Plugins

Zero-Token-DuckDuckGo-Suche für die Webfunktion von DeepSeek Harness: lokaler Headless-Browser, kein API-Schlüssel und keine Modellabrechnung.

Provider-Voreinstellungen mit reiner Schlüsseleingabe: Ein Plugin schreibt die offiziellen llm-pi-ai-Routen und Zugangsdaten von 50 Kanälen mit einem Klick in DSH. Per CLI konfiguriert es auch Tencent WorkBuddy, OpenCode (Schlüssel in dessen auth.json) und cc-switch. Der Kern aus reinem JS ist in anderen App-Shells wiederverwendbar.

DeepSeek-Harness-Plugin für intelligente Modellkonfiguration und Fähigkeitsanpassung, von ZCode portiert.

Nebeneinander-Vergleich in der DeepSeek-Harness-Weboberfläche: Sendet einen Prompt an 2–4 Modelle in Geschwistersitzungen, die von der aktuellen abgezweigt sind, und streamt Antworten in Spalten (Tabs auf Smartphones) samt Latenz, Time to First Token, Tokenzahl und Kosten.

Ermöglicht dem Modell, die Kompaktierung an einem sicheren Punkt per compact_now selbst auszulösen (auch mitten im Zug). context_status meldet den Tokenverbrauch im Verhältnis zum echten Kontextfenster der Sitzung.

Schützt Sitzungsprotokolle vor fehlerhaften Modellaufrufen (leere id/name oder arguments ohne Zeichenkettenwert), damit ein ungültiger Aufruf die Sitzung nicht unladbar macht.

Erstellt aus technischen 2D-Zeichnungen (PDF/PNG/JPG) noBS-CAD-Skripte und STEP-Dateien. Mit Modellierungs-Skill, CAD-Tools über die noBS-CAD-MCP-Engine, integriertem nativen Zeichnungs-Probe und 2D→3D-Panel in der Weboberfläche.

Fügt unter jeder abgeschlossenen DSH-Webantwort eine Diagrammschaltfläche hinzu. Das konfigurierte Modell erstellt eine einzelne HTML-Datei mit eingebettetem SVG für ein isoliertes iframe in der rechten Seitenleiste. Mit Diagramm-/Quelltext-/Originalansicht, Sitzungsverlauf aus Festplatten-Cache ohne erneuten Modellaufruf, Neuzeichnen und Speichern als .html.

Anpassbare persönliche Einstellungen für die offizielle dsh-Kompaktierung (Schwelle, Aufbewahrung, Zusammenfassungsmodell/-Reasoning, Kompaktierung am Zugende), llama.cpp-Modellimport für Models und Tab-/Benachrichtigungshilfen (Status-Favicon).

Senkt LLM-Kosten: Ein Jev-Klassifikator (System One) prüft jeden Zug anhand einer deklarativen Richtlinie und empfiehlt den Modellpfad für Subagenten. Routineaufgaben laufen zu Flash-Tarifen, schwierige bleiben beim Hauptmodell. Mit explizitem /route-Auslöser, Laufzeitprüfung der Delegierungsfähigkeit, Schwärzung von Zugangsdaten und Offline-Wiedergabe anhand des Entscheidungsprotokolls.

Live2D-Sitzungsansicht mit Echtzeitstimme: kontinuierliche Spracheingabe, Streaming-TTS, Untertitelübersetzung, multimodaler Modellkatalog und eigener Einstieg.

Schreibgeschützter Seitenzweig rechts: Zitierten Text nachfragen, ohne den Modellkontext der Hauptsitzung zu verunreinigen. Jede Rückfrage baut den Zweig aus den jüngsten abgeschlossenen Hauptsitzungs-Turns neu auf; Schreibzugriffe werden auf Tool-Ausführungsebene verweigert, damit der Promptpräfix cachebar bleibt.

Fernzugriff auf DSH ohne eigenes Hosting: Feishu-DM ist über die ausgehende Langverbindung des Bots die Oberfläche; Karten für Workspace, Sitzung (Wechsel/Umbenennung), Modell, Reasoning-Aufwand, Berechtigungs-Preset und Guthaben. Tool-Genehmigungen und Agentfragen werden im selben Chat beantwortet.

Workflow-Skill für geologisches 3D-Modelling und 3D-Seismik: SEG-Y-Volumen parsen, CGCS2000-Koordinaten vereinheitlichen, repräsentative Störungslinie und Explorationsgrenze als Shapefile ausgeben, 3D-Geologieplattform für mehrere Minen aufbauen.

Deklariert Wire-Protokoll und Endpoint der OpenCode-Go- und Command-Code-Routen, sodass keine API-Adresse eingegeben werden muss. Fügt DeepSeek V4.1 vorn in OpenCode Go ein, vervollständigt Command Codes Modellliste aus dem öffentlichen Katalog und ergänzt OpenCode-Anfragen je Gespräch um `x-opencode-session` (behebt 400 MissingSessionID).

Überträgt den T3-Code-Modellwähler in den Composer: Provider-Leiste, nach Providerüberschriften gruppierte Suchtreffer, im Browser gespeicherte Favoriten, Badges für nicht verfügbare Provider und Cmd/Ctrl+1..9 für die ersten neun sichtbaren Zeilen.

Texas-Hold’em-Tisch für DeepSeek Harness mit modellaufrufbaren Poker-Tools, sechs heuristischen Gegnern, optionalem Coach und Browser-Tisch, dessen Schaltflächen keine Chatnachricht senden.

Echtzeit-NVIDIA-GPU-Monitor in der rechten Web-Seitenleiste von DeepSeek Harness (dsh). Unter Linux hat NVML Vorrang, mit nvidia-smi als Fallback. Nur NVIDIA, nicht AMD/Intel/macOS. Zeigt Auslastung/VRAM/Leistung/Temperatur mehrerer GPUs, Prozesse und Sparklines. Als dsh.bundle installierbar.

Ersetzt die integrierten Adapter llm-pi-ai und llm-deepseek, die Modellauswahl und die Models-Einstellungsseite durch selbst gepflegte Versionen. Verfolgt das Upstream-Paket @earendil-works/pi-ai über einen Safe-Zone-Download mit Ein-Klick-Aktivierung und ergänzt Abfragen von Anbieter-Kontingent und Guthaben sowie eine Verwaltungsseite.

Senkt Agent-Kosten fast um die Hälfte bei gleichbleibender Genauigkeit. DeepSeek-Harness-Plugin mit Jev, das Tools und Skills schrittweise freigibt: Das Hauptmodell beginnt mit einem sauberen Planungsschritt, dann wählt Jev je nach Aufgabenverlauf zusätzliche Fähigkeiten aus.

v0.8.6 behebt einen Startabsturz: Host-Runtime ist optionaler Peer, keine installierte Abhängigkeit. TypeSafe Jev/System One bietet 7 Tools: `jev_decision` (1–25 parallele typisierte Urteile, keine Prosa), `jev_choose` (ordnet 2–10 Optionen), `jev_batch` (1–20 Texte, 1–5 Urteile, echter Aufruf je Text bei begrenzter Parallelität; Rohfehler, kein Raten), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 im festen 27-Fragen-Test, Parallelität 6). Ledger speichert standardmäßig dauerhaft in `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` minus lokale Ausgaben seit `quota.balanceSince`; kein Guthaben-Endpunkt, nichts erfunden. Fehlender API key: expliziter Fehler; Fehler je Oberfläche isoliert. Client nach refresh, Server nach Host-Neustart.

Animiertes Haustier für DSH Web mit modellangepasstem Ausgabetempo, Reaktionen auf Tool-Zustände, austauschbaren Charakterpaketen und mitgeliefertem Skill zum Erstellen oder Erweitern von Haustieranimationen.

Liest Agent-Berichte mit einer gewählten Stimme vor und kürzt lange Berichte vorher. Für einen Stimmenklon genügt ein 3–10-Sekunden-Referenzclip; Community-Modelle werden ebenfalls unterstützt. Keine 6,4-GB-GPT-SoVITS-Installation: Das Plugin installiert eigenes Runtime und Stimme. Vorhandenes GPT-SoVITS kann genutzt werden; das Stimmenmodell ist identisch.

Sitzungsübergreifendes Erfahrungswissen für DSH. Lektionen erhalten Evidenzstufen und werden bei gleichem Thema eingefügt; direkt vor einer Aktion nur, wenn der Datensatz den passenden Aufruf nennt. Themenunabhängige Regeln wie „immer auf Chinesisch antworten“ können als standing markiert werden und gelten dann in jedem Turn. Messung mit 24 isolierten Realmodell-Turns: 6/6 Befolgung gegenüber 0/18 in Kontrollen. Vermutungen werden nicht dauerhaft: standing verlangt ebenfalls verifizierte Belege. Ungenutzte Einträge werden reversibel stillgelegt. Fünf Tools, sieben Slash-Befehle, keine Runtime-Abhängigkeiten.