Plugins

Persistenter, mehrstufiger Aufgabenstapel für DeepSeek Harness Agents mit `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` und dem Befehl `/focus`; es erfolgt keine automatische Prompt-Injektion.

Zeigt Kontextfüllstände, den aus dem Modellfenster abgeleiteten Kompaktierungsschwellenwert je Sitzung, Schritt-Kosten anhand der Cache-Lese- und Schreibraten, Cache-Treffer, das DeepSeek-Guthaben zu Spitzen- und Nebenzeitpreisen sowie eine Übergabe per Klick. Es ruft kein Modell auf und verbraucht keine Tokens.

Prompt library stored in the plugin config, with a Settings page and a composer picker: the ticked prompts are injected into every model step of that session, and a subagent inherits the selection of its nearest ancestor session.

Clickable next-step suggestions under every reply; one click sends that sentence as your message.

Registriert den netzwerkfreien, auf RDKit basierenden stdio-MCP-Server dsh-mol in einem DSH-Profil. 12 Werkzeuge: dreistufige SMILES-Prüfung mit verständlichen Diagnosen und Zeichenpositionen, Moleküleigenschaften, Arzneimittelähnlichkeit und Strukturwarnungen, PNG/SVG-Darstellung, Molekülraster, Konvertierung von SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/Formel, Standardisierung mit Protokoll je Schritt, Deduplizierung, SMARTS-Teilstruktursuche, Fingerprint-Ähnlichkeit und Stapelbereinigung mit Meldung jeder abgelehnten Zeile. Der Patch registriert nur den Server; das Werkzeug-Pythonpaket muss zuerst installiert werden. Das README beschreibt `pip install` und Quellinstallation; bis zur Veröffentlichung auf PyPI funktioniert der Quellweg.

Projektgedächtnis DSH. Erstellt PROJECT.md, DECISIONS.md und SESSIONS.md beim ersten Schritt jeder Workspace-Sitzung; liest von Platte neu, injiziert nur bei Änderung oder Komprimierungsverlust. memory_checkpoint speichert Kategorien; begrenzter Hinweis bei Arbeit ohne Eintrag. memory_read liest Live-Log/Archiv; memory_search durchsucht sie per BM25 ohne Abhängigkeiten. Max. 200 Einträge; Überschuss in SESSIONS-archive.md wird nie injiziert, bleibt lesbar, durchsuchbar und einzeln wiederherstellbar. Einstellungen: Pfadfilter, Read-only-Tabs, Neuladen, JSON-Import/-Export je Workspace, Löschen in zwei Schritten, AGENTS.md-Block bearbeiten/entfernen, PROJECT.md-Altershinweis. Sync-Anzeige; Klick erstellt Dateien. Keine Abhängigkeiten, Vektordatenbank, Embeddings oder Modellaufrufe.

Keeps a pool of models and routes every agent step to one of them with its reasoning effort set — configured by clicking in the composer, no JSON needed. The router takes over the composer's model cell, so one control shows the session's model and reasoning effort alongside the router's own settings. Three authorization scopes (model / effort / full) where a manual pick only counts in the scope that owns it, and in effort scope the router is bound to the one model you choose. Task presets with per-model weights, vision routing for image steps, session signals (active todo, context pressure, token budget, subagent depth), and an optional semantic task classifier. Thinking stays on, because DeepSeek rejects a thinking-enabled request whose history contains a tool call made with thinking off.

Workspace-Drift-Bewusstsein für DeepSeek Harness-Agenten: erkennt externe/Nutzer-Dateiänderungen und injiziert sie an Schrittgrenzen in den Agentenkontext.

Personalisiert die DSH-Running-Turn-Statuszeile: rotierende zweisprachige Sprüche, ein konfigurierbares animiertes Lade-Icon (5 Stile x 3 Größen) und One-Click-Abstimmung auf die aktive Theme-Farbe, alles in einem General-Settings-Panel, plus einem sektionierten # Chinesisch / # Englisch Quips-Editor. Wird ohne Abhängigkeiten, ohne Build-Step und ohne Config-Datei ausgeliefert.

Process management: brings ntd-style processes (multi-stage, multi-step agent workflow templates) into the dsh web UI — browse, edit, validate, import/export and AI-generate processes; the built-in library is read-only while the personal library is writable with live file sync, and agents read the library through process_* tools and advance work stage by stage.

Manager für archivierte Sitzungen: eine Einstellungsseite „Archivierte Sitzungen“, die archivierte Sitzungen auflistet und jede einzeln wiederherstellen oder endgültig löschen lässt (zweistufige Bestätigung).

Expliziter sitzungsübergreifender Arbeitszustand für DeepSeek Harness: Ziele, Entscheidungen und nächste Schritte, die automatisch aus Host-Ereignissen oder über ein modellsichtbares work_state-Tool erfasst werden, prüfbar mit /checkpoint.

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.

Verschiebbare Ringanzeige der Live-Ausgabegeschwindigkeit (tok/s) mit ausklappbaren Schrittdetails: exakte Geschwindigkeit, TTFT, Cache-Trefferrate, Cache-Lesen/-Schreiben, Reasoning- und Eingabetokens, Modell und kumulierte Tokens.

GitHub-Upload in einem Schritt: initialisiert git, erstellt oder verbessert README automatisch, setzt Repository-Themen und pusht ein lokales Projekt zu GitHub.

Kontextmanager für DeepSeek Harness: fasst jeden Turn automatisch in nach Priorität sortierten Einträgen zusammen, spielt sie zusammen mit angehefteten sitzungsübergreifenden Notizen und eigenem Text in jede Anfrage an das Modell ein und faltet echte Unterhaltungsbereiche beliebiger Größe in Zusammenfassungen, um Tokens zu sparen. Persistent und neustartsicher. HINWEIS: manuelle Installation in mehreren Schritten – die drei Paketordner nach profiles/node_modules kopieren und die angegebenen Zeilen aus cordis.patch.yml ergänzen, dann DSH neu starten; keine standardmäßige Installation mit einem Befehl.

Fügt einen Tab Graph hinzu, der die Ausführung einer Sitzung als interaktiven DAG aus Turns, LLM-Schritten, Werkzeugen, Skills, Subagenten, Codeänderungen und Tests darstellt, mit Live-Status, Aggregation der Wiederholungen, kritischem Pfad und Verknüpfung zur Trajektorie.

Immer aktive, ADHS-freundliche Ausgabeform: Ein system-prompt-Abschnitt stellt Aktionen voran und liefert nummerierte Schritte mit konkreten Zeitangaben. adhd_on / adhd_off / adhd_status speichern den Modus über Neustarts hinweg.

Grafana-Werkzeuge mit Lesezugriff, die Metriken über den Proxy der Datenquelle abfragen: Zustand der Instanz, Auflistung der Datenquellen, sofortige PromQL-Abfragen und Bereichsabfragen, aktueller Zustand der Alarme und bereitgestellte Alarmregeln. Bereichsabfragen werden auf ein Punktbudget heruntergerechnet; ein ausdrücklich angegebener Schritt, der es überschreiten würde, wird abgelehnt statt still geändert, sodass das Modell nie Daten in einer Auflösung erhält, die es nicht angefordert hat.

Kosten-Tracker im Stil eines Trading-Terminals für DeepSeek Harness: Saldo und heutige Ausgaben in der Seitenleiste, RMB-Kostentabelle pro Schritt, automatisch synchronisierte offizielle Preise mit Spitzen-/Nebenzeiten, Zusammenfassungen sitzungsübergreifend und pro Tag, Zuordnung auf Tool-Ebene sowie Kostenprognose.

Dialogorientierter Arbeitsbereich für Markdown-Mindmaps: Ganze Dokumente schrittweise bearbeiten, die Live-Visualisierung auf der rechten Seite synchron halten und Mindmaps aus dem Arbeitsverzeichnis öffnen, verwalten und exportieren.

Linux-Kernel-Entwicklungs-Domain-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Verifikationspyramide L1-L4 als modellseitige Tools + Graph-Layer-Governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md-Vertrag als System-Prompt-Abschnitt. Reines JS, kein Build-Schritt.

Aseprite-artiges Pixel-Art-Studio: die KI zeichnet Sprites Strich für Strich mit Selektionen, Layern, Animationsframes, Verläufen, Symmetrie und Referenz-Layern, jeder Schritt live als ANSI-Terminal-Frames gerendert.