Plugins

Youdao-artige Wörter-Übersetzung per Auswahl für die DSH-Web-GUI. Wähle Text irgendwo aus, klicke auf die schwebende Schaltfläche und erhalte eine Übersetzung vom LLM des Harness – keine API-Schlüssel, keine Drittanbieter-Endpunkte.

Fügt benutzerdefinierte Symbole zur DSH-Einstellungs-Seitenleiste hinzu und stellt einen verschlüsselten settings.section.icon-Slot für Drittanbieter-Einstellungsabschnitte bereit.

macOS-Schreibtisch-Pet, geforkt von anneheartrecord/dsh-desk-pet, in einem echten Always-on-Top-Fenster, das Fullscreen-Spaces abdeckt: die Pose folgt dem, was die lokale DSH gerade tut, über sechs Zustände, das Rechtsklick-Menü ist ein echtes AppKit-Menü mit Quiet-Modus und Sitzungsliste, sieben Skins werden mitgeliefert. Zwei der sieben werden per Skript im Repo aus Geometrie gezeichnet statt generiert, sodass für die Erstellung eines Skins kein Bildmodell und keine API-Credits nötig sind; der mitgelieferte Skill erweitert auf Wunsch ein Foto in alle achtzehn Posen mit deinem eigenen Bildtool und deinen Credentials. Es gibt kein Electron und nichts daneben zu installieren: Das Fenster wird über ctypes auf dem mit macOS mitgelieferten Python gesteuert.

China-bereite Spracheingabe für den Composer. Erfordert eine lokale Python-Brücke (pip install dashscope websockets, bridge/voice-bridge.py ausführen) — das Plugin allein funktioniert nicht. Das Browser-Mikrofon streamt 16-kHz-PCM an die Brücke, die Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2) ausführt; Zwischentext füllt den Entwurf am Cursor, Stille Auto-Stopp, optionaler Auto-Send.

Bildschirmaufnahme und externe Bilderkennung: take_screenshot-, list_windows-, analyze_image- und view_image-Tools mit konfigurierbarem GPT-Vision-Kanal (gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra), API-Schlüssel über den Credentials-Service und eine Einstellungs-Karte; view_image zeigt den Screenshot in der Weboberfläche, während der Modellkontext nur Text enthält.

Veröffentlicht einen Projektplan, den der Agent schreibt: geordnete Schritte in einem rechts angedockten Panel und der Framework-Graph als automatisch angeordnetes Diagramm in einem eigenen Center-Tab, herunterladbar als SVG oder PNG. Diagramme werden aus dem Sitzungslog neu aufgebaut, überstehen also Neustart und Wiederaufnahme.

macOS-Desktop-Shell für die DSH-Weboberfläche: ein Plugin plus ein kleines Tauri/WKWebView-Fenster über der Loopback-Web-Oberfläche – echter macOS-Vollbildmodus, einzelne Instanz, externe Links an den Systembrowser delegiert und browserartiger Zoom.

Fügt vor jeder DSH-Agent-Antwort eine konfigurierbare dsh-ui-Statuskarte hinzu, mit zweisprachigen Vorlagen und einer Live-Einstellungs-Vorschau. Erfordert @omdsh-dev/dsh-genui aus dsh-market; ohne dieses wird das Karten-Markup unverarbeitet ausgegeben.

Nutze ChatGPT- (Codex-) und Gemini-Code-Assist-Abonnements als DeepSeek-Harness-LLM-Anbieter – OAuth-Login in der Weboberfläche, keine API-Schlüssel.

Eine durchsuchbare, sortierbare Modellauswahl für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche – Anbietergruppen, Favoriten, models.dev-Preise, Kontextfenster, Live-Tokenkosten pro Aufgabe und ein Lokalmodell-Filter. Installation mit einem Befehl: dsh plugin add dsh-model-garden.

Wie Claude Code erlaubt jetzt auch DeepSeek Harness, die Statusmeldungen beim Warten auf KI-Antworten anzupassen. Du kannst je nach Zug oder Szenario flexibel Platzhaltertexte ersetzen, damit dein Entwicklungsassistent beim „Denken“ genau das vermittelt, was du möchtest.

DeepSeek-Harness-Erinnerung an langes Sitzen und kleines Plugin zur Kontostandsabfrage.

Vollbild-interaktive Terminal-UI für die DeepSeek-Harness-Agent-Runtime – Live-Streaming, Reasoning-Blöcke, Tool-Karten, Sitzungen, Berechtigungen, Plan-Modus und eine vollständige Slash-Command-Suite. Die Weboberfläche, neu gedacht fürs Terminal.

Verbindet neun IM-Bots und eine öffentliche AI-Office mit der lokalen DeepSeek-Harness-Instanz (unterstützt Feishu, WeChat, DingTalk, Enterprise-WeChat, QQ, Slack, Telegram, Discord, WhatsApp und AI Office). Fork von @xmanrui/dsh-im – Feishu-HTML-Media-Fix (privat/benutzerdefiniert).

Fügt nativen DSH-Konversationen schreibgeschützte, skriptfähige Wiedergabe hinzu, mit simulierter Nutzereingabe, Vor- und Rückwärtswiedergabe, Ereignisschritt, Geschwindigkeitssteuerung, Idle-Lücken-Komprimierung und direktem Suchen nach Ereignis, Zug oder aufgezeichneter Zeit.

Das run_kernel_code-Tool für DeepSeek Harness: persistente Python- und JavaScript-Kernels (ein langlebiger python3/node-Subprozess pro Sitzung, der einen gemeinsamen Host-Treiber teilt) – ein eigenständiges Plugin, das keine Änderungen am Upstream-Harness erfordert.

Desktop-Haustier für die DSH-Web-UI: eine ziehbare Pixel-Art-Katze mit Pomodoro-Timer, XP-Stufen und 30 freischaltbaren Fakten.

Inoffizielles DeepSeek-Web-LLM-Provider-Plugin für DeepSeek Harness. Liegt im packages/plugin-Verzeichnis des öffentlichen Workspaces; das npm-Tarball liefert das gebaute lib/ und vorgebautes WASM aus.

Ein Kun-Like-Desktop-Haustier, das in einer Ecke der DSH-Web-UI lebt; wechselt die Animationen entsprechend dem Agentenzustand und spielt bei Aufgabenabschluss eine gesprochene Zeile ab.

Mobiles Zugriffs-Gateway für die Web-GUI: isolierter Reverse-Proxy in einem Kindprozess mit einer PC-Freigabehürde beim ersten Besuch (Admin-Token-Authentifizierung, DNS-Rebinding-Schutz), automatische LAN/VPN/WAN-Erkennung mit Umschaltung des Netzwerkmodus, Einstieg per QR-Code, WebSocket-Weiterleitung und Anpassungen für schmale Bildschirme (Composer-Reflow, Overlays von Drittanbieter-Plugins, crypto.randomUUID-Polyfill).

Leitet eine lokale dsh-Web-UI unter einer *.ds.hn-Subdomain (oder einem eigenen, selbst gehosteten Relay) ins öffentliche Internet weiter, durch ein Login geschützt, mit optionaler Ende-zu-Ende-Verschlüsselung (PBKDF2 zu AES-256-GCM).

Hängt Regeln zur Behandlung von Mehrdeutigkeiten an die dsh-Systemaufforderung an, sodass der Agent klärende Optionen abfragt, bevor er rät.

Obstpreis-Tracking-Skill: erfasst und fragt weltweite Großhandelspreise für Obst ab, mit Umrechnung in RMB/kg.

Installiert die coaligne-workflow-Fähigkeit für die Team-Zusammenarbeit in CoAligne; erfordert CoAligne Desktop (angemeldet) für die MCP-Verbindung – ohne Desktop nicht nutzbar.