Agents: JS-gerenderte oder geschützte Seiten als sauberes Markdown abrufen, aggregierte Suche über 14 Suchmaschinen sowie zustandsbehaftete interaktive Sessions (Klick, Eingabe, Scrollen, eval, Screenshot) gegen eine gehostete oder selbst gehostete Rust-Browser-Engine. Jede Session liefert eine Live-Ansichts-URL, sodass ein Mensch dem Agenten beim Browsen zusehen und mit der Maus übernehmen kann.

QA-Pipeline als 10 Agent-Skills: Anforderungsanalyse, Teststrategie, Fallerstellung und Review, E2E (Playwright) und API-Automatisierung, explorativ, Regressionsumfang und Bug-Analyse, gestützt auf eine gemeinsame Wissensbasis mit Formatregeln, Risikomodell und Schema-Validatoren.

Hash-verankerte Tools read / edit / batch_edit / undo_last_edit: Jede Zeile erhält einen eindeutigen 3-stelligen Inhalts-Hash, Bearbeitungen zielen auf Hashes statt Zeilennummern, und die Verifizierung des bereitgestellten Zustands weist veraltete Bereiche mit aktuellen Ankern zurück.

Feishu/Lark-Bridge für lokale Coding-Agenten — eine Gruppe, eine Konversation, eine angeheftete Laufzeit. Überbrückt dsh, CLI-Agenten (traex/codex), ein IDE-Fenster oder einen benutzerdefinierten Agenten hinter einem Gateway.

Konfiguriert contextWindow für in dsh registrierte Modelle, damit lange Sitzungen nicht länger fälschlich als Kontextüberlauf eingestuft werden.

Rein lokaler Projektspeicher ohne mitgelieferte Laufzeitabhängigkeiten oder externe Dienste: JSON als Single Source of Truth plus generiertes PROJECT_MEMORY.md, tokenbegrenzter, sitzungsgefrorener Hot Memory für stabile Prompt-Präfix-Caches, gecachter BM25-Recall projektübergreifend, vertrauenswürdige Sitzungs-/Turn-Herkunft, erklärbare Governance von Duplikaten/Konflikten vor dem Schreiben, editierbarer Lebenszyklus aus Wichtigkeit/Pin/Tags/Ablösung/Archiv, konfigurierbare Destillation am Ende von Top-Level-Turns sowie ein zweisprachiges Web-GUI für Suche, Inspektion, Diagnose und Live-Einstellungen.

OpenCues für DeepSeek Harness — LLM-Wortalternativen und durch „_" ausgelöste Lückenfüller im dsh-Composer.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.