Plugins

Plugin-Store für die DSH Web UI: Katalog durchsuchen, suchen, Ein-Klick-Installation, Kompatibilitäts-Badges und Liste installierter Plugins.

Anmeldetor für die dsh-Weboberfläche: Passwort- oder Shared-Token-Authentifizierung, Sitzungs-Cookies, Ratenbegrenzung und Benutzerverwaltungs-CLI (dsh.bundle-Manifest seit 0.4.1, Ein-Befehl-Montage mit `dsh plugin add`).

Sprach-IA-Freundin für die Web-UI: FunASR-Mikrofoneingabe, Qwen3-TTS gesprochene Antworten, Animationsfenster für den Begleiter und Zwei-Wege-QQ-Chat (Text/Sprache/Bild-Push) via NapCat.

Browser-Benachrichtigungen und ein Signalton, wenn ein Sitzungs-Turn endet, der Agent eine Frage stellt oder eine Genehmigung aussteht; Klick auf die Benachrichtigung springt zur Sitzung; Remote-Trigger-Endpunkt und SSE-Kanal (npm: dsh-my-notify).

Aufgabenzuverlässigkeit: automatischer Neuversuch bei Modell-Timeouts/-Fehlern, automatische Fortsetzung unerledigter Aufgaben, Abschlussprüfung, Unterbrechung von Denkschleifen, Wiederaufnahme nach Schlafmodus oder Neustart, Autopilot-Modus und Remote-Trigger-Endpunkt (npm: `dsh-task-reliability`).

White-Box-Kausal-Leitplanke für dsh: Jeder Tool-Aufruf wird vor der Ausführung entlang einer deterministischen kausalen Logikkette geprüft — blockiert destruktive und Anmeldeinformations-Datei-Operationen, eskaliert wiederholte Grenzverletzungen, trennt fehlerhafte Verknüpfungen bis zur verifizierten Behebung und gibt Risikobewertungen für nicht prüfbare Ausführungen ab; läuft vollständig lokal ohne API-Kosten, plus 6 White-Box-Selbstprüfwerkzeuge.

DSH Prompt Library-Plugin: Prompt-CRUD, Tags und Kategorien, Import/Export, KI-Politur, ausgewählten Text mit einem Klick übernehmen, Erinnerungen in der Seitenleiste und in der Assistenten-Blase.

Multi-Plattform-Recherche- und Deep-Search-Pipeline: harvest_scout für parallele Entdeckung über GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili und YouTube; harvest_deep_research für automatisch erstellte umfassende Rechercheberichte; dazu Extraktion, Quellenübergreifende Verifikation und Glaubwürdigkeitsprüfung.

Multiuser-Anmelde-Gateway für die DSH-Weboberfläche: Beim ersten Besuch wird das Administratorkonto erstellt; Administratoren fügen Benutzer im GUI-Einstellungsbereich hinzu und verwalten sie; normale Benutzer sehen nur ihre eigenen Unterhaltungen und nicht authentifizierte Besucher werden zu /login weitergeleitet.

Führt alle lokal angemeldeten WorkBuddy-Konten in DeepSeek Harness zu einem automatisch ausweichenden Modellpool zusammen (Multi-Konto-Rotation, Live-Credits und ein Modellkatalog mit Credits-Multiplikatoren pro Modell und Gratis-/Nachtrabatt-Tags).

Computer-Nutzung über ein externes USB-HID-Gerät: Benennen Sie ein Ziel in natürlicher Sprache, ein Vision-Modell lokalisiert es in einem zugeschnittenen Fensterscreenshot, und ein Raspberry Pi Pico 2 bewegt die echte Maus und tippt auf der echten Tastatur. 7 Tools. Windows bietet Fensterauflistung, pro Fenster zugeschnittene Ausschnitte und automatisches Fensteranheben; macOS benötigt pyobjc und bietet nichts davon; Linux wird nicht unterstützt.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

Pro-Event-Sound-Benachrichtigungen: Turn-Abschluss, Genehmigung, Frage, Plan-Review, Goal-Blocked und Task-Failure erhalten jeweils eigenen Sound und eigene Lautstärke, konfigurierbar in der Web-UI (integrierter Synth, Mute oder lokale Audiodatei).

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

Git Bash Shell-Tool für Windows: führt Befehle über das in Git for Windows enthaltene bash aus, mit Timeout, Sandbox, Ausgabekürzung und Hintergrundjobs, ersetzt das langsame pwsh-Tool und das WSL-exklusive bash-Tool.

Einstellungsseite für pro-Modell-Fähigkeiten: Reasoning-Effort-Stufen mit ihren Wire-Spellings, Eingabemodalitäten und Token-Kapazitäten, geschrieben als Deklarationen oder sparse Katalog-Overrides.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash auf der offiziellen API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro-/Flash-Pfade und epoch-bewusste Katalogverwaltung für Stabilität in langen Sessions.

Clientseitiges erneutes Rendern von edit/write-Tool-Karten mit einem nahezu linearen Diff auf Zeilenebene, das doppelte unveränderte Zeilen entfernt und die tatsächlich geänderten Zeichen innerhalb ersetzter Zeilen unterstreicht.

AI-for-Science-Forschungs-Workflow-Skill für DeepSeek Harness, für Forscher und Doktoranden mit agentenbasierter KI: mehrwinklige Literaturrecherche mit Dateien pro Winkel, Experimentdesign mit Caveat-Liste, Abbildungen und Paper-Lesen; jeder Job gibt Dateien sowie ein Cross-Verification-Briefing für ein zweites Modell zurück. Null Abhängigkeiten, MIT.

🔔 Fensterübergreifende Fertigstellungs- und Genehmigungsbenachrichtigungen für DeepSeek Harness — Popup-Erinnerungen im Codex/WorkBuddy-Stil, die dich zu DSH zurückholen.

Fail-Closed-Passwort-Authentifizierungs-Proxy-Bundle für das DeepSeek Harness Web-Profil

Tastaturorientiertes iKanban-Web-App-Bundle für DeepSeek Harness

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash über die offizielle API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro/Flash-Pfade und epochenbewusste Katalogverwaltung für die Stabilität langer Sitzungen.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.