Plugins

Plattformübergreifendes Computer Use für DeepSeek Harness: menschenähnliche Bedienung per virtueller Maus (screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 11 Tools), AX-Tree-Modus ohne Vision-Kosten mit kostenlosem GLM-4V-Flash-Vision-Fallback, Sicherheitsvorkehrungen (Snapshot-TTL/App-Whitelist/Genehmigung gefährlicher Aktionen/Passwortfeldschutz).

Skill-gesteuertes Workflow-Agent-Plugin für Harness-/Loop-Engineering.

Pro-Runde-Cache-Billing im Composer-Context-Meter-Popover: was der aktuelle Aufruf für Cache-Treffer, -Misses und Output in CNY ausgibt, mit automatischer offizieller Peak/Off-Peak- und pro-Modell-Preisgestaltung; auf nicht-offiziellen DeepSeek-Routen versteckt.

DSH-Produktivitäts-Plugin: Timeline-Navigation, Prompt-Bibliothek, Konversationsexport, Schnellnotizen und mehr.

Verabschiede dich von Copy-Paste und DSH-Token-Stress. Lass ChatGPT im Web direkt mit deinem lokalen Projekt verbinden, selbstständig daran arbeiten und komplexe Aufgaben für eine fortlaufende Ausführung an DSH übergeben.

Schnelle Klebezettel in der Composer-Toolbar: Ideen oder To-dos notieren, automatisch als Markdown gespeichert, mit einem Klick in den Chat senden.

Windows-Computer-Use für DeepSeek Harness: ein MCP-stdio-Server über ein PowerShell-UIA-Backend, der 22 Desktop-Tools (UIA-Tree, Screenshots, Tastatureingabe, OCR, Fenstermanagement, Failsafe) bereitstellt.

Design-Treue-QA für textbasierte Modelle: Ein `deepseek_vision`-Tool leiht sich ein Auge von jedem OpenAI-kompatiblen Vision-Pfad, damit das Modell beurteilen kann, ob eine Implementierung zu seinem Mock passt — ausgeliefert mit dem Benchmark hinter diesem Urteil (vier Fixtures, 23 injizierte Defekte, Rohtranskripte) und der Fragedisziplin, von der es abhängt.

Maid-Wal-Theme für DSH-Desktop und Web-UI mit hellen und dunklen Paletten, Meeresillustrationen, handgezeichneten Rahmen und einem nativen Windows-Begleiter.

Übernimmt das DSH-Web-Eingabefeld (v0.3.0-beta.4 · Fähigkeitspaket für komplexe Aufgaben: 3D/Normalen/Interaktion/Daten/Nebenläufigkeit/Leistungsdetails jeweils geprüft + automatisierbare Abnahme + zweisprachig Chinesisch/Englisch · für dsh-0.1.6-alpha.1): vor dem Senden optimiert eine unabhängige KI (Überbringer) den Prompt zu einem direkt an die Arbeits-KI sendbaren Befehl (vier Stärken, flusslänge nach Schwierigkeit, Isolierung pro Sitzung, minimalistisches Mini-Fenster).

Off-Peak-Batch-Runner für DeepSeek Harness: Benutzer definieren Aufgaben in Stoßzeiten – Prompt, Strategie, Priorität, Arbeitsbereich, gesperrte Dateien – und geben sie manuell frei; das Plugin führt den Batch dann automatisch innerhalb benutzerdefinierter Off-Peak-Fenster aus. Jeder Lauf durchläuft fünf Preflight-Prüfungen (Arbeitsbereich, git HEAD, sha256 der gesperrten Datei, Zeitfenster, Tagesbudget), unterstützt vier Ausführungsstrategien (einzeln / iterativ / Sampling / Review) und drei Autonomiestufen (L1 pro Aufgabe, L2 Batch, L3 vollautomatisch) und schließt die Schleife mit einem Morgenbericht, der Diffs, tatsächliche Ausgaben und Einsparungen aus einem täglichen Ledger enthält, der mit der offiziellen Peak-/Tal-Preisgestaltung abgeglichen ist.

Speichern Sie jeden wiederkehrenden, lästigen Vorlagen-Prompt — ein Mausklick fügt ihn in den Composer ein und erspart Ihnen die Mühe. 🌹

Eigenständiges Workspace-Dateibaum-Panel für die DSH-Web-UI: Ein Symbol in der Sitzungsüberschrift öffnet ein animiertes Popup des aktuellen Workspace-Baums; klicken oder ziehen Sie eine Datei, um ihre Referenz in den Composer einzufügen, mit Suche, Inline-Vorschau, Live-Einstellungen und zh/en i18n; Einzelzweck, null Konfiguration, Ein-Befehl-Installation.

Ein Live2D-Walmädchen als Begleiter für die DeepSeek Harness Web UI: das Modell bleibt auf dem Bildschirm und reagiert darauf, was der Agent gerade wirklich tut (Denken, Tool-Aufrufe, streamender Text, Fehler, Turn-Ende); Klick auf sie sendet dem Agent eine Nachricht, und die Antwort streamt in eine Sprechblase; Rechtsklick öffnet ein Menü mit Ausdrücken, Verkleidungs-Items, Schreibtischszenen und Einmal-Animationen — jede Aktion aus dem Hotkey-Blatt des Original-Modellautors übernommen, sodass nichts kollidiert und alles von selbst ausläuft. Nicht-kommerzielle Modell-Assets (CC BY-NC-SA 4.0), MIT-Code, von Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

Konfiguriert visuell Prompt, Tools, sichtbare Skills, Subagenten und Fallback-Modelle eines Agenten und stellt mehrere zu einem Team zusammen. Es schreibt oder bearbeitet nie eine Preset-Datei des Hosts.

Installiert vier Multi-Agent-Presets für mathematische Forschung in DSH: v2 (wahrscheinlichkeitsgetriebene Pipeline mit Debatte mehrerer Prüfer), v3 (Markdown-Wissensbasis im Paper-Stil mit Planer-Agent und wiederverwendbarer Methodenbibliothek), v4 (persistente, selbstorganisierte Bewohner, die sich Nachrichten schreiben und treffen) und v5 (ein Forschungsinstitut mit einem Akademiker, der Arbeit zerlegt und verteilt, abstimmenden Forschern, Aushilfen, Gruppenchat und einem Compare-and-Set-Task-Board); alle vier unterstützen Checkpoint-Fortsetzung, menschliches Eingreifen und einen optionalen Lean-Formalverifizierungs-Schalter (off/encourage/require), dessen bestandener Beweis die Abstimmung in eine Treueprüfung der Lean-Aussagen verwandelt.

Spracheingabe für die Web-UI: Alt (oder Alt+Space) drücken, um das Diktat zu starten/stoppen, Browser Web Speech (Zero-Config) oder OpenAI-kompatible Cloud-ASR, optionale Politur durch das DSH-konfigurierte LLM, Einstellungs-UI.

Fügt Russisch als native Option unter Einstellungen - Allgemein - Sprache für DeepSeek Harness hinzu und deckt sowohl die Kern-Oberfläche als auch Begleit-Plugins ab. Lokalisierter Markdown-Export, Übersetzung innerhalb der Nachricht, Live-Typografie, Slash-Befehl-Aliase und eine Alt+L-Layoutkorrektur sowie eine Einstellungskarte — alles über einen Laufzeit-Locale-Snapshot statt durch Ändern von Kerndateien.

Windows-Plugin, das den Host-Shell-Executor durch Git-for-Windows-bash über jeden Agent-Modus ersetzt, Git-Bash-Varianten der Standard-, Minimal-, PTC- und Cordis-Presets materialisiert (pro Datei sha256-markiert, Benutzer-Editionen erhalten), und eine gitBash-Capability exponiert, damit Companion-Presets Git-Bash automatisch wählen; wenn dsh-better-sidebar installiert ist, adoptiert es auch die Terminal-Shell dieser Sidebar (UI-Tabs und die modellseitigen terminal_*-Tools) über deren offizielle Einstellungsnaht.

UI-Erweiterungssuite für den DSH-Webclient: Vervollständigung des chinesischen Gebietsschemas, einzeilige Statistiken, automatisch erweitertes Denken, Chat-Breite, Sitzungs-Archivierung und -Löschung, plus optionaler Prompt-Injection-Schalter (standardmäßig aus).

Komponentenübersicht des gemeinsamen Semi-Design-Pakets für tnnevol-DSH-Plugins. Über die Schaltfläche `Semi UI` im Gesprächskopf öffnet sie 35 Komponenten sowie eine Fallseite für mehrere Konten. Sie sind in sieben Seitenleistengruppen geordnet: Eingaben, Formulare, Auswahlfelder und Bäume bis hin zu Tabellen, Karten, Overlays und Feedback. Jede Komponente wird live mit einer einzeiligen Beschreibung und einer Seitenübersicht dargestellt. Vorschau mit hellem, dunklem oder systemfolgendem Design. Installation via npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Verbindet ChatGPT per Codex-Browser-OAuth ohne API Key oder Workspace mit DeepSeek Harness. Registriert pi-ai Codex, setzt Standardmodell/Denktiefe, aktualisiert den Modellkatalog und zeigt Fünf-Stunden-/Wochenverbrauch.

Tencent-CodeBuddy-Modellanbieter für DeepSeek Harness. Die Anmeldung erfolgt per Browser-OAuth statt mit API-Schlüssel. Der CodeBuddy-Modellkatalog zeigt für jedes Modell Kontext-, Ausgabe-, Tool-Aufruf-, Reasoning- und Bildfunktionen. Mehrere Konten bleiben hinterlegt; automatisch wird zum nächsten nutzbaren Konto gewechselt. Im composer erscheinen Restkontingent sowie ein Panel für Token- und Credit-Verbrauch. Außerdem führt das Plugin automatisierbare CodeBuddy-Wachstumsaufgaben je Konto aus und protokolliert deren Ausführung. Installation via npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Rein lokaler Projektspeicher ohne mitgelieferte Laufzeitabhängigkeiten oder externe Dienste: JSON als Single Source of Truth plus generiertes PROJECT_MEMORY.md, tokenbegrenzter, sitzungsgefrorener Hot Memory für stabile Prompt-Präfix-Caches, gecachter BM25-Recall projektübergreifend, vertrauenswürdige Sitzungs-/Turn-Herkunft, erklärbare Governance von Duplikaten/Konflikten vor dem Schreiben, editierbarer Lebenszyklus aus Wichtigkeit/Pin/Tags/Ablösung/Archiv, konfigurierbare Destillation am Ende von Top-Level-Turns sowie ein zweisprachiges Web-GUI für Suche, Inspektion, Diagnose und Live-Einstellungen.