Plugins

AlphaRSI: Selbstverbesserungsschleife mit drei Rollen zur Weiterentwicklung des Trainingsrezepts für Alpha-Sequenzmodelle. Operator führt Walk-forward aus, Evaluator bewertet mit OOS RankIC, Refiner schlägt per TPE-Bayessuche Hyperparameter vor; behalten werden nur strikt bessere Rezepte. Offline-Ausführung mit einem Befehl, Datenpaket mit sha1-Abgleich, automatische GPU-Erkennung. Eine Skill enthalten.

Websuche und Abruf für DeepSeek Harness über 9router. Beim Aktivieren des Bundles werden die nativen Tools web_search/web_fetch automatisch über 9router geleitet; beim Deaktivieren wird die übrige Providerkonfiguration wiederhergestellt.

Ermöglicht genehmigungsfreies Schreiben in freigegebene Verzeichnisse. Umschließt die Dateisystemgrenze für write/edit und beantwortet Bash-Sandbox-Erhöhungen für freigegebene Pfade automatisch. Mit Einstellungs-GUI.

Fortsetzung von simon300000/dsh-auto: Das Berechtigungsprofil Auto Approve für die DSH-Weboberfläche prüft jede Freigabe mit genau einem Modellaufruf statt einem Prüf-Subagenten. Nur bestandene Aktionen werden automatisch freigegeben, alle anderen brauchen menschliche Zustimmung. Bestätigte Entscheidungen werden in projektweiten und globalen Erlauben-/Ablehnen-Listen gespeichert; die rechte Seitenleiste zeigt einen Freigabeverlauf.

Selbstdiagnose- und Reparatur-Watchdog für DSH-Plugins: prüft alle 15 s den Zustand, repariert durch Versionswechsel mit Beobachtungsfenster und führt bei Bedarf automatisch ein Rollback aus. Unbekannte Symptome werden an Menschen eskaliert.

Führt git init in jedem neu registrierten DSH-Arbeitsbereich aus und erstellt standardmäßig einen leeren Anfangs-Commit, damit Git-Plugins ein Repository vorfinden. Verzeichnisse innerhalb eines Worktrees werden übersprungen.

Orchestriert komplexe DeepSeek-Harness-Aufträge automatisch. Erkennt sinnvolle Delegation, erstellt einen abhängigkeitsbewussten Plan und weist begrenzte Rollen für Recherche, Architektur, Backend, Frontend, Tests und Dokumentation zu. Strukturierte Belege gehen an eine abschließende Prüfung. Das Bundle aktiviert Workflow-Engine und modellseitige Subagent-Tools gemeinsam; beim Deaktivieren wird die gesamte Toolgruppe abgeschaltet.

Skill-Router für DeepSeek Harness: Ein lokales Modell erstellt Embeddings der Skills und jeder Nutzeraufgabe, behält nach einer abstandsbasierten Regel klar relevante Skills bei und fügt deren vollständige Inhalte automatisch in den Prompt ein.

Kontrollierte Browserautomatisierung für DeepSeek Harness: agent_browser und BrowserAutomationService steuern über die agent-browser-CLI eine echte Chromium-/Chrome-Seite (oder einen expliziten CDP-Endpunkt), mit allowedDomains-Begrenzung und Ausgabelimit je Aufruf.

Computer Use für macOS-Apps: Liest den Accessibility-Baum mit Elementindizes und ermöglicht Klicken, Tippen, Einfügen, Scrollen, Ziehen, Auswahl und Wertsetzung; Screenshots kommen als Bilder zurück. Persistentes JavaScript-REPL mit `js`, `js_reset` und `sky`-API: Zustand bleibt erhalten, Tool-Schema fest. Nach dem ersten Lesen folgen Diffs; veraltete Indizes werden abgelehnt. Wartet auf Tastaturfokus, liest das Feld zurück und stellt nach dem Einfügen die Zwischenablage wieder her. Benötigt macOS 14.4+, Accessibility-Recht (Screen Recording nur für Screenshots) und Node 20+; natives Modul vorgebaut, keine Kompilierung bei der Installation.

Ergänzt DSH-Neustart- und Stopp-Steuerung mit Token-bewusster Wiederverbindung und richtlinienbasierter Wiederherstellung unterbrochener Websitzungen.

Passt das Desktop-Verknüpfungssymbol von DeepSeek Harness an: Voreinstellung wählen oder Bild hochladen, weißen Hintergrund automatisch entfernen, ICO mit mehreren Größen erstellen und die Verknüpfung mit einem Klick aktualisieren.

Erkennung großer Bilder für vision-exp-Modelle: verlustfreie Erkennung in 800×800-Kacheln (smart/pipeline/full), lokale OCR mit Vorverarbeitung und Weiterleitung handschriftlicher Inhalte. GPU mehrerer Anbieter (DirectML/CUDA/OpenVINO) optional, mit automatischem CPU-Fallback.

Browser im DSH-Host: Jede Sitzung erhält einen eigenen Tab, den die KI steuert und den Nutzer in der DSH Web UI beobachten oder übernehmen können – einschließlich Logins, 2FA, QR-Codes und CAPTCHAs.

Wandelt genehmigte Tracker-Tickets mit DeepSeek Harness in reviewfertige Pull Requests um.

DeepSeek-Harness-Plugin für verifizierte Workflows zum Erstellen von Aufgaben für Competitive Programming.

Lokaler Plugin-Installer in DSH Web Settings: Mehrere .tgz-Pakete per Dateiauswahl oder vollständigen Maschinenpfad wählen; Installation ins automatisch erkannte Profil mit dem offiziellen `dsh plugin add`, einschließlich Live-CLI-Ausgabe, ohne Terminal.

Fügt den Zugriffsmodus „für mich genehmigen“ hinzu: Ein unabhängiges Prüfmodell beantwortet Anfragen und kann den Workspace schreibgeschützt lesen. Kann das Prüfmodell nicht laufen, gibt es sie an einen Menschen zurück. Jede Entscheidung samt Begründung wird in Approvals gespeichert.

Automatisches tierbasiertes Modellrouting für DeepSeek Harness: Das virtuelle Modell `smart` stuft jede Anfrage nach Schwierigkeit (hard/normal/easy) und Vision-Bedarf ein und leitet sie an bereits konfigurierte Modelle weiter. Keine Zusatzkonfiguration.

Community-Plugin für DeepSeek Harness: deterministische Engineering-Orchestrierung mit Commander, Executor und Smart Watchdog (CxService + cx_controller-Tool).

Startet DeepSeek Harness mit einem Klick neu. Ein Web-Button oder das Agent-Tool dsh_restart übergibt den Neustart an einen abgekoppelten Helfer: Er wartet auf den freien Port, startet denselben Befehl, streamt die Ausgabe des neuen Hosts und verbindet die Seite automatisch erneut.

Steuert den GME Test Agent in Harness. Drei Tools listen Schnittstellenkataloge, starten oder reparieren autonome Testgenerierung in einem lokalen Python-Backend und verfolgen den Auftrag bis zur Prüfung. PR, Überspringen und Bereinigung erfordern ausdrückliche Zustimmung.

Deterministische Engineering-Orchestrierung für DeepSeek Harness mit Commander, Executor, Smart Watchdog, begrenzter Wiederherstellung und dauerhaftem Ausführungszustand.

DSH-Bundle mit dem vollständigen mattpocock/skills-Baum; bewahrt die Aufrufrichtlinien des Upstreams und wendet ein exakt passendes DSH-Semantik-Overlay an, das bei automatischer Upstream-Synchronisierung geprüft wird.