Plugins

Menschlich lesbare Markdown-Speicher für DeepSeek Harness: Speicher auf Benutzerebene (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + Workspace-Ebene-Speicher, der in jedem Turn injiziert wird, automatische tägliche Log-Erstellung mit Destillation, Brücke zu bestehenden WorkBuddy/CodeBuddy-Speicherverzeichnissen, memory_note / memory_note_user / memory_read-Tools mit eingebautem Deduplizieren und eine zweisprachige Einstellungsseite. Klartextspeicherung, keine Datenbank.

Langzeitgedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness. Jeder Turn wird bewertet und in einer lokalen SQLite-Datenbank gespeichert (Äußerung / Ereignis / Version / Phase / Entscheidung), mit durchsuchbarem Panel.

Git-artige Punkt-Zeitleiste am rechten Rand der dsh Web-UI: ein Punkt pro Nutzernachricht, Hover für Inhalt und Metadaten (Zeit, Zug, Dauer, TTFT, Tokens), Klick zum Springen. Fügt außerdem eine Nachrichtenliste der gesamten Sitzung, Suche innerhalb und zwischen Sitzungen, Lesezeichen mit #msg=-Deep-Links und Tastaturnavigation hinzu.

Ein Studien-Tab mit Spalten für Kursplan, Tutor und Tafel, das markdown-Dateien, lokale Ordner oder GitHub-Repos in geführte Kurse verwandelt, mit Lektionsfreischaltung, Beherrschungsverfolgung, Spaced Repetition und tutor-gestaltetem Kursimport.

Visuelles Branch-Brainstorming, das für jede Richtung eine isolierte Sitzung erstellt, Parent-, Sibling-, Checkpoint- und Rückkehr-Handoffs automatisiert und einen vollständigen Baum-Tab mit optionaler Better-Sidebar-Ansicht bietet.

Entfernt entartete Denkschleifen aus dem für das Modell sichtbaren Verlauf, damit sie im nächsten Zug nicht erneut upstream abgespielt werden. Erkennt zwei Muster — einen ständig wiederholten Satz und die Rotation kurzer Sätze — und ersetzt den Trefferbereich direkt; ein zusätzlicher Notausstieg bricht Züge ab, die nicht von selbst enden.

Erstellt, liest und bearbeitet DOCX, PDF, PPTX und XLSX über /documents, /pdf, /presentations und /spreadsheets. Rendert Seiten zur Layoutprüfung und wandelt Markierungen in der Seitenleisten-Vorschau in Bearbeitungsaufträge für die Session um. Python 3.10–3.13 erforderlich.

Ein zweites Modell prüft jeden Turn passiv und fügt Hinweise ein.

Konversations-Navigator-Panel: zeigt die aktuelle Sitzung als turn-faltbare Gliederung mit Typ-Badges pro Schritt (assistant, tool, command, compaction, error), eine Hover-Blase mit der vollständigen Nutzerfrage, einen Minimalmodus, der Turn-Nummern ausblendet und nur Badges zeigt, einen Schlüsselwortfilter über Nutzerfragen und Assistant-Antworten, Klick-zum-Springen mit Tracking der Leseposition sowie Historien-Paginierung zum Laden früherer bzw. aller Einträge. Host >= 0.1.2-rc.1; Legacy-Hosts installieren @legacy/0.2.5.

DSH-Plugin für Blind Whale Farmer, einen SMAPI-Mod im selben Repository, der den Spielzustand von Stardew Valley in Text umwandelt, damit eine KI über MCP-Tools Landwirtschaft, Angeln, Bergbau, Geschenke, Feste und Heirat spielen kann. LAN-Koop ist auch auf demselben PC möglich; dort kannst du mit ihr auf Chinesisch chatten (F6). Eine Konfigurationskarte auf der Plugin-Seite legt Spiellimits (Tage und Minuten), Zeitstopp während des Denkens, Koop-Modus, zusätzliche Anweisungen und den Guide fest und überträgt sie ins laufende Spiel. Optionales Sitzungs-Preset oder einzelnes stardew-Gateway-Tool (beides standardmäßig deaktiviert). Stoppt eine Sitzung bei einem Tool-Aufruf, der als Klartext zurückkam, wird „weiter spielen“ automatisch ausgelöst. Der Mod muss im Spiel installiert sein.

Wissensbasis als Canvas in der rechten Seitenleiste: Notizen sind Knoten; 9 Tools lassen das Modell lesen, schreiben, verknüpfen und löschen. Knoten können Bilder und Dokumente enthalten; beim Lesen wird Text zurückgegeben und Office-Dateien werden direkt extrahiert. Bilder lassen sich als Bilder übergeben.

Macht aus einer einzeiligen Anforderung eine geprüfte Lieferung. TeamFlow durchläuft Triage, PRD, Design, technischen Plan, parallele Entwicklung, QA mit Fehlerbehebung und Abnahme. Enthält 12 `teamflow_*`-Tools sowie eine Werkbank mit Live-Pipelinegrafik und Backlog-Kanban. Für jede Anforderung gibt es einen Ordner mit PRD, Design, technischem Plan, QA-Bericht und Abnahmeprotokoll.

Execution-graph-Tab: zeigt Prompts, Antworten und Tool-Aufrufe/-Ergebnisse je Turn als einklappbare Zeitleiste, mit Details und PNG-Export.

Wandelt DSH-Artikel in Excalidraw-Sitzungsdiagramme um: diagram_create, Bearbeitung mit Auto-Speichern, PNG/SVG/.excalidraw-Export und Wiedereinlesen via diagram_read. 0.6 ergänzt Übersicht und Index für große dreistufige Bäume.

Zweiteiliges VTuber-Theme für Joi: „Flowers" und „Library" sind separate Token-Systeme für den hellen und dunklen Modus, mit einem stehenden Portrait und einem dösenden Walmädchen auf der Überschrift der Neue-Sitzung-Seite, zwei Chibi-Begleitern über dem Composer, die den Zugstatus verfolgen, einer Duo-Markierung in der Seitenleiste und einer Kontextanzeige in Form einer reifenden Mandarine; eine dritte Karte stellt den Standard-DeepSeek-Look wieder her, während das Plugin installiert bleibt.

Koppelt ein zweites Modell, das jede Runde passiv überprüft und Notizen einfügt.

Smart-Charts-Skill: verwandelt Datendateien (CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON) in eigenständiges interaktives ECharts-HTML – 32 Diagrammtypen inklusive Offline-Karten, 3 Themes, kein CDN. Ein --profile-Datenprofil (dtype je Spalte, Kardinalität, Fehlwerte, Stichproben, Statistiken, Entitätskörnung, Insight-Signale) lässt den Agenten die Daten selbst lesen und das Diagramm wählen; jedes Diagramm bettet ein Fact Sheet (plot_stats + data_preview) ein, dessen Zahlen die einzigen zitierbaren Werte sind. LLM-Transform-Code läuft in einer eingeschränkten Sandbox (Blacklist + AST-Whitelist + sichere Builtins); --doctor prüft die Python-Umgebung selbst. Vollständig offline, ECharts mitgeliefert.

Ereignisgesteuertes Sprachansage-Plugin ohne Abhängigkeiten: kein zusätzliches Modell, keine Token-Kosten. Spricht mit der integrierten natürlichen Stimme des Systems, unterstützt sowohl Windows als auch macOS; Endantwort-Ansagen, Genehmigungs- und Frage-Alarme, optionale Ereignisansagen (Zugende, Befehl abgeschlossen, Zieländerung, Werkzeugfehler, Aufgabenaktualisierungen), wiederholbare Endantworten und eine zweisprachige visuelle Einstellungsseite.

Verwandelt „Mit Standardanwendung öffnen“-Dateianfragen im Gespräch in die integrierte Vorschau der rechten Seitenleiste: Der Browser fängt `POST /api/present.open` ab und ruft `ctx.sidebarRight.openResource` mit der offiziellen Ressourcenadress-Grammatik auf, sodass nichts über das Netzwerk geht und kein Renderer mit dem Plugin ausgeliefert wird; „Im Dateimanager anzeigen“ wird absichtlich nicht angetastet.

Visualisiert den Tokenverbrauch jeder Anfrage (Kontextzusammensetzung, KV-Cache-Trefferrate) und setzt Budgets je Turn/Sitzung mit Warnung oder Blockierung durch. npm: dsh-my-context

Persona und Tagebuch über Sitzungen hinweg: Jeder Turn kann einen Ich-Tagebucheintrag mit Abrufindex hinterlassen. Das nächste Gespräch erhält Persona, eigene Notizdatei und datierte Einträge, die im Tagebuchtext gefunden wurden. Ältere Einträge ruft feiyu_recall über den Index ab.

Zero-residence-Kontext-Engine: Große Tool-Payloads werden aus dem aktiven Kontext in einen abfragbaren Speicher ausgelagert, sodass nur deterministische Zeiger zurückbleiben und die Prompt-Tokens pro Turn nicht mehr mit dem Transkript wachsen. Maskierte Inhalte werden auf Anforderung wörtlich aus dem Sitzungsprotokoll rekonstruiert – anhand der Tool-Call-ID oder der Session-Seq.

Organkern von Agent-Body: Plugins als ein einziger Körper. Jeder Befehl wird ein Nervenimpuls, der deterministisch das zuständige Organ innerviert und die Fähigkeit benennt; ein Herzschlag mit variablem Intervall pumpt Betreiber-Direktiven, Propriozeption und Homöostase-Warnungen systemweit; Reflexbögen feuern ohne Modellaufruf; Fehler folgen einer deterministischen Zuordnung (Tool, Argumente, Berechtigung, Timeout, Netz), einem Rezept und einer Nachprüfschleife, Argumentfehler werden nie automatisch wiederholt. Ein fehlendes Organ kompensiert das mit der größten Fähigkeitsüberschneidung, und Tool-Schemata werden nach der aktuellen Absicht gefiltert (gemessene Reduktion 84,7 %, im Repo reproduzierbar). Dies ist das Kern-Plugin-Paket im agent-body-Repository.

Browser-Benachrichtigungen und ein Signalton, wenn ein Sitzungs-Turn endet, der Agent eine Frage stellt oder eine Genehmigung aussteht; Klick auf die Benachrichtigung springt zur Sitzung; Remote-Trigger-Endpunkt und SSE-Kanal (npm: dsh-my-notify).