Plugins

ZenTao-Panel in der linken DSH-Seitenleiste: listet zugewiesene Aufgaben, Bugs und Stories; Web-Login unterstützt Instanzen ohne RESTful-v2-API (verifiziert mit ZenTao 18.13 Open Source). Suche, intelligente Sortierung, Filter überfällig/heute fällig und Flow-Board. Öffnet einen neuen Chat mit Beschreibung, aktuellen Kommentaren und Screenshots (oder leer) oder sendet einzelne/mehrere Einträge in eine Hintergrundsitzung mit Auswahl von Workspace, Modell, Denkaufwand und optionalen Anweisungen. Ticket-Screenshots werden Bildanhänge. Danach liest es die letzte Antwort und verfolgt läuft/Entscheidung nötig/erledigt, mit manuellen Überschreibungen und Abschlussmarkierung. Mehrere Konten, schreibgeschützt; keine Rückschreibung nach ZenTao.

Macht die kompilierte Seite sichtbar: rendert eine beliebige Seite als Bild und löst einen PDF-Punkt oder Textanker mit SyncTeX bis zur exakten Quellzeile auf. Es erkennt auch Linien, die von einem Paket statt vom Dokumentkörper gezeichnet werden, wo naive Lokalisierung falsch liegt. Vergleicht eine Seite mit dem vorherigen Build, prüft alle Seiten auf durch die Bearbeitung entstandene Lücken und kontrolliert die Reihenfolge nummerierter Labels.

Bildgenerierung mit automatischer Prompt-Verbesserung, umschaltbaren API-Profilen und einer Turn-tail-Bildkarte, die beim Einklappen des Chats erhalten bleibt. Erfordert einen vom Nutzer bereitgestellten Bild-API-Endpunkt und Schlüssel; beides ist nicht enthalten.

Liest Video- oder Audiodateien und liefert Metadaten, abgetastete Standbilder, Untertitel und mehrsprachige Transkripte mit Sprecherlabels. Kann den Live-Desktop als Frames oder Aufnahme erfassen. Installiert beim ersten Einsatz ffmpeg/whisper.cpp/sherpa-onnx und prüft sha256 je Datei; die gesamte Verarbeitung bleibt lokal. Automatische Installation der Toolchain und Desktopaufnahme werden derzeit nur unter Windows x64 unterstützt; andernorts müssen ffmpeg- und Modellpfade manuell gesetzt werden.

Führt ein lokales Sticker-Wörterbuch mit Content-Hash als Schlüssel: Bereits beschriebene Bilder werden abgerufen statt erneut gelesen. GIFs werden in gleichmäßig abgetastete Frames zerlegt und als Kontaktbogen angeordnet, damit die ganze Animation sichtbar ist.

Computer Use für DeepSeek Harness: Die Tools `js` und `js_reset` lesen Fenster, klicken, tippen und erstellen Screenshots von macOS-Apps über die lokal installierte ChatGPT-App. Nur Apple-Silicon-macOS; ChatGPT-Desktop-App erforderlich.

Prüft ein Sicherheitsqualifikationsregister der Baustelle auf Schulungsstunden, die vier erforderlichen Aufzeichnungselemente und die Gültigkeit von Spezialarbeitszertifikaten im Abgleich mit den Arbeitstagen.

Prüft ein Rechnungsregister auf Duplikate anhand von Code+Nummer, Rechenstimmigkeit, abweichende Zahler, Datumsanomalien und Platzhalter. Gibt eine Anomalieliste und eine Arbeitsmappe aus.

Prüft ein Verzeichnis zur Lebensmittelrückstellung einer Kantine auf vier erforderliche Aufzeichnungsfelder, das Minimum von 125 g, 48 Stunden Kühllagerung und in Zellen verbliebene Platzhalter.

Vertriebsworkflow für einzelne Versicherungsagenten: Ordnet Produktklassen P1–P5 der Kundenrisikobewertung zu, führt ein Policenregister mit Karenzzeit ab Eingangsdatum und prüft fünf Abschnitte der dual-recording. 10 Tools und 5 Skills.

Führt Blender headless aus DeepSeek Harness aus: `bpy`-Skripte, Szenenrendering und glTF-Export. Ein Modellierungskochbuch, eine Liste von 5.x-Fallstricken und Asset-Pipeline-Anleitungen sind als Skills enthalten, damit der Agent die Geometrie vor der Übergabe selbst prüft.

Langzeitgedächtnis auf Basis von mem0 und einem lokalen Chroma-Speicher: Nutzerprofil und abgerufene Fakten werden in den Systemprompt eingefügt, Erfassung am Sitzungsende. Ein nächtlicher Prozess entfernt Duplikate, führt Paraphrasen zusammen und löst Widersprüche auf; ein persistenter Themengraph wird als Markdown-Karten gespeichert. Regelmäßiger Export in ein Git-Repository sowie eine ganzseitige Gedächtnis-UI mit Suche, Massen-Zusammenführung, Snapshots und Rückgängig. Vor der Nutzung sind eine manuelle Python-venv-Einrichtung sowie LLM- und Embedding-API-Schlüssel erforderlich.

Importiert beim Start neu von Hao Wallpaper geladene Hintergründe inkrementell und idempotent in die DSH-Wallpaper-Engine. Benötigt Hao Wallpaper, Python 3.8+ und das zuvor installierte `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Unterstützt macOS und Windows.

Nativer Anki-Workspace mit einer echten Headless-Anki-Sammlung: Notizen ansehen, bearbeiten, hinzufügen und wiederholen, Karten aussetzen, APKG importieren/exportieren und mit AnkiWeb synchronisieren. Das KI-Tool `anki` greift auf dieselbe Sammlung zu. Anki-Desktop-App, AnkiConnect und Qt werden nicht gestartet. Nur Windows x64; passender Headless-Anki-Kern, CPython und alle Python-Laufzeitabhängigkeiten sind gebündelt, keine separate Installation nötig.

Fügt der DSH-Desktop-Seitenleiste Restart hinzu. Öffnet denselben nativen Bestätigungsdialog wie Exit im Tray und fährt die App nach Freigabe ordnungsgemäß herunter und wieder hoch. Dieses Plugin zeichnet nur die Schaltfläche; zusätzlich ist der Shell-Patch unter shell-patch/ desselben Repositorys nötig. Er muss bei geschlossener App außerhalb von DSH angewendet werden. Allein bleibt die Schaltfläche deaktiviert; ein Tooltip erklärt den Grund. Der Zusatzpatch ist nur für Windows und schreibt das installierte app.asar um.

Zeigt unten rechts in der DSH-Weboberfläche eine Live2D-Figur: Blinzeln, Atmen, Lippensynchronisation beim Sprechen, sieben Stimmungen und eine Sprechblase mit eigenem Chat, Speicher, Korpus und Stickern. Modelle sind nicht enthalten; jeder Nutzer legt sie im eigenen Ordner ab.

ReMe-artiger Langzeitspeicher für DSH: Markdown-Workspace, BM25-Abruf, Turn-Erfassung und geplante Konsolidierung.

OAuth-fähiges Streamable-HTTP-MCP-Client-Plugin für DeepSeek Harness.

Ein installierbares DSH-Bundle mit vier unabhängigen Plugins: MCP-Manager-Panel (steuert auch die OAuth-fähige Streamable-HTTP-MCP-Client-Bridge), UI zum Löschen von Sitzungen, QQ-Bot-Bridge und sitzungsbezogene Kostenanzeige je Modell.

Remote-tmux-Aufgabenkarten für DeepSeek Harness: native Terminals mit einem Klick, exakte Pane-Referenzen, Snapshots und genehmigungspflichtige Agent-Aktionen.

Vertikaler Preview-Marktplatz für DeepSeek Harness: Preview-Plugins entdecken, installierte Plugins prüfen und über dsh-market oder DSH-CLI installieren, aktivieren/deaktivieren oder konfigurieren. Ein-Klick-Installation und Aktivierung/Deaktivierung erfordern dsh-market; andernfalls zeigt jede Karte nur einen kopierbaren Installationsbefehl.

Verbindet einen OneBot-QQ-Bot mit DSH: Direktnachrichten des Eigentümers öffnen eine Sitzung im selben Home, Antworten gehen zurück an QQ und Dateien mit [SEND_FILE: path] werden zugestellt. Erfordert eine OneBot-v11-Implementierung mit Forward-WebSocket (z. B. NapCat) und gesetzte ownerId; sonst werden alle Nachrichten ignoriert. Das gemeinsame Home stellt das separat installierte dsh-wakeup bereit. Zusätzlich läuft ein nicht authentifizierter Status-Endpunkt mit offenem CORS auf 127.0.0.1:3002. Er gibt QQ-Nummer des Eigentümers, Login-QR und aktuelle Logzeilen einschließlich der ersten 60 Zeichen eingehender Nachrichten zurück.

Datenquellenbaum und SQL-/Redis-Konsolen im Stil von JetBrains Database für DeepSeek Harness mit 15 Agent-Tools. SQL benötigt Java 8+, Redis nicht.

Der Befehl /agentinit erstellt, repariert oder prüft die AGENTS.md eines Repositorys in einem Subagenten. Das Kind liest die Methodendatei selbst und prüft jeden geschriebenen Befehl und Pfad mit dem mitgelieferten Nur-Lese-Checker; der Anweisungstext gelangt nicht in den Hauptdialog. Der Checker ist ein Python-Skript, daher muss Python 3 in PATH liegen.