Plugins

Browser-Provider für DeepSeek Harness: erledigt Webaufgaben Schritt für Schritt im echten Browser anhand einer indexierten Aktionstabelle statt HTML oder Screenshots. Pro Schritt eine gebündelte Jev-Entscheidung statt eines ganzen Modellturns; Repo-Benchmark: Median 1,1 s gegenüber 2,8–3,6 s pro Chatmodell-Turn. Die Unterhaltung erhält nur das Fazit und wächst nicht mit Seitenkontext. Ziele stammen aus der gerade gelesenen Seite; bei Änderung wird neu gelesen. Nutzt den Session-eigenen Browser und lässt dein normales Chrome unangetastet, außer im attach mode.

Forschungsbibliothek und Skill-Sammlung für DSH: Projektordner, Abbildungen mit dokumentierter Herkunft, Entwürfe, Referenzen, Datentabellen, Journalprofile und Einreichungen; mit Vorgaben zu Schreiben, Zitieren und Origin-Diagrammen für Forschungsagenten.

OpenAI-kompatible Bildgenerierung in DeepSeek-Harness-Unterhaltungen: Text-zu-Bild, Bildbearbeitung und Stapelgenerierung direkt im Gespräch.

Kosten je abgeschlossenem Zug in CNY; Klick zeigt Tokens je Kategorie, Preis, Regel und Abrechnungszeit. Settings: Modellpreise, 4 Tokenkategorien, wöchentliche Spitzen-/Nebenzeitregeln mit freien Multiplikatoren und übersteuernde Promo-Zeitfenster. v0.2.3 liest Guthaben/Restkontingent von 14 Providern (DeepSeek, OpenRouter, Zhipu GLM, Moonshot, MiniMax, Kimi Coding, OpenAI-Relays u. a.) und Tages-/Monats-/Sitzungsausgaben. Lokales Ledger mit atomaren Writes, ein Buch je API-Key, 1–24 Monate Aufbewahrung, JSON-Export; Monatskalender auch ohne Guthabenmessung manuell änderbar, optionale Notiz. Verbrauch/Preise lokal aus Providerdaten; Guthaben direkt per eigenem Key aus Provider-API. Keine Drittübermittlung.

Liest und schreibt aus jeder Sitzung in einen selbst gehosteten Bitwarden-/Vaultwarden-Tresor: elf bitwarden_*-Tools, Echtzeit-WebSocket-Sync mit Polling-Fallback und Modi readonly/ask/auto write. Optionales lokales Masking: Passwörter bleiben stabile Platzhalter, bis jedes Feld einzeln eingeblendet wird; Sitzungslogs auf Disk werden nach bitwarden-Geheimnissen durchsucht und bereinigt. Masking und Log-Bereinigung sind getrennte Schalter.

Gedächtnis-Aufbauteam für DeepSeek Harness: Jede Nachricht löst einen fünfstufigen Zyklus aus (judge, retrieve, assemble, feedback, calibrate), getragen von subagents als judge, retriever, archivist, advocate, editor und scribe. BM25-Suche, chronologisches Material und LLM-Zusammenstellung erzeugen nützliche Pakete für linghun. Funktioniert mit dsh-linghun.

Beleggestützte Websuche für DeepSeek Harness über OpenRouter-kompatible Gateways: `web_search` nutzt denselben Endpunkt und Schlüssel wie die Chatmodelle, liefert zitierbare Quellen und lässt sich unter Plugins konfigurieren.

`anagenesis` ist eine programmierbare Gedächtnis-Orchestrierungsschicht und selbstlernende Engine für DeepSeek Harness. Sie bietet einen geschlossenen Speicherzyklus ohne externe Gedächtnis-Plugins, 17 semantische Gedächtniswerkzeuge für Agents (abrufen, speichern, hochstufen, zurückstufen, teilen, sperren, ablaufen lassen und kontrafaktisch überdenken), zur Laufzeit wechselbare Injektionsstrategien sowie eine auditierbare, rücksetzbare Selbstanpassung der Metapolitik. Alle Effekte sind reversibel. Das Agent-Preset `anagenesis` wird automatisch registriert; die Visualisierung benötigt keine Abhängigkeiten und umfasst Terminal-Dashboard, Mermaid/D2/ASCII-Textdiagramme und ein optionales Desktopfenster.

Projektbezogener Speicher für DSH. Wissensaufbau und plugin-eigene Prompts sind editierbar, sodass Bibliotheksstruktur und Modellsteuerung ohne Codeänderung angepasst werden können. Standardmäßig ist ein selbst gestaltetes Projektdokument (zunächst handoff) das Projektobjekt; das Plugin erkennt das Sitzungsprojekt, bindet Wissen daran und überführt Verallgemeinerbares in theme/global-Ebenen. Natürliche Logik filtert Wissen vor, Kontextkomprimierung und Archivierung sind steuerbar.

Chip am linken Ende der Composer-Toolzeile zeigt, ob DeepSeek gerade Spitzen- oder Nebenzeit berechnet. Klick zeigt Status und Tarif, Countdown bis zum Wechsel und den Grund: Wochenende, benannter Feiertag, 调休-Ausgleichsarbeitstag oder außerhalb der Spitzenzeiten. Berechnung in Peking-Zeit mit explizitem UTC-Offset, unabhängig von der Rechneruhr. Enthält eine feste China-Feiertagstabelle für 2026 (33 Feiertage, 6 调休-Arbeitstage); für spätere Jahre wird fehlende Abdeckung angezeigt statt geraten.

Verwaltet Skills und MCP-Server in einem DSH-Einstellungsfeld. Skills werden von Disk gelesen: anzeigen, suchen, Inhalt ansehen, erstellen, umbenennen, löschen; vor jedem Löschen wird gesichert. Globale MCP-Zeilen stammen aus dem echten cordis.patch.yml-Loader; Projekt-Einträge werden nur in Sitzungen dieses Projekts eingebunden. Aufgeklappte Karten zeigen tatsächlich registrierte Tools. Serverbezogene Allow-/Deny-Regeln behalten nur benötigte Tools; blockierte Tools gelangen nicht ins Registry und kosten pro Zug keinen Kontext. Status je Server (verbunden mit Toolzahl, erneuter Versuch, aufgegeben, Aktivierung fehlgeschlagen) samt Neuverbindung macht Startfehler sichtbar. Importiert vorhandene Konfigurationen aus 26 weiteren MCP-Clients.

Geplanter Task-Dispatcher: Ein dsh-Host-Plugin startet wiederkehrende Agentenaufgaben aus einer zentralen Tabelle, jeden Lauf als eigene dsh-Sitzung. Die Planung ist reine Logik und verursacht keine Modellaufrufe.

Lokale Mehrmodell-Spracherkennung für den DSH-Web-Composer: Whistle oder Voz auswählen, Modelle werden je nach Bedarf geladen. Wird als DSH-Bundle ausgeliefert.

Sicherheitsprüfung für DeepSeek-Harness-Plugins: Abhängigkeitshinweise, kontextbezogene statische Belege, Aufrufschranke für Hochrisiko-Plugins und reversible, prüfungsfreigabepflichtige Durchsetzung.

Führt eine Anweisung auf allen erreichbaren Windows-/macOS-Rechnern netzwerk- und regionsübergreifend aus. Ein Relay ohne Abhängigkeiten nutzt ausschließlich ausgehende Verbindungen (Tailscale, öffentlicher VPS hinter TLS oder Tunnel). Jeder Rechner arbeitet im eigenen Checkout und liefert Commit, Working-Tree-Fingerprint und Befehls-Hash zurück. Umgebungsabweichungen gelten als nicht verifizierbar, nicht als anderes Ergebnis. Zum Senden ist ein Operator-Token getrennt vom Geräte-Token je Rechner nötig.

Erstellt Blender-Produktszenen in DSH mit bearbeitbaren Rezepten, Modellimporten, Vorschauen und PNG-/MP4-Ausgabe; inklusive Arbeitsfläche und Agentenkonfiguration.

Sitzungsübergreifendes Task-Relay für DSH Desktop 0.2: sechs relay_*-Steuerungs-Tools, unabhängige Seitenleistensitzungen, Live-Ermittlung des Host-Origin, dauerhafte Turn-End-Prüfungen und enthaltene Relay-Skill.

Browser-Automatisierung für DSH: füllt Formulare aus, liest Listen und arbeitet über Tabs auf echten Seiten mit vorhandenen Logins. Eigenes sichtbares Desktopfenster; minimiert läuft es ohne Fokusentzug weiter. Login, CAPTCHA oder nativer Dialog halten den Lauf an und geben die Seite an dich zurück; es bestätigt nie in deinem Namen. Login bleibt über eigenes Profil plus erneutes Einspielen von Sitzungscookies erhalten. 23 Playwright-Tools (20 stets aktiv, 3 gesperrt und standardmäßig aus), URL-Allowlist, Dialog-Unterbrechung und per Tests fixierte CDP-Methoden-Allowlist auf Mechanismusebene.

Terminalinterner Pluginmanager für dsh-tui: installierte Plugins und Bundles auflisten sowie installieren, entfernen, aktivieren oder deaktivieren, ohne die TUI zu verlassen.

Führt DeepSeek-Harness-Sitzungen im WSL-Subsystem aus: Shell, Dateioperationen und Befehle bleiben darin; Ordnerauswahl und GUI-Terminal verwenden ebenfalls Subsystempfade. bubblewrap im Subsystem isoliert Befehle.

Nur-Lese-Skill-Inspector für DeepSeek Harness. Trennt tatsächliche Ladevorgänge (nur beobachtete Belege) von auffindbaren Skills und Deklaration von Ausführung. Status declared/observed/unavailable: ohne Beleg „nicht beobachtet“, nie „nicht ausgeführt/ausgelöst“; Ergebnisse werden dem Skill nicht zugeschrieben. Validierung/Evaluation getrennt; vergleicht Wiederholfälle ohne Wertung. Testet should-trigger/should-not-trigger in einer echten neuen Sitzung und unterscheidet Modellaufruf/Benutzeranforderung (/name ist kein natürlicher Trigger). skill_review (read-only) nennt Paket/Auslassungen. Lokal aus Definitionen/Sitzungsbelegen berechnet. Chinesisch nutzt das Hostmodell nur auf Anfrage, bewahrt Fences/Pfade/Frontmatter lokal. Klonen ändert weder Quelle noch führt es Skripte aus.

Bildgenerierung mit Galerie in der Seitenleiste und drei Agenten-Tools (paint_image, paint_images, edit_painting). Anbieter: ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI und Zhipu sowie jeder OpenAI-kompatible Endpunkt, jeweils mit eigener Proxy-Einstellung.

Zählt abgeschlossene Kompaktierungen je Sitzung in einem schwebenden Fenster und warnt erst bei Wiederholungen plus zusätzlichem Tokenverbrauch oder hoher Kontextbelegung. Alle drei Schwellenwerte sind in Settings einstellbar.

Modellzuordnungs-Panel für den dsh-Webchat: lokale, netzwerkfreie strukturelle Fingerabdrücke (Template-Token-Lecks, Glitch-Canaries, Tokenizer-Nutzungsvektoren) bewerten, welchem von 29 KI-Anbietern Sitzungsantworten am ähnlichsten sind. Mit Belegprotokoll pro Behauptung und aktivem 12-Proben-Test.