Plugins

DeepSeek Harness-Plugin, das die grünen Behauptungen des Agenten ehrlich hält: Verifikationsläufe werden zu Belegen, Änderungen werden nachverfolgt und ein veraltetes, fehlgeschlagenes oder verschleiertes „alle Tests bestehen“ wird in einen erneuten Lauf statt in einen Abschluss verwandelt.

One-Click-prägnanter Ausgabestil für DeepSeek Harness: Ergebnisse zuerst, kein Filler, gleiche Arbeitstiefe. Jede finale Antwort beginnt mit einer Klartext-Digest-Karte (Text markieren zum Kopieren), scoped pro Session, funktioniert auch headless/CLI, mit /concise-Kommando, style.md-Overrides und lokaler API. Links und Dateipfade in der Digest-Karte werden als klickbare Chips gerendert: URLs springen, lokale Dateien öffnen mit der Standard-App (v0.9+). Eine Per-Step-Vorgenerierungs-Contract-Erinnerung (v0.11.2+) behebt messbar Digest-Fehler bei Audit-Report/Tabellen-förmigen Antworten.

Generische Workspace-Basis für das dsh-Harness (lokale + entfernte Workspace-Anbieter mit Routing je Workspace), mit SSH als einem konkreten Anbieter: ein Serververzeichnis als SSH-Workspace binden, sodass Datei-E/A und Befehle der Sitzung auf diesem Host ausgeführt werden, Host verwalten

Modellgesteuertes Paket zum Überlaufen des Kontextfensters für DeepSeek Harness: frischer Arbeitskontext, dauerhafte, vom Modell verwaltete Notizen, ein kleiner wörtlicher aktueller Schwanz und gezielte Wiederherstellung der Historie – ohne Zusammenfassung.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.

Bindet externe KI-Chatseiten über einen Same-Origin-Reverse-Proxy mit Website-spezifischen DOM-Adaptern in ein DSH-Seitenpanel ein. Eine Composer-Schaltfläche kann den Entwurf mit dem Hostmodell umformulieren oder einen Zwei-Runden-Ablauf starten: Gespräch komprimieren und optimieren, an die eingebettete Seite senden, Antwort erfassen und in den Composer übernehmen.

dsh-lint-loop v0.7.0 ergänzt begrenzte, schreibgeschützte Evidenzprüfungen für beobachtbare Änderungen durch shell/bash/pwsh und Dateitools. Unsichere Evidenz bleibt incomplete. [Release](https://github.com/lemonxiny55/dsh-lint-loop/releases/tag/v0.7.0)

Verfolgt den Sitzungsfortschritt in DeepSeek Harness ohne Logs zu durchsuchen: Der Agent pflegt eine gewichtete, verschachtelte Checkliste von Phasen bis Einzelschritten, damit Ring und Prozentanzeige dem tatsächlichen Stand entsprechen. Beim Überfahren erscheint die Aktivität; der Tab Session Progress zeigt Ziel, gewichtete Liste, nächste Schritte und Notizen. Nach Sitzungsende bleibt sie als Ergebnisprotokoll erhalten.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

Arbeitsbereich-weite Haftnotizen auf einer unendlichen Canvas: Notizen sind einfache Markdown-Dateien, die manuell erstellt, aus Konversationen erfasst oder von der KI destilliert werden und als Kontext zurückgegeben werden können; enthält 12 Modell-Tools und 5 mitgelieferte Skills zum Erstellen, Taggen, Anordnen, Vergleichen und Zusammenführen von Notizen.

Thema für die dsh-Weboberfläche im Stil der DeepSeek-Startseite: bewegter Partikelhintergrund, durchscheinende Seitenleiste und Eingabezeile, Fortschritt laufender Subagents und DSTT-Farben für Spitzenzeiten.

Gerasterter Schieberegler für Reasoning-Effort, im Eingabefeld neben der Modellauswahl gruppiert, mit Theme-Variablen und Beschriftungen in Englisch, Französisch und Chinesisch.

Cherry-Studio-artiges Einfügen: Mehrzeilen-/eingerückter/eingezäunter Text oder Code, der in den DSH-Web-Composer eingefügt wird, klappt zu einer umrandeten, einklappbaren, sprachgetaggten Karte zusammen und wird beim Senden als eingezäunter Codeblock wiederhergestellt.

Thinking-Indikator für die Reasoning-Wartezeit im DeepSeek-Harness-Web-Composer

Komprimiert den DSH-Zeitkontext von ~280 Zeichen auf 46, indem eine kompakte Datumszeile in den Laufzeitkontext-Snapshot injiziert wird; keine Laufzeitabhängigkeiten.

Lese-Archiv für dsh: nach dem Lesen von Open-Source-Code schnelle Notizen erfassen oder ausführliche Tiefennotizen schreiben, die sich zu einer Karte pro Repo / Datei / Symbol gruppieren und als nur anhängbares Log von Markdown-Notizen gespeichert werden, die du in Obsidian öffnen kannst; Verlauf abfragen, letzte Lektüren durchsuchen oder im eigenen Obsidian-Vault suchen und verwandte Notizen mit einem Lese-Eintrag verknüpfen. Neun Tools, ein /codevault-Befehl und ein Code-Lese-Skill.

Review-Tab für DeepSeek-Harness-Sessions: Workspace-Änderungen gegenüber HEAD oder beliebigen zwei Refs als filterbarer Dateibaum mit Side-by-Side-Diffs, ein Lane-Commit-Graph mit Blame und Dateiverlauf, Suche in drei Bereichen, Zeilenkommentare zurück in den Composer und abgesicherte stage/commit/branch/tag/stash/conflict-Operationen.

Vor-Ort-Due-Diligence und Unternehmensrecherche in DeepSeek Harness für Kunden-Hintergrundprüfungen und Risikoprofile, mit Budget-Freigabe für Qichacha-MCP-Tool-Aufrufe und Entitätsbestätigung.

Adobe Lightroom Classic als native dsh-Tools über den lightroom-py MCP-Server: Katalog lesen, Entwicklungseinstellungen und Presets anwenden, JPEG/TIFF/PSD/DNG exportieren und Bewertungen, Labels, Stichwörter sowie IPTC schreiben – 15 Tools, die das lokal installierte Lightroom Classic steuern, ohne Cloud-Roundtrip; das Python-Paket liegt auf PyPI und das Lightroom-Plugin wird mit einem Befehl installiert.

Multi-Modell-Orchestrator: Das Hauptgehirn zerlegt komplexe Aufgaben und verteilt Teilaufgaben je nach Stärken an GLM-/Kimi-/Qwen-Subagenten, mit Token-Verbrauch pro Modell.

Xianxia-Desktop-Pets, verknüpft mit Live-Agentensitzungen: MC-Pixel-Gefährten erscheinen, wenn Subagenten starten (bis zu 3 auf dem Bildschirm), mit Aufbewahrungsbeutel-Sammlung, Artefaktmenü per Rechtsklick, Pet-Galerie-Auswahl und Export ins Codex-Desktop-Pet-Format.

Kombinationspatch für STARDUSTLCs 18 DSH-Plugins. Ein Befehl fügt gemeinsame Standardkonfigurationen für Office-, Medien-, DevOps- und Benachrichtigungs-Presets ein. Jede Komponente wird direkt mit einem einzeiligen add-Befehl installiert; flach aufgebaut, ohne Git-Unterabhängigkeiten.

Ein RTS-artiges Orchestrierungs-Dashboard, in dem Befehle Chats ersetzen: Ein residenter Commander-Agent zerlegt jeden Auftrag in Task-Briefs mit Abnahmekriterien, typisierte Subagenten-Truppen (recon/engineer/medic/scribe) führen sie in isolierten Workspaces aus, und jede Sitzung wird nach dem Auftrag indiziert, der sie gestartet hat.

UI-Generierung auf Seitenebene für DeepSeek Harness: Design-Tokens (theme.json) und Code-Standards (code-style.json) steuern einen dsh-fuse-Zaun, der ganze Seiten rendert, mit Spezifikations-Vorvalidierung, einem Thema-Kontrast-Wächter, einem pixelgenauen Stil-Inspektor (getComputedStyle), Undo-Verlauf und einer Einstellungs-UI.