Plugins

Quantitative Datenqualitätsbewertung nach GB/T 36344-2018 mit prüfbaren Qualitätsberichten zur Kapitalisierung von Datenbeständen.

Ergänzt Codex-ähnliche projectless-Entwürfe mit Umschaltung je Projekt und Datums-/Themenordnern, die erst beim ersten Senden angelegt werden. Unterstützt Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.2 ohne Archive-Patch oder externen Installer.

Ergänzt in der DeepSeek-Harness-Desktop-App eine Neustart-Schaltfläche: Bei laufender Arbeit fragt sie vorher nach und meldet anschließend die Ausfallzeit. Platzierbar in Seitenleiste, Gesprächskopf, Kontomenü oder Einstellungen; jeder Eintrag einzeln abschaltbar. Prüft außerdem die gespeicherte Anmeldedatenmenge und zeigt verbliebene temporäre Dateien als Vorschau; sie werden nur gezählt, nie gelöscht. Nur Desktop-App.

Liest Dateien, auf die AGENTS.md per @path verweist, und fügt ihren Inhalt in den Modellkontext ein. Mit Byte-Budget, erneuter Einspeisung nach Kompaktierung und Einstellungsansicht in sechs Sprachen. v0.3.x löst Imports aller vom Harness geladenen Anweisungsdateien auf, auch eines während der Sitzung aufgenommenen Projekt-AGENTS.md (DSH 0.2.0+ erforderlich); für DSH 0.1.7 ist 0.2.x vorgesehen.

Desktop-Pet Cristiano Ronaldo für DeepSeek Harness (Portugals Nr. 7). Animationen folgen dem Agentenstatus; am Turn-Ende gibt es „SIU“ mit Host-Sound. Das rahmenlose native Windows-Fenster im Vordergrund bleibt nach Browserschluss aktiv. Proportionale Skalierung (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 wandelt Videos (grüner oder normaler Hintergrund) per Chroma-Key und Bewegungssegmentierung in Animationen um; extrahierte PNGs brauchen keinen Videodecoder, Audio lässt sich je Aktion schneiden. DPSL-1.0-Galerie: veröffentlichen und mit einem Klick installieren. v2.3 unterstützt DSH 0.2 desktop clients; fehlt der Host-Shell-Dienst, spielt PowerShell den Endton. Einzelklick: konfigurierbare Animation (`interactions.clickAnim`).

Portiert die Methodik obra/superpowers als 14 native DSH-Skills für Planung, TDD, Fehlersuche und Prüfung von Code.

Verwaltet OpenCode-Zen-Free-Tier- und Go-Tier-Modelle in settings.yaml — ruft die Live-Modellauflistungen von opencode.ai ab, meldet Abweichungen zwischen konfiguriert und live pro Route und fügt Einträge über vier Agent-Tools und einen OpenCode-Models-Einstellungsabschnitt hinzu oder entfernt sie.

Richtet web_search auf eine selbstgehostete SearXNG-Instanz statt auf die native Route: blättert, bis maxResults erfüllt ist, und meldet eine verringerte Abdeckung, wenn Engines fehlschlagen, damit ein dünner Ergebnisbestand nicht als dünnes Web gelesen wird.

Remote-Host-Tunnel-Manager: betreibt dsh web auf einem Remote-Linux-Server (systemd-Überwachung, kein Root erforderlich) hinter einem sich automatisch wiederverbindenden SSH-Tunnel; weist Remote-Ports auf dem Server zu und registriert sie, mehrbenutzersicher, mit Audit-Ansicht.

Nutzen Sie Drittanbieter-Abonnementkonten in DeepSeek Harness: Chat, Bildverständnis, Bilderzeugung und Bildbearbeitung mit den Modellen, die Ihr Abonnement abdeckt, wobei verfügbare Modelle und Reasoning-Level von Ihrem Konto synchronisiert werden; unterstützt derzeit OpenAI/ChatGPT-Abonnements, weitere Anbieter sind geplant.

Windows-PowerShell-5.1-Skill für große GitHub-Release-Assets. Host nur lesend prüfen: Proxy-Ports, System-Proxy/Umgebung, Clash-Verge-Core/-Konfiguration, curl-Version. Vier Wege parallel messen (Proxy, headless Core, Mirrors, direkt), danach kurz zeitbegrenzte Parallelität testen. Per parallelen curl-Byte-Ranges laden; Bytes und SHA256 gegen Digest prüfen. Test unter 100 MB oder ab 3 MB/s je Verbindung überspringen. Autorenmessungen: 6,3× gedrosselt (1.234→7.759 KB/s), 0,72× schnell (5.829→4.175 KB/s). Kein aria2/7z; ändert Proxy nicht, fragt nicht nach Ports/Parallelität. Fehlt es: echte Kandidaten plus `ASSET_NOT_FOUND`, kein Ersatz. Ohne Digest nur Größenprüfung: `DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST`.

Zotero-Skill für DeepSeek Harness: seitenverankerte Fragen und Antworten, Volltextübersetzung und genaues Lesen, native Markierungen und chinesische Notizen, zweisprachiges PDF und absatzweises Markdown, Evidenzvergleichstabellen und Rezensionen mit Zitationsverfolgung. Sucht Artikel über OpenAlex oder Crossref, importiert chinesische CNKI-Exporte, ordnet die Bibliothek nach Forschungsrichtungen, zeigt Forschungslücken und erstellt ein täglich sortiertes Digest neuer Artikel. Python-basiert; die Grundverwaltung nutzt die Standardbibliothek. PDF/OCR-Komponenten des Leseablaufs werden beim ersten Einsatz heruntergeladen. Schreibzugriffe brauchen eine einmalige Zotero-Autorisierung; tägliche Zeitplanung gibt es nur unter Windows. Angepasst vom OpenAI-MIT-Zotero-Plugin.

Workbench für chinesische Langromane in DeepSeek Harness. Manuskripte lassen sich direkt lesen, bearbeiten und kommentieren. Die KI meldet Probleme und schlägt übernehmbare Überarbeitungsentwürfe vor; der Text ändert sich erst nach Zustimmung. Ein Register für Figuren, Fakten und Hinweise sowie eine Weltkarte sichern die Konsistenz; Kapitel können fortgesetzt, erweitert oder umgeschrieben werden.

Heftet ausgewählte Passagen in einem rechten Seitenleistenpanel pro Gespräch an und markiert sie im Transkript. Ein Klick springt zur Fundstelle; über Auswahlleiste oder @-Eingabe lässt sich eine Passage in den Composer übernehmen. Das Panel versieht Pins mit Tags, durchsucht und filtert sie und exportiert sie als Markdown-Gliederung.

Lernbereich für Prüfungsvorbereitung und Recherche. Mit dreispaltigem Aufgabenbrett samt Tags und Filtern, Wiederholungswarteschlange nach vereinfachtem SM-2, die erledigte Karten erneut vorlegt, Heatmap der tatsächlichen Konzentrationsminuten, Wochenberichten und täglichen Lernnotizen. Der Pomodoro-Timer läuft beim Wechsel der Seitenleiste weiter; Markdown-Import/-Export für Obsidian ist enthalten. Installation: `dsh plugin add dsh-study-desk`.

Skill zur Prüfung von Behauptungen anhand des offenen Webs statt des Modellgedächtnisses. Zerlegt Aussagen in unabhängig prüfbare Fakten, ordnet sie einer domänenspezifischen Primärquellen-Hierarchie zu, sucht parallel national und international, ruft Primärseiten ab, bewertet Quellentypen und sucht mit Widerlegungsbegriffen erneut. Liefert zuerst das Fazit, für jede Aussage vollständige URL und Belegstelle, und trennt unbestätigte/unentscheidbare von bestätigten Punkten. Mit Schlüssel können drei Urteile optional an TypeSafe Jev (System One) gehen; ohne Schlüssel gelten deterministische Regeln. Das Modell darf die Vertrauensstufe nur senken.

Plan-Nutzungs-Pet für die DSH-Web-GUI: eine schwebende, skelettanimierte Figur meldet das Kontingent in einer Sprechblase, gleicht den konfigurierten Anbieter automatisch ab (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek), um einen Plan-Prozentsatz oder einen Kontostand zu zeigen, und fällt auf lokale Token-Statistiken zurück, wenn die Anbieter-API nicht verfügbar ist; verschiebbar, per Mausrad skalierbar (90-260px), synthetisierte Klickgeräusche, ausschließlich Loopback-Routen.

Automatisiert den angemeldeten Browser mit über 170 Website-Adaptern und deterministischen Einmalbefehlen. Erfordert OpenCLI CLI (npm i -g @jackwener/opencli) und die BrowserBridge-Erweiterung. Prüft Aktionsnachweise gegen stille Fehler und bietet Website-Wissen und Statuskarten, Überwachung, Trace-Wiedergabe, Herkunftsberichte und eine Freigabe vor Schreibvorgängen.

Referenzüberprüfung für DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): Das reference_checker-Modelltool prüft die Bibliografie einer Arbeit (.pdf/.bib/.tex/.txt oder eingefügter Text) gegen Crossref, OpenAlex und arXiv, meldet found / partial / not_found / error pro Eintrag und gibt korrigierte Zitate im Eingabestil aus (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Importiert chat.deepseek.com-Webkonversationen aus einer Einstellungsseiten-Benutzeroberfläche als fortsetzbare Sitzungen in DeepSeek Harness.

Local-first-Erfolgssammlung für DeepSeek Harness. Bei normaler Nutzung gibt es 67 gestempelte Abzeichen in 7 Reihen und 9 Reiseabschnitte mit 36 Meeres-Sammelobjekten. Schaltet ein konfigurierbares ASCII-Aquarium frei und exportiert eine Reisekarte mit fünf Abzeichen als PNG oder Offline-HTML. Keine Check-ins, Modellaufrufe oder Chat-Uploads.

Kontextanzeige für den DeepSeek-Harness-Composer: segmentierte Auslastung, Kompaktierungspunkte und die native Auto-Kompaktierungslinie (blinkt beim Überschreiten rot). Unterstützt Kompaktierung nach Vorschau und Bestätigung (/bc), nahtlose Übergabe (die alte Sitzung wird „History N“, die neue behält ihren Namen; eine Relay-Leiste über dem Composer erlaubt Sprünge in beide Richtungen durch die gesamte Kette) sowie Nachrichten-Pins mit Kennzeichnung veralteter Pins. Schwellen, Farben und Auto-Archivierung nach der Übergabe sind in Settings konfigurierbar.

Wahrsage-Werkzeugkasten: bazi, ziwei doushu, meihua yijing, liuyao (Sechs-Linien-Münzorakel mit najia), Almanach, chenggu-Knochengewicht, Tierkreis, Terminwahl, qimen dunjia, fengshui, Namensbewertung, Kompatibilität, Numerologie, Lebens-K-Liniendiagramm, Tarot und xiaoliuren – 16 Werkzeuge. Deterministische lokale Engines berechnen ganzhi, Sterne, Hexagramme und Knochengewichte; das Modell deutet nur die Ergebnisse. Unterstützt Sonnen- und Monddaten mit Schaltmonaten, chinesische Sommerzeit und Korrektur der wahren Sonnenzeit. Mit schreibgeschütztem Seitenpanel auf zehn Seiten.

Ergänzt DeepSeek Harness um einen versionierten DPIA-Arbeitsbereich für quellenverknüpfte Fakten, Folgeantworten, Neubewertungen und prüfbare Berichte. Benötigt Python 3.9+, python-docx und pypdf; reportlab und pdftoppm nur für PDF-Vorlagen.