Plugins

Kiro-Modellanbieter mit Anmeldung über Builder ID, Identity Center, Google, GitHub und Credential-Import, automatischer Token- und Profilaktualisierung, Kontonutzung, Live-Modellsuche, auswählbarem Reasoning-Aufwand, Streaming-Tool-Aufrufen, Behandlung von Provider-Stoppgründen und Kontextüberlauf sowie Token-Buchhaltung, die die exakten Zähler von Kiro verwendet, wenn es sie sendet, und andernfalls den gesendeten Prozentsatz der Kontextnutzung anhand des vom Modell beworbenen Fensters skaliert.

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.

Community-Plugin-Marketplace für DeepSeek Harness nach offizieller Plugin-Spezifikation: Durchsuchen, suchen und installieren Sie über 4000 handverlesene Community-Plugins ohne die App zu verlassen, mit täglichen Updates.

Verwandelt den DeepSeek Harness-Agent in jede beliebige Figur: globaler Cosplay-Schalter, SillyTavern-v2-Rollenkarten mit JSON-Import/-Export, Neutral/Rolle-Denkstil-Toggle und natürlichsprachliche Karten-Autorenschaft über eine eingebaute Skill.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Codex-artiges Turn-Folding für die DSH-Web-UI: lässt endgültige Antworten sichtbar, gruppiert aufeinanderfolgende Schlussfolgerungen und Werkzeugaktivitäten und zeigt konfigurierbare Live-Dauer-, Werkzeugaufruf- und Token-Metriken mit mehrsprachigen Zusammenfassungen.

LLM-gestützte Auto-Genehmigung mit Countdown-Fallback für das Auto-Berechtigungs-Preset: statische Regeln, Risikostufen, Breaker und Datei-Audit.

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.

Reparaturschicht für Tool-Ausgaben für DeepSeek Harness — JSON-Schema-Durchsetzung, Parameterzuordnung und JSON-Reparatur für Tool-Aufrufe.

DeepSeek-Harness-Web-Plugin, das gestreamtes Assistant-Markdown mit markstream-react rendert.

Live2D-Desktop-Haustier für DSH: KI-Statuslampe mit 8 Zuständen, Web-Widget und immer im Vordergrund bleibendes, transparentes Electron-Haustierfenster mit Mimik, Bewegungen und Sprechblasen.

Bearbeiten Sie die globalen ~/.dsh/AGENTS.md-Regeln über das Web-Einstellungspanel, sofort wirksam beim Speichern.

Ein Markdown-Notizmanager für DSH: vollständiger **MD-Notizmanager** und **MD-Notizeditor**, erfasst Konversationen schnell als Notizen, verwaltet Notizen durch **Synchronisierung mit Git-Repositorys** und **bringt Notizen in den Konversationskontext**.

Plugin für Langzeitgedächtnis und Selbstentwicklung für DSH: L0-Erfassung → L1-Gedächtnisextraktion → L2-Szenengruppierung → L3-Nutzerpersona, automatische Erinnerungsinjektion, Skill-Synthese, vollständig lokal (SQLite FTS5 + jieba, optionaler Vektorabruf).

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Hintergrundbild plus optionale Liquid-Glass-Inseln für die DSH-Web-UI: Ice/Deepwater-Presets, Import, Hintergrundbild-Opazität und Unschärfe pro Insel bei den offiziellen Hell-/Dunkel-/System-Themes.

Skin-Plugin für die DSH-Web-UI: 4 integrierte Skins sowie individuelle Bild-Skins, bei denen das Foto als Hintergrund der gesamten Oberfläche dient und sich die Farbpalette an dessen dominantem Farbton orientiert.

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`.

`/side` für persistente Nebensitzungen und `/btw` für einmalige Nebenfragen, ausgeführt in einem temporären Fork, ohne den Hauptverlauf zu berühren.

Projektionsgesteuerter Live-DAG für die Subagenten und dauerhaften Workflows einer Session: Status und Navigation, deterministisches Layout tiefer Ketten, Einpassungs-/Schwenk-Steuerung der Canvas und Neuanordnung der Knoten der aktuellen Sitzung.

Verwaltet DSH-Sitzungen wie Windows Explorer: verschieben, löschen, suchen, archivieren, favorisieren und als To-do markieren; über Workspaces mit Tags, Notizen und Ordnern organisieren. Ein KI-Durchlauf kann eine Sitzung zusammenfassen und Notizen sowie Tags gemeinsam speichern.

Zeigt hinter leeren Chats einen animierten Ozean aus ASCII-Walen, mit neutralem Eingabefeld aus Milchglas, Farbauswahl, Hell-/Dunkelmodus sowie einstellbaren Walen, Fischen, Gittern und Wellen.

GPT/ChatGPT-Persona-Desktop-Pet unten rechts im DSH-Web-GUI. Zeigt Guthaben, heutigen Verbrauch, Haupt-/Nebenzeitpreise und Kosten pro Turn; bearbeitbare Sprechblasen (Text, Guthaben, Verbrauch, Preise, Bilder, Zufallstexte, gewichtete Auswahl), Stil/Schrift je Zeile, schwebender Editor, Sounds, eigene Figurenbilder/Animation/Audio und Einrasten/Spiegeln. 54 GPT-artige Zeilen in fünf Gruppen. Namespaces für Routen, Bundle-ID und Datendateien erlauben den Parallelbetrieb mit Whale- und Xiaoke-Widgets. Abgeleitet von MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).