Plugins

Bildverarbeitung für Textmodelle: stellt den enthaltenen stdio-MCP-Server als mcp__opencode_eyes__describe_image bereit, sendet das Bild an StepFun step-3.7-flash und liefert eine ausführliche Beschreibung.

RSS-/Atom-Reader mit gruppierten Abos und ungelesenen/gesamten Einträgen. Synchronisiert FreshRSS über Google Reader API und schreibt Lese-/Sternstatus zurück. Lokaler Bildproxy, optionale BYOK-KI-Zusammenfassung/Übersetzung/Q&A, Podcasts und Volltext.

Registriert FilmLights offiziellen FLAPI-MCP-Assistenten (flapi-dev-mcp) in DSH, damit Agents Baselight-/Daylight-FLAPI-Skripte schreiben und ausführen.

Registriert den in DaVinci Resolve 21.1+ integrierten MCP-Server in DSH, damit ein Agent Resolve über dessen Scripting-API steuern kann.

Überwacht aufeinanderfolgende identische Tool-Fehler und kann vor dem nächsten Modellschritt pausieren. Ursprüngliche Ergebnisse und erfolgreiche Wiederholungen bleiben erhalten; ein Bericht erscheint im DSH-Web-Chat.

Verschiebt KI-Artefakte (Scratch-Dateien, Backups, Logs, Caches) in einen pro Projekt rückgängig machbaren Papierkorb. Beim Schließen des Projekts klassifiziert es Ergebnisse, archiviert Referenzen und erstellt einen Bereinigungsbericht. Python 3 muss im PATH liegen; python3, python oder py werden automatisch erkannt. Fehlt es, läuft die Bereinigung nicht und dies wird gemeldet.

Exportiert die aktuelle Sitzung über eine Schaltfläche im Sitzungsheader und den nativen Speicherdialog als sauberes Markdown. CLI und HTTP-Route nutzen denselben Renderer; Sitzungslogs der Formate v0, v3 und v4 werden direkt gelesen, ohne @deepseek-ai als Peer-Abhängigkeit zu deklarieren.

Ergänzt in der rechten Seitenleiste einen Notizbaum neben einem Markdown-Editor mit Live-Vorschau, Tabs, geteilten Fenstern, Gliederung und Papierkorb. Verwendet normale .md-Dateien und einen schlanken Index pro Workspace, den Agenten über ein einzelnes knowledge-Tool organisieren.

Liest und schreibt Untertitelspuren in SRT, WebVTT und ASS, konvertiert und verschiebt Zeitangaben; prüft auf überlange oder unlesbare cues und transkribiert Audio mit einem konfigurierten Spracherkenner.

Öffnet eine Seite, wartet passend, extrahiert den lesbaren Artikel und erstellt einen Screenshot. Playwright ist optional; fehlt es, wird statisch abgerufen und das Ergebnis weist darauf hin. Eine Seite ohne ausgeführtes JavaScript wird von einer gerenderten unterschieden. Der Inhalt wird anhand der Textdichte möglicher Teilbäume gewählt, nicht anhand von Tag-Namen; so gewinnt der Artikel im Container statt des Containers, der nur mehr Dokument umfasst.

Der Harness verwaltet den dario-Proxy-Lebenszyklus: Start mit dem Harness, Bereitschaftsprüfung und Stopp beim Beenden, damit abonnementsbasierte Claude-/ChatGPT-Modellrouten funktionieren.

Nutzt Abo-Konten als DeepSeek-Harness-LLM-Provider: Kimi Code (OAuth-Geräteflow), Grok/X Premium (OIDC + PKCE), Google Antigravity (Google OAuth + Cloud Code Assist) und GLM/BigModel (ZCode-Browseranmeldung), mit Sichtbarkeit je Modell.

Bündelt den offiziellen Scrapling-Agent-Skill im DeepSeek-Harness-Profil: Bot-Umgehung, verdecktes Browsen, spiders-Framework, adaptives Parsing und JavaScript-Rendering. Wird über den Host-Skillkatalog gefunden.

Thesis- und empirische Analyseumgebung, die IBM SPSS aus dem Gespräch steuert: `spss_check` (Umgebungstest), `spss_variables` (Variablen in .sav mit Labels, Typen, Messniveaus, Fallzahlen), `spss_data` (Fallstichprobe zur Prüfung fehlender/auffälliger Werte), `spss_run` / `spss_run_file` (SPSS-Syntax oder .sps ausführen, relative `CD`-/`GET FILE`-Pfade neu verankern), `spss_analyze` (Häufigkeiten, Deskriptives, Kreuztabellen mit Chi-Quadrat, t-Tests, einfaktorielle ANOVA, Korrelation, lineare Regression). Ergebnisse als strukturierte, per OMS extrahierte Tabellen. Erkennt SPSS 25–31 automatisch; MCP-Server ohne Abhängigkeiten über stdio.

Delegiert eigenständige Coding-Aufgaben über das offizielle Agent SDK an das lokale Claude-Code-Abo und gibt Ergebnisse an die Host-Sitzung. 19 Parameter steuern Modell, Denkaufwand, Berechtigungsmodus, erlaubte Tools, Turnzahl und Budgetgrenze. Hintergrundjobs liefern sofort `jobId` und streamen Ausgaben; ein Session-Handle als `resume` setzt dasselbe Gespräch fort. Befehle über ~20 Sekunden laufen über `mcp__dsh__shell`, das zeilenweise ausgibt, ohne Modellkontext zu verbrauchen. Das Claude-Code-Monitorpanel listet Jobs, zeigt Prozess und Live-Ausgabe und kann abbrechen. Der Delegations-Skill wird zur Laufzeit registriert und mit dem Plugin installiert.

Atomare Betriebssystem-Interaktionsschicht für DeepSeek Harness: Ersetzt Shell-Stringverkettung durch einen stabilen Satz von Verben, verwendet explizite argv-Argumente und behandelt Codierung/BOM/EOL bytegenau. Native Windows- und POSIX-Implementierungen, keine Laufzeitabhängigkeiten, MIT-Lizenz.

SillyTavern-artige Promptregeln für DSH: geschichtete system-prompt-Anker, konstante oder schlüsselwortgesteuerte Einträge, reproduzierbare Wahrscheinlichkeitsfilter und Regex-Umschreibung.

Erstellt Notizen aus DeepSeek-Harness-Unterhaltungen: zitiert ganze Antworten oder ausgewählte Passagen, belässt Markierungen an ihrer ursprünglichen Sitzungsposition, hängt bearbeitbare Markdown-Notizen an, versieht sie mit Tags, filtert nach Workspace oder Sitzung und exportiert Markdown oder ein vollständiges JSON-Backup als lokale JSON-Dateien.

DSH-Host-Plugin: Begrenzt Agenten-Scratch-Skripte auf ein Verzeichnis pro Arbeitsverzeichnis und löscht sie am Ende jedes Turns.

Ziehe Ordner in den DeepSeek-Harness-Web-Composer, statt die Meldung „Ordner werden nur von der Desktop-App unterstützt“ zu erhalten. Ergänzt einen Host-Ordnerdialog, `/folder` und Drag-and-drop/Einfügen in `@path`-Erwähnungen. Läuft im normalen Browser ohne Desktop-App.

Hochpräzise Modellaufrufe für DeepSeek Harness: Passt sich automatisch an abgelehnte optionale Parameter an und hält die Token-Nutzungsabrechnung korrekt.

Betreibt je Projekt einen DeepSeek-Harness-Webserver in WSL2 und verwaltet ihn über die Windows-dsh-App. Jedes Projekt erhält eigenen Dienst, Port und dsh home.

Einheitliche Abonnementanbieter und Nutzungsdashboard für DeepSeek Harness.

DeepSeek-Harness-Plugin zur Sicherung von Workspace-Dateien in S3-kompatiblem Objektspeicher (RustFS / Aliyun OSS / AWS S3). AK/SK werden ausschließlich aus Umgebungsvariablen gelesen und niemals auf Datenträger oder in Protokollen gespeichert.