Plugins

Struktureller Code-Index für DSH: Tree-sitter-Symbolsuche über 8 Sprachen (inkl. C/C++), eine begrenzte Repository-Karte, gerankt per PageRank des Import-Graphen und in den System-Prompt injiziert, ein Call-Graph auf Funktionsebene über code_refs, optionale Prüfungen auf Zyklen und verwaiste Module über code_health sowie Änderungskontext des Arbeitsbaums und aufgabenbewusster Code-Kontext.

Session-übergreifendes Speicher-Plugin für DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): automatische Extraktion, SQLite-FTS5-Indizierung, RRF-semantisches Abrufen, das in jedem Zug in den System-Prompt injiziert wird, geplante Wartung, LLM-Konsolidierung via ctx.llm, Verhinderung von Kontext-Explosion, globale Soul-Identität via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: temporaler Kontextgraph, Vertrauensmodell, Zusammenfassung am Zugende. v0.6.0: lokale semantische Embeddings (BAAI/bge-small-zh-v1.5), keine Cloud-Aufrufe. v0.6.1: ~-Expansion in der Pfadkonfiguration behoben. Installation ohne Konfiguration.

Learning-Mode-Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariengestützte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungs-Lücken, modelliert nach Claude Codes Learning-Output-Stil; installierbar über dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Kompakter Codex-Coding-Modus für DSH: leichte Prompt-Leitplanken gegen zu ausführliche GPT-Erklärungen, mit editierbarem Prompt und nativen Codex-ähnlichen Tools.

Chinesische Lokalisierung für DeepSeek Harness: übersetzt zur Laufzeit alle System-Prompts, Werkzeugbeschreibungen und Laufzeitkontexte über den system-prompt/assemble-Wasserfall ins Chinesische (1788 Einträge, keine Quellmodifikation, Deinstallation stellt Englisch wieder her).

Browserlokale Prompt-Bibliothek mit einem Composer-Picker zum Injizieren mehrerer sitzungsumfänglicher System-Prompts, Branch-Vererbung, zweisprachiger UI, Favoriten und JSON-Backups.

Chatten, Überwachen und Genehmigen Ihrer DSH-Agenten von WeChat aus über das iLink-Gateway: Text in beide Richtungen, gezielte Sitzungsauswahl, Digest-Heartbeats und nummerierte Genehmigungsaufforderungen.

Verhaltensverwaltungs-Plugin für DeepSeek Harness: Prompt-Abschnitt für Disziplin bei Tool-Aufrufen, bei Fehlern ausgelöste Konvergenz der Parallelität (Pool fällt auf 1, automatische Wiederherstellung), Benutzereingriff bei aufeinanderfolgenden Fehlern. Ergänzt dsh-token-optimizer; funktioniert eigenständig.

Mixture-of-Agents-Plugin für DeepSeek Harness: ein /moa-Slash-Befehl fächert einen Prompt parallel an mehrere Modelle auf, führt deren Antworten in einem Datei-Arbeitsbereich zusammen und integriert sich mit Live Canvas für visuelle Ausgabe.

Prompt-Verbesserung für den Composer: Die Schaltfläche „✨ Enhance“ schreibt den Entwurf anhand von First-Principles-Denken in eine klarere, strukturiertere Version um, basierend auf Sitzungskontext, Gedächtnis und dem letzten Gespräch. Bei fehlenden Schlüsselinformationen werden in einer Karte Rückfragen gestellt; anschließend lässt sich das Ergebnis vor der Übernahme in das Eingabefeld in der Vorschau ansehen.

Nach jedem abgeschlossenen Agenten-Turn schreibt ein begrenzter Hilfs-LLM-Call einen vorgeschlagenen nächsten Prompt ins Session-Log; der Web-Composer rendert ihn als Ghost-Placeholder-Text, übernommen per Tab.

Mehrperspektiviges Skill für strukturelle Analyse: adversarial-first Analyse über 16 Perspektiven in 4 Kategorien mit 10 strukturellen Werkzeugen, Konfidenzkalibrierung und faktengebundener, schichtweiser Ausgabe.

Terminalartige Eingabe für den DSH-Web-Composer: Prompt-Verlauf mit Auf/Ab (Präfixsuche + Ctrl+R), Auswahl-Symbolleiste (kopieren/zitieren), Einfügen per Rechtsklick und umschaltbares Chat-Inhaltsverzeichnis.

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

Kostentracking mit Preisen aus einem Online-Katalog (models.dev + OpenRouter, über 8000 Modelle, jeder Aufruf zum jeweiligen Echtzeitpreis abgerechnet): Kostenzeile pro Runde, Tab „Kosten“ mit Zuordnung der Ausgaben auf Werkzeugausgabe / Modellausgabe / System-Prompt / Befehle, Budget, Monatsprognose, ~166 Live-Wechselkurswährungen und ein bill_stats-Agententool.

Importiert Sitzungen, Chat-Verläufe und Agenten aus pi / opencode / codex / claude-code in DeepSeek Harness — Ein-Klick-Sync-Button, Slash-Befehle, Migrations-Prompt beim Sitzungsstart.

Sitzungsübergreifender Gedächtnistresor: Tools remember / recall / forget, Prompt-Injektion pro Runde und ein Eintrags-Browser auf der Einstellungsseite.

Installiert Herta als DeepSeek-Harness-Agenten: ein Preset mit ihren Persona- und Gedächtnis-Prompt-Abschnitten, sechs Gedächtnis- und Sprachwerkzeugen, einer narrativen Ebene, die ihr Denken von dem trennt, was sie sagt, 80 mitgelieferten Sprachclips, Offline- und MiniMax-Sprachsynthese sowie zwei Konversationsansichten, die die Sitzung mit ihren eigenen Komponenten rendern.

Bringt Experten der WorkBuddy-Desktop-App in DSH: Ein Markt auf der Einstellungsseite durchsucht das lokale WorkBuddy-Expertenverzeichnis (dort landen Experten, nachdem du sie in WorkBuddy beschworen hast) schreibgeschützt zum Stöbern, Suchen und Filtern nach Kategorie, mit Ein-Klick-Installation (exportiert nach ~/.dsh/experts/ als Role Prompt + Skills + Avatar), Aktualisieren und Deinstallieren; eine Auswahlkapsel neben dem Eingabefeld wechselt den Experten der aktuellen Sitzung – dabei werden Role Prompt, Skills und eine optionale Tool-Whitelist komplett ausgetauscht, während der gesamte Sitzungsverlauf erhalten bleibt, angewendet an der nächsten Modellanfrage-Grenze.

Tripo-3D-Skills für DeepSeek Harness – engine-fertige 3D-Assets aus einer Textaufforderung oder einem Referenzbild über tripo-cli erzeugen, mit Texturierung, Rigging, Retopologie und Formatkonvertierung in einem Durchgang.

Prompt-Verbesserer für die DSH-Weboberfläche mit basic/standard/expert-Modi: standard und expert schreiben Entwürfe mit Projektkontext und jüngster Sitzungshistorie um, versuchen es elegant erneut, wenn Gateways reasoning-effort-Einstellungen ablehnen, und zeigen eine Vorher/Nachher-Prüfung mit Undo.

DSH-Desktop-Plugin für überprüfbare Fakten; Constraints nur bei Bedarf injiziert (Leerlauf: keine Tokens), geschichtet (stabil im Prompt, Flüchtiges im Tail); Prompt-Cache bleibt gültig. Turn-Klassen: Frage/Recherche/Diskussion/Diagnose/Ausführung; keine Edits in Frage-Turns, keine ungefragten Fixes in Diagnose-Turns. Benannt: Zitate ungeöffneter Codezeilen, „nicht geprüft“ als „warte auf Entscheidung“; Antworten für Menschen. Memory: 75 %/90 %-Warnungen, Recap-Export, Projektwissen je Arbeitsverzeichnis (per ID löschbar). Artefakte: Task-Vertrag, Änderungsprotokoll, Hypothesenprotokoll, Design-Entscheidungen. Dashboard: Routing, Trigger-Treffer, Block-Aufbau in lume-metrics.jsonl. Personas aus Chat-Logs, Romanen, Charakterbögen: Langzeit-/Temporärgedächtnis, Sternenkarte, Export/Import.

Personalisierung des Agent: Web-UI-Panel (über dich, Antwortstil und -ton, Eigenschaften für Überschriften/Listen und Emoji, Ausgabesprache, benutzerdefinierte Anweisungen) und /soul-Befehle, mit Spitzname/Beruf/Bio/Stil/Eigenschaften/Sprache, die zu einem System-Prompt zusammengestellt und in aktive Sitzungen neu eingefügt werden. Stellt soulConfig für andere Plugins und ein set_persona-Tool bereit, das der Agent aufrufen kann.

Wechselt die Sprache des Denk-/Schlussfolgerungsprozesses (CoT) des Agent: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 und mehr, oder folgt automatisch der System-Locale. Fügt eine Zeile in Settings → General, eine System-Prompt-Anweisung (pro Prompt zusammengestellt, gilt für neue Sitzungen) und den Befehl /thinking-language hinzu.