Plugins

Schreibgeschütztes orchd-Panel in der rechten DSH-Seitenleiste: Aufgaben- und Ideenboard, Abhängigkeitsgraph, Review-Zeitachse und Installationseintrag für das Projekt der aktuellen Sitzung.

Überwacht ein Verzeichnis und liefert nach Ruhe im Baum einen gebündelten, deduplizierten Diff, ohne Schreibvorgänge der Sitzung selbst. Je Watch wird die Zustellung konfiguriert: neuen Turn auslösen oder für den nächsten Schritt einreihen.

Zeigt den Kontextverbrauch jeder Skill und blendet sie ohne Löschen aus dem Katalog aus. Listet jede Skill auf dem Datenträger mit der exakten Katalogzeile für das Modell (normalisierte und am Limit gekürzte Description), Body-Größe und Token-Schätzung. Zeigt die Katalognachricht bytegenau wie beim Agent, vergleicht sie mit der bereits in der aktuellen Sitzung veröffentlichten Kopie und meldet Skills, die wegen ungültigem Frontmatter oder Shadowing durch eine höher priorisierte Root nicht im Katalog landen. Ausblenden setzt disable-model-invocation im Frontmatter, behält aber die Datei; `/name` funktioniert weiter. Import aus ClawHub, Skills.sh und GitHub-URLs sowie Deinstallation nutzereigener Skills möglich.

Skill-Verwaltungsseite für dsh: je Agent-Modus Skill auf on, manual only, model only oder off setzen; Ladevorgänge je Modus aus dem Sitzungsverlauf zählen; skills.sh durchsuchen und von GitHub installieren; aus Codex, Claude Code oder Ordner importieren; Skills erstellen, bearbeiten, versionieren und löschen (Papierkorb). Modi funktionieren auch nach Deinstallation weiter.

Investment-Recherchepaket: 10 Tools (Suche, Seitenabruf, Quellenprüfung, Behauptungsprüfung, Zahlenprüfung, Channel-Status, Workflow-Loader, Chart-Engine, PDF-Renderer, PDF-Gate) und 23 angepasste Skills von ai-berkshire. Ein sechsstufiger Ablauf lässt vier parallele Agents (Duan Yongping, Buffett, Munger, Li Lu) ein Unternehmen untersuchen, gegenseitig prüfen und ein diagrammreiches PDF mit Titelblatt, Tabellen, Bildunterschriften und Seitenzahlen erstellen. Python 3.10+ erforderlich; Chart- und PDF-Tools benötigen auch python-docx und matplotlib.

Skill-Erstellungskonsole für die Web UI: Ruft offizielle Creator-Skills ab und übergibt Anforderungen an Huawei Cloud, einen generischen oder REST-API-Creator. Bewertet die erzeugte Skill nach einem 10-Punkte-Schema und sendet Einzelabzüge zurück, bis 8,5/10 erreicht sind.

Prüft vor Veröffentlichung Geometrie: Pixel, Verhältnis, dpi, Größe/Format, reale Druckbreite, Farbmodus. Keine Inhaltsprüfung (QR, Text/Bild-Anteil, Rechte, Verbote). Nur Python-Standardbibliothek, keine Drittpakete, Eingaben unverändert; Python 3.8+. 10 Plattformen/20 Slots mit Vertrauenslabel: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, Zeitschriften, Druck, Kundenauslieferung. Auflösung per ID/chinesischem Namen/Alias (Fuzzy). Manuell oder automatisch nach Datei-Ausgabe bei genanntem Veröffentlichungsziel; bei Erfolg eine Zeile, Details nur bei Fehlern. Zeitschrift/Druck: reale Breite per Pixel/dpi, erkennt zu kleine Drucke trotz gültigem dpi-Metadatum. Mehrfachbilder: Konsistenz prüfen, Ausreißer nennen.

Evidenzbasierte Wiederverwendungs-Skill für DeepSeek Harness: Sucht vor Implementierung, Portierung, Abhängigkeitswahl oder Tool-Fehlerbehebung schrittweise nach vorhandenen Lösungen im lokalen Projekt und auf dem Rechner. Bewertet Wiederverwendung anhand prüfbarer Belege, lehnt sie bei unerfüllten Kernanforderungen oder Risiken ab und meldet Ungeprüftes. DSH-Bundle registriert die Skill bei ctx.skills.

Prüft Sitzungs-Transkripte von Coding-Agents der letzten zwei Wochen und meldet, welche Skills, Hooks und Regeln funktionieren, Aufmerksamkeit benötigen oder ungenutzt sind. Nur Claude Code und Codex; DSH-eigene Transkripte werden nicht unterstützt. Benötigt Python 3.

Technische Checklisten nach Gillespies Fundamentals of Vehicle Dynamics: 164 Karten für die 10 Buchkapitel, über einen Skill-Eintrag mit zweistufigem Routing. Jede Karte nennt Recheneingaben, Verfahren, Grenzen der Gültigkeit und eine Seitenreferenz; die Erklärung selbst bleibt im Buch. Keine Textpassagen werden wiedergegeben. 44 Quellenmängel (Druckfehler, OCR-Schäden, interne Widersprüche) sind dokumentiert, jede Karte trägt eine Review-Listen-ID. Lernhilfe, kein Ersatz für das Buch.

OCR für gescannte, rein bildbasierte PDFs mit Markdown-Ausgabe. Da ein Buch etwa eine Stunde dauert, wird jede Seite checkpointed und ein unterbrochener Lauf fortgesetzt; ein Fortschrittslog zeigt den Status, der Qualitätsbericht leere Seiten und unsichere Zeilen. Erfordert Python 3.10+ und `pip install -r requirements`; beim ersten Start wird das OCR-Modell heruntergeladen.

Enthält die kb-curator-Skill für eine lokale Wissensbasis mit drei Ebenen und verweigert die Indexierung nicht vom Nutzer freigegebener Inhalte. Die L2-Suche erfordert separat installiertes @kenz1117/dsh-engram; die Engine läuft nur unter Windows.

Vermittelt Agents den DSH-(Cordis-)Plugin-Autorenvertrag und den Einreichungsprozess für den dsh-Pluginmarkt, vom Bundle-Manifest und Entry-Modul bis zum Pull Request.

Ordnet alle geladenen Skills in nutzereigene Workspaces ein, über einen Tab in der rechten Seitenleiste. Jeder Workspace hat eigene Kategorien und Skill-Zuordnungen; Kategorien lassen sich direkt erstellen, umbenennen, sortieren und löschen, Skills per Ziehen oder Auswahl verschieben. Beim ersten Start kann das Profilmodell die erste Einteilung erstellen oder Skills in zuvor vom Nutzer angelegte Kategorien einordnen. Klick auf eine Zeile kopiert `/skill-name`; Hover zeigt die mitgelieferte Beschreibung.

Ermöglicht das Durchsuchen, Umschalten und Bearbeiten von Agent-Skills auf der Verwaltungsseite; der Agent kann selbst neue Skills schreiben.

Skill-Panel für die DSH Web GUI: listet installierte Skills mit chinesischen Annotationen, acht Kategorienfiltern, Pinyin-/Fuzzy-Suche und Sortierung nach Pin und Aktualität. Verwaltet Skills direkt: anheften, deaktivieren, anzeigen, mit Rückgängig-Option deinstallieren. Eigene Wartungs-Skill enthalten.

Fork der offiziellen Microsoft-.NET-/C#-Skills für KI-Coding-Agents, zusätzlich als DeepSeek-Harness-Plugin paketiert. Deckt Entwicklung, Tests, Diagnose, Migration und KI-Integration ab.

Zeigt, welche Skills jeder Turn aufgerufen hat, und installiert, aktualisiert oder entfernt Skills in der App.

Extrahiert Bilibili-Plattform-/KI-Untertitel oder nutzt externe/eingebettete Untertitel sowie ASR/OCR als Fallback und erzeugt Markdown, Word, PDF, TXT, SRT oder JSON mit Zeitstempeln, zweisprachiger Ausrichtung und Qualitätsbericht. Python 3.10+ erforderlich. Plattform-/KI-Untertitel benötigen ein Bilibili-SESSDATA-Cookie; OCR/ASR/PDF benötigen ffmpeg, faster-whisper und LibreOffice oder reportlab.

Skill zur Reproduktion von Fachartikeln und Codegenerierung für Innen- und Außenballistik. Für PDF-Rendering wird LibreOffice Kit, für Formel-OCR ein Vision-API-Schlüssel (z. B. Qwen-VL) benötigt.

Skill-Filterung per Tags: Weise Skills Tags zu und übergib je Workspace oder Unterhaltung nur die Teilmenge, die ein boolescher Tag-Ausdruck auswählt (z. B. `pdf + docx` oder `aegis * plugin`). Ausgeschlossene Skills werden per deny-shadow aus dem Modellkatalog entfernt, nicht nur in den Einstellungen versteckt. Skills außerhalb des Ausdrucks lassen sich manuell hinzufügen oder zwangsweise deaktivieren. Das enthaltene `tagging-skills` zeigt dem Agent, wie Tags anhand der laufenden Maschine abgeleitet werden.

Zeigt ein OpenWiki aus dem Workspace in der rechten DSH-Web-Seitenleiste an: erkennt das Wiki-Verzeichnis, stellt es mit dem offiziellen `openwiki visualize`-Reader an einem Loopback-Port bereit und bindet es im eigenen Tab ein. Vergleicht installierte openwiki-/DSH-Versionen mit konfigurierbaren Mindestständen und prüft im Registry auf eigene Updates.

Liest und schreibt WPS-365-Cloud-Dokumente (smart documents und .docx/.xlsx/.pptx) über das lokal installierte wps365-cli und prüft vor dem Schreiben auf Konflikte. Erfordert ein WPS-365-Unternehmenskonto.

Speichert ausdrücklich freigegebene Unterhaltungen als strukturierte Markdown-Lernnotizen mit Themenordnern und gepflegtem Index.