Plugins

A-Aktien-Multi-Agent-Analyse hinter /trading-agent, portiert von TradingAgents-AShare, mit 14 Rollen (Analysten, Bull/Bear-Debatte, Risiko-Review, Trader) durch die Harness-LLM-Route.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

Fügt auswählbare animierte Skins zur Status-Zeile „Deep diving…" hinzu, mit konfigurierbarer Größe und optionalem Status-Text-Ersatz.

Ein selbst-evolvierendes Plugin für DeepSeek Harness: Es beobachtet, wie der Agent arbeitet, schlägt über das LLM Verbesserungen seiner eigenen Assets vor, validiert jeden Vorschlag in einem sandboxed Test-Agenten und wendet nur verifizierte Mutationen an – mit versioniertem Journal und automatischem Rollback bei Regression.

Windows-exklusive Computernutzung für DeepSeek Harness: erfasst den virtuellen Bildschirm und steuert Maus und Tastatur über 9 Tools auf Basis von PowerShell und Win32 SendInput; kombiniert mit picturereader, damit textbasierte Modelle den Screenshot-Analyse-Aktion-Verifizierung-Kreislauf vollständig lokal abschließen können.

Memo — Sitzungsspeichersuche für DeepSeek-Harness-Agenten: sitzungsübergreifender Volltext-Abruf (memo_search), destillierte Notizen (memo_remember) und Korpus-Statistiken (memo_stats) über den offiziellen sessionQuery-Dienst. Keine Infrastruktur, lokal-zuerst.

Bidirektionale WeChat-Brücke für DeepSeek Harness über das iLink-Protokoll: persönliches WeChat per QR-Scan binden und mit einem lokalen DSH-Agent aus dem Chat chatten (Text, Bilder, Sprache-zu-Text, Dateien); ein Web-Einstellungspanel verwaltet Bindung/Start/Stopp/Status, Projekt-Sitzungs-Bindung setzt die Konversation auf dem Desktop fort, proaktive wechat_notify-Pushes enthalten Throttling, und der reine Node-Daemon läuft auf Windows/macOS/Linux.

KI-Skill zur Wahrsagerei für DeepSeek Harness: Feng Shui, Gesichtlesen, BaZi, Tierkreiszeichen, tägliche Divination und chinesischer Almanach.

Local-first Agent Experience Network für DeepSeek Harness: destilliert Task-Level-Erfahrungen aus Traces und Live-Manifesten, bewertet sie anhand von H0-H4-Evidenz, entdeckt sie per Kompatibilität und befördert sie erst nach explizitem Review.

Sitzungsübergabe und Kontextverwaltung: Strukturierte Übergabedokumente (Export/Fortsetzen/Status), damit eine neue Sitzung nahtlos fortfahren kann, sowie aktive Kontextbereinigung (acp_*-Tools über die offizielle Kompaktierungs-API mit vom Modell verfassten Zusammenfassungen).

Stellt die Live-Aktivität von Multi-Agent-Sitzungen als Pixel-Art-Büro in einem Seitenpanel der Web-UI dar - jede Sitzung ist ein Ochsen-/Pferdearbeiter, der bei Arbeit an seinem Schreibtisch tippt oder im Leerlauf umherstreift, mit Klick-zum-Ansehen-Arbeitsmonitoren und Freigabekarten direkt an Ort und Stelle.

DSH-Updater + Synchronisierung der offiziellen Doku in Settings: npm-Update von @deepseek-ai/dsh per Klick mit Live-Fortschritt (npm-Output-Stream, Laufzeitzähler, monotone Leiste), Multi-Kopie-Schutz, der nur die laufende Instanz anfasst, Source-Tree-Modus via git pull, PowerShell 7-Installation per Klick unter Windows, inkrementelle Synchronisierung des offiziellen docs/-Verzeichnisses mit Fortschritt sowie die Modell-Tools dsh_docs_search / dsh_docs_read.

Karten- und Routing-Tools: Routenplanung für Auto, ÖPNV, zu Fuß und mit dem Fahrrad, Geocoding und POI-Suche standardmäßig über freie OSM/OSRM-Daten, mit optionalem Amap-(高德)-Schlüssel für bessere Abdeckung in China.

Ruft aktuelle, versionierte Bibliotheksdokumentation und Code-Beispiele von context7.com für DSH-Agents via context7_search- und context7_get_docs-Tools ab.

Proaktive Token-Bucket-Ratenbegrenzung pro Provider, die Anfragen über dem Limit vor dem Senden in die Warteschlange stellt und so Upstream-429-Fehler verhindert.

Offizielles DSH-Plugin für nuphus-mcp (von den nuphus-mcp-Maintainern): Desktop- und Browser-Automatisierung (38 Tools) mit PaddleOCR-Elementerkennung und Chrome-CDP-Browsing, über einen persistenten stdio-MCP-Kindprozess.

Installiert ein Orchestrator-Agent-Preset, das plant und an modellfestgelegte Spezialisten-Subagents (explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council) delegiert, mit benannten Modellprofilen, die über eine omoslim-CLI umgeschaltet werden, und einer Web-Inspector-Schaltfläche, die die aktuellen Subagent-Modelle anzeigt.

Durchsucht von dsh-checkpoint-rewind erzeugte Checkpoints als Zeitlinien von Zeitknoten und zeigt zeilenweise Diffs pro Datei zwischen beliebigen zwei davon, mit Trace-Wiedergabe aus Sitzungsprotokollen (kein Snapshot-Producer nötig) und vorschauorientiertem Workspace-Rollback mit Einzelschritt-Undo, über /diff- und /rollback-Befehle, eine JSON-HTTP-API und ein GUI-Panel.

Lokale OCR für DeepSeek Harness: Bild einfügen/anfügen, Text über PP-OCRv5 + ONNX Runtime erhalten, vollständig offline. TUI (cc-tui) und Web.

Stellt Pi-Prompt-Vorlagen als Slash-Befehle für DeepSeek Harness bereit

Vollständiges, lokal-zuerst arbeitendes Issue-Board, eingebettet in die DSH-Web-GUI: Kanban-/Listen-/Gantt-/Workflow-/Dashboard-Ansichten, AI-Chat pro Aufgabe, Anhänge und Labels, automatische Übernahme von To-do-Aufgaben durch dsh-routines — Daten liegen in lokalem SQLite (dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

Web-Audio-Lebenszyklus-Signale für DeepSeek Harness: zehn konfigurierbare Ereignisse, drei geräuscharme Standardwerte, benutzerdefinierte Sounds pro Ereignis und keine mitgelieferten Audio-Assets.

On-Demand-Vision für reine Text-DSH-Sitzungen: Bilder werden zu Markern, und ein vision_describe-Tool sendet nur das Bild und die Frage an ein OpenAI-kompatibles Vision-Modell