Plugins

Einstellungsbereich für archivierte Sessions: Durchsuchen nach Workspace, Suche, Batch-Dearchivierung mit live aktualisierter Seitenleiste und optionale Auto-Archiv-Regeln (Leerlauftage, letzte N pro Workspace behalten) mit Dry-Run-Vorschau — plus eine Turn-Schiene am linken Rand zum Springen zwischen Turns langer Konversationen und ↑/↓-Eingabehistorie im Composer.

Nachdem der offizielle llm-retry (n/5) aufgibt, werden vorübergehende API-Fehler (Timeout, Transport, Rate-Limit, 5xx, abgebrochenes SSE) am selben offenen Schritt weiter wiederholt, bis Erfolg, Abbruch oder Pause eintritt; AUTH, QUOTA und der Benutzer-Stop werden niemals wiederholt.

Aufgabenbenachrichtigungen über drei Kanäle: In-Page-Toasts mit Glockenspiel, OS-Banner des Browsers und host-direkte OS-Toasts, die auch bei geschlossenem Browser weiter funktionieren, plus ein Glockenpanel mit dauerhaftem Verlauf.

Vision-Brücke für textbasiertes DeepSeek: Senden Sie Bilder (allein oder gemischt mit Text) und ein schnelles, kleines Vision-Modell beschreibt sie im Hintergrund; der Chat behält das Bild, DeepSeek sieht nur Text. Reines Plugin: Durch Deinstallation wird alles wiederhergestellt.

Fügt dem DSH-Webclient einen Reading-Tab hinzu, der Prozessschritte und Live-Argumentation in Quellreihenfolge zeigt, erfolgreiche Züge zur endgültigen Antwort einklappt und die ursprünglichen Tabs, den Composer und das Tooling intakt lässt.

Nativer Side-by-Side-Chat neben der Hauptunterhaltung: eine unabhängige archivierte DSH-Sitzung mit vollständiger nativer UI, Bedarfsabruf des Elternkontexts, Auswahlzitaten und Behalten-oder-Löschen-Lebenszyklus.

Neue Sitzung im Cursor-Stil: Jeder Klick erstellt eine neue leere Entwurfssitzung (vor der ersten Nachricht persistiert), statt die einzelne Sitzung des Workspaces wiederzuverwenden, sowie einen Drafts-Umschalter in der Seitenleiste, um mehrere leere Chats gleichzeitig geöffnet zu halten.

Bot-Modus für DeepSeek Harness: eine Liste benannter Bots mit Avataren, Personas und Chats pro Bot, jeweils unterstützt durch eine dauerhafte, fortsetzbare Sub-Agent-Sitzung, die das Gedächtnis über die Züge hinweg bewahrt.

Führt ein lokales Aufgaben-Ergebnisregister für DSH, prüft Akzeptanzkriterien anhand deterministischer Nachweise, erfasst Nutzerentscheidungen und Token-Nutzung und unterstützt Digest-gebundenen Export.

Intelligenter Formular-Skill: Strukturierte Erfassung für Rechnungen, Kontobücher und Protokolle mit automatischer Kategorisierung und regelmäßigen Berichten.

Verfolgt in WakaTime DSHs Datei-Lesezugriffe, Bildansichten und Code-Bearbeitungen, einschließlich exakter Zählungen der von KI hinzugefügten und gelöschten Zeilen. Hält die Aktivitätsverfolgung am Laufen, während DSH antwortet, bündelt Updates über Dateien hinweg und koordiniert projektweise Berichtslimits zwischen parallelen DSH-Prozessen. Installiert und aktualisiert wakatime-cli automatisch.

Einstellungsbereich für archivierte Sitzungen: nach Arbeitsbereich durchsuchen, suchen, stapelweise wiederherstellen mit Live-Aktualisierung der Seitenleiste und optionale Auto-Archivierungsregeln (Leerlauftage, letzte N pro Arbeitsbereich behalten) mit Dry-Run-Vorschau — plus einer Turn-Leiste am linken Rand zum Springen zwischen Turns langer Unterhaltungen und ↑/↓-Eingabeverlauf im Composer.

Vision-Anbieter-Route, die angehängte Bilder über ein konfigurierbares Modell (über 15 OpenAI-kompatible und Anthropic-Anbieter) in Text transkribiert, während DeepSeek weiterhin antwortet.

Agentic Control Plane für DeepSeek Harness — prüft jeden Tool-Aufruf vor der Ausführung gegen Ihre Richtlinien und führt einen dauerhaften Nachweis darüber, was warum erlaubt wurde.

Projektbezogenes, sitzungsübergreifendes Gedächtnis: PROJECT.md-Snapshot wird in die erste Nutzernachricht eingefügt, ein memory_remember-Tool sowie automatische Reflexion nach ReAct-Aufgaben; jedes Projekt führt seine eigene Gedächtnisdatei.

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Token usage dashboard in the DSH settings page: nine metric cards (total, today, yesterday, peak day, longest session, active-day streak, active days, sessions, subagent tokens), a GitHub-style daily/weekly/cumulative heatmap, and an activity insight list, aggregated locally from session logs and projection caches, keeping token history after a session is deleted.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in two fixed report files at the workspace root.

Bridges a WSL dsh agent to a Windows Obsidian vault on NTFS: status/list/search/read/write/append, wikilink resolve, write/append require confirm=true, plus obsidian:// open. Keep the vault under /mnt/<drive>/; Linux-disk vaults via \\wsl$ are unreliable.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.

Blocks an agent from reading, searching, writing, or editing chosen files and directories, keeping their contents out of the conversation — including sensitive-word files whose text can make later provider requests fail with a 400. Rules are picked from a file/directory browser on the plugin page.