Plugins

Nutzt ChatGPT-Abos in DeepSeek Harness Desktop über die offizielle Anmeldung Sign in with ChatGPT, mit dynamischer Agent-Registrierung sowie nativer Modell- und Reasoning-Auswahl.

Ziehbares Tokyo-Begleitwidget mit Codex-Kontingentüberwachung, manueller Executable-Suche und bearbeitbaren Antworten. Erfordert Codex CLI (codex app-server) und ChatGPT-Login; API-Key-Logins liefern kein Abo-Kontingent.

Ergänzt Referenzen auf Dateien im DSH-Transkript um ein Rechtsklickmenü: absoluten Pfad kopieren, Datei in einem wiederverwendeten und fokussierten Explorer-Fenster anzeigen und mit jeder für diesen Dateityp registrierten App öffnen. Menüsprache folgt DSH (Chinesisch/Englisch). Nur Windows; Explorer und App-Liste nutzen PowerShell.

Erstellt interaktive Antwortkarten aus einem festen Katalog mit 31 Komponenten (Regler, Eingaben, sortierbare Tabellen, Diagramme, Funktionsplots, Formeln, Tabs, Checklisten, Flussdiagramme, Quiz-Schaltflächen, Animationen u. a.). Bedienung berechnet im Browser ohne weiteren Modellaufruf; das Modell schreibt weder HTML noch JavaScript. Enthält einen Analysis-Engine (Integrale, Ableitungen, Grenzwerte, Summen, Wurzeln, Taylorpolynome) und einen gebündelten Skill, der die Kartennutzung erläutert.

Nach jeder abgeschlossenen Runde wird die nächste Nachricht vorhergesagt und als Geistertext im Composer angezeigt: → übernimmt sie, Ctrl+→ ergänzt sie beim Weiterschreiben Wort für Wort, Esc verwirft sie. Standardmäßig folgt das Vorhersagemodell der Sitzung; in der Einstellkarte lässt es sich wählen. Dort gibt es auch Schalter und Geschwindigkeitstest.

Verknüpft DeepSeek Harness mit VS Code: Freigaben über native Benachrichtigungen, ask_user_question über Seitenleistenkarte; ide_context erhält aktive Datei, Diagnosen und Auswahl, die Auswahl kann an den Composer gehen. Seitenleiste mit Live-Transcript, Workspace-Sitzungsauswahl sowie Modell- und Berechtigungssteuerung.

Stellt Titel und Beschreibungen installierter DSH-Plugins auf vereinfachtem Chinesisch dar: Beim Start werden nur Einträge übersetzt, die im lokalen JSON-Cache fehlen, über harness LLM service; metadata { en, zh } dienen resolveText() zur Anzeige. Keine DOM-Änderungen, keine Drittanbieter-API.

Social-Deduction-Spiel gegen die eigenen Modellkonfigurationen. Der Tisch hat N Plätze (standardmäßig sechs, einer davon gehört dir); einige weitere spielen Agenten mit unterschiedlichen Einstellungen für Anbieter, Modell, Temperatur, System-Prompt und Tarnung. Durch Befragen und Abgleichen der Antworten findest du heraus, welche Plätze nicht menschlich sind. Platzidentität und Agentenmodell bleiben bis zur Beurteilung im host state verborgen; danach werden die Tarnparameter aufgedeckt. Jede Runde exportiert ein sitzbezogenes Gesprächs-JSONL samt Urteil. Gleicher Seed und gleiches Zugskript ergeben eine byte-identische Wiedergabe, sodass Läufe mit anderen Modellen oder Tarnstärken verglichen werden können.

Verbindet den DSHM-Android-Client mit DeepSeek-Harness-Sitzungen auf dem Computer für Remote-Chat, Modellwechsel und Freigaben, inklusive Geräte-Kopplung und Widerruf.

OpenAI-kompatibler HTTP-Endpunkt für DSH-Sitzungen plus Smartphone-Panel zum Lesen von Transkripten, Durchsuchen von Dateien, Senden oder Einreihen von Nachrichten sowie Beantworten von Freigaben und Fragen.

Snapshot- und Drift-Gate: Sichert das vollständige sichtbare Tool-Register (name/description/parameters, einschließlich MCP-Tools) als commitfähige JSON-Baseline und warnt deutlich bei Hinzufügung, Entfernung oder Änderung.

Ersetzt vom Agenten ausgegebene Löschbefehle (PowerShell Remove-Item samt Aliassen, Bash rm/unlink/rmdir, CMD del/erase/rd/rmdir) unter Windows, Linux und macOS durch Aktionen im System-Papierkorb. Prüft Skripte vorab nach bestem Bemühen auf dieselben Vorgänge; einen Fallback zum endgültigen Löschen gibt es nicht.

GitHub-Issue-Dienst für DSH: Wandelt die Analyse eines Telemetriefehlers in einen einheitlichen Issue-Bericht um, erstellt eine vorausgefüllte URL für ein neues Issue und kürzt sie bei Überschreitung des konfigurierten Längenbudgets. Eine einfache Beschreibung wird mit dem Deployment-Modell in ein strukturiertes Issue umgeschrieben.

Push-to-talk-Diktat für den Web-Composer: Hotkey halten, aufnehmen und Transkript über DSHs Speech Remote (lokales SenseVoice) in den Entwurf schreiben; Auto-Senden optional.

DeepSeek-API-Abrechnungszeit-Chip im Composer zeigt peak/off-peak und Countdown zum Tarifwechsel. Klick öffnet Regeln; während peak wird Senden abgefangen und vorher bestätigt.

Hängt Dateien/Ordner per Zwischenablage, nativem Picker oder @mention-Pfadsuche an den Composer an; Ordner werden seitenweise lesbares Markdown. Nur macOS (osascript).

Code-Retrieval-MCP mit SQLite FTS5/BM25; Tools code_search/code_outline/code_index/index_status. CJK-Bigramme, deklarationsbewusstes tree-sitter-Chunking, inkrementelle Reindizierung, dreischichtiger Secret-Filter. Chinesische Queries finden englischen Code; standardmäßig kein Vector Store/Embedding. Lokale Python-3.10–3.12-Engine per scripts/install.sh und CODERAG_ROOT im Profile-Patch erforderlich.

Setzt unterbrochene Antworten per /continue oder Aktionsbutton fort (Stopp, Modellfehler, Tokenlimit, Crash) und entfernt danach den Prompt aus dem Transcript.

Fragt Guthaben und Tokenpreise der in DSH eingerichteten Modellanbieter ab, unabhängig von Endpoint oder Relay. Unterstützt cc-switch-Nutzungsskripte und zeigt das Guthaben des gewählten Anbieters unter dem Composer.

Ergänzt die DSH-Einstellungen um eine Tastenkürzel-Seite mit sechs neu belegbaren Befehlen, darunter Wechsel des Berechtigungsmodus und der Reasoning-Stufe sowie Kurzbefehle für Statusseite und Aufgabenliste. PgUp/PgDn navigiert durch die Eingabe; Enter im Composer kann optional neu belegt werden.

Zeigt chinesische Zusammenfassungen auf den Skill-Karten von dsh-skill-mcp-panel: aufgeklappte Karten erhalten Kurzüberblick, Kategorie und Stichpunkte; die englische Beschreibung liegt hinter „原文“. Für nicht kartierte Skills übersetzt der Host bei Bedarf mit dem aktuellen Standardmodell und speichert das Ergebnis anhand eines Hashes des Originaltexts auf der Festplatte. Keine manuelle Eintragung nötig; bereits chinesische Beschreibungen werden übersprungen.

Verbindet TypeSafe/Jev, Cloudflare/Clef, Nace/Drex, selbst gehostetes Laya und eigene Entscheidungsanbieter über eine Schnittstelle. Klassifiziert, filtert und bewertet Agents und Plugins und lokalisiert Bildobjekte mit strukturierten Ergebnissen.

Prüft Vollständigkeit des Notfallübungs-Skripts anhand Phasen, Reaktionsstufen, Führung und Ressourcen; meldet nur Abweichungen, ohne Sachurteil.

Videopipeline mit vier Freigabestufen (brief, script, assets, compose): erstellt aus einem Satz ein erklärendes Video mit ComfyUI-Workflows oder Bild-/Video-APIs und FFmpeg-Montage.