Plugins

Tool-Aufrufe von DeepSeek Harness vor der Ausführung erlauben, erfragen oder verweigern

Bearbeiten Sie jeden Benutzer-Turn in DeepSeek Harness und führen Sie ihn erneut aus: Ein Inline-Editor an der Nachrichtenzeile spult die Konversation über den offiziellen surface-replace-Vertrag bis kurz vor diesen Turn zurück und fragt den Agenten dann mit dem überarbeiteten Text erneut ab. Das nur anhängende Sitzungsprotokoll wird nie umgeschrieben.

Ein Repository, das sich sowohl als Claude-Code-Plugin als auch als DSH-Plugin installiert: sechs Engineering-Skills (Recherche, Architektur-Scouting, Implementierungs-Orchestrierung, Drei-Achsen-Diff-Review, Komplexitätsaudit, Mutationstests) plus ein agentforge-Tool, das fünf Subagents verteilt.

Bindet Microsofts Playwright MCP über den offiziellen dsh-mcp-client ein, sodass der Agent Playwright MCPs eigene Browser-Tools über stdio erhält und sich per CDP an einen Browser anhängen kann, in dem du bereits angemeldet bist.

Gibt dem dsh-Agent einen echten Browser: jede Konversation bekommt ihren eigenen Chrome- oder Edge-Prozess mit eigenem Profil und CDP-Port, gesteuert über sechs Tools und live in der rechten Seitenleiste gespiegelt, wo du die Arbeit beobachten und per Klick oder Tippen auf dem Bild übernehmen kannst. Sonst nichts zu installieren — es nutzt das Chrome oder Edge, das schon auf der Maschine ist, lädt keinen Browser herunter, braucht keine Begleit-App oder Erweiterung und behält Tabs und Anmeldungen zwischen Tool-Aufrufen.

Bringt die im Xiaomi MiMo-Desktop-App enthaltenen Modelle (kostenlos während der Beta) in DeepSeek Harness, ohne Konfiguration im DSH-Konversationsfenster.

Visual-Novel-Theme zu 『Mahoutsukai no Yoru』 für die DeepSeek Harness Web-UI: Menüs im Stil des Originals, drei Charaktere mit Persona, Tag- und Nacht-Playlists sowie eine Endsequenz. Das Repository liefert keine eigenen Assets; die 380 Dateien / 263 MiB, die es steuert (136 Sprites, 208 UI-Teile, 13 Hintergründe, 23 Audios), müssen aus einer eigenen Kopie des Originalspiels rekonstruiert werden, und bis dahin bleibt der Bildschirm weitgehend leer. Die 23 Audios sind OGG bis auf einen entfernten Header; die 357 Bilder nutzen proprietäre Formate .mzp/.cbg, daher bietet der Dateizuordnungsleitfaden zwei Wege und einer verlangt einen eigenen Decoder.

Berichte über Verhaltensdrift in DSH-Sessions: vergleicht zwei Session-Logs und meldet Übereinstimmung der Tool-Sequenz, Tool-Mix, Reasoning-Umfang, Timing, Wiederholungen und Dateiziele, mit optionalem CI-Schwellenwert-Gate. Keine Abhängigkeiten.

TypeSafe Jev (System-One-Entscheidungsmodell) als Tool jev_decide für DeepSeek Harness: noul-, Choice- und Score-Fragen liefern kalibrierte Wahrscheinlichkeiten; Credentials nutzen dieselbe Schnittstelle wie in DSH; 429/529-Backoff-Retry eingebaut.

Verbindet zwei DeepSeek-Harness-Rechner mit einem Einmalcode – direkt im LAN oder über Netzwerke hinweg durch einen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Relay mit konfigurationsfreiem offiziellen Standard –, sodass ein Agent Aufgaben auf dem anderen ausführen und Dateien austauschen kann, während jede Maschine ihre eigenen Dateien an Ort und Stelle behält.

Verbindet sieben finanzielle Wind-MCP-Domänen und Wind Alice mit DSH und löst WIND_API_KEY nur innerhalb der Credential-Grenze des Hosts auf.

Ein Urteilskern für DeepSeek Harness: eine Kognitionsschleife, die jeder Entscheidung Quelle und Zuordnung gibt und die Planung bis zum Abschluss treibt, ein Hippocampus-Gedächtnis, das laufende Erfahrung zu wiederverwendbarem Wissen verdichtet, und eine anpassbare Persona-Karte (Name, Persönlichkeit, Kommunikationsstil). Erfordert DSH ^0.1.0-rc.7.

Agentenstrukturierter Prompt-Optimierer für DeepSeek Harness: schreibt Composer-Entwürfe in role/task/context/constraint/format um, mit den Modi normal, slim und expand, einem Bestätigungsmodal mit Bewertung, continue-optimize sowie lokalen, hybriden, DSH- oder Cloud-API-Engines.

Nativer Side-by-Side-Chat neben dem Hauptgespräch: eine unabhängige archivierte DSH-Session mit vollständiger nativer UI, Abruf des Elternkontexts bei Bedarf, Zitieren von Auswahlen und einem Lebenszyklus zum Behalten oder Löschen.

Visueller Ziel-Lebenszyklus für die DSH-Weboberfläche: ein Composer-Dock zum Erstellen, mehrzeiligen Bearbeiten, Pausieren, Fortsetzen, Abschließen und Löschen von Session-Zielen mit Live-Rundenfortschritt, plus ein Phasenpunkt-Eintrag im Composer und eine Zielübersicht auf der Einstellungsseite.

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

DeepSeek Harness-Bridge/Plugin für A2S mit Remote-Sitzungen, Workspaces, Genehmigungen, Aufgaben und resilienten Wiederverbindungen.

Modellwechsel und Steuerung des Reasoning-Aufwands für DeepSeek Harness: Die Agenten-Tools set_model und list_models lassen den Agenten mitten in der Aufgabe autonom Anbieter, Modell oder Denktiefe ändern, mit Pflichtbegründung, Anbieter-Whitelist und Token-Druckwächter des Kontextfensters; das aktive Modell wird in den Laufzeitkontext injiziert, und der automatische Plan-Mode-Übergang wechselt beim Eintritt in den Planmodus zu einem konfigurierten Planungsmodell und stellt beim Verlassen das vorherige Ausführungsmodell wieder her.

Persistente Endeavour- und Challenger-Peer-Sessions für DeepSeek Harness, die planen, sequenzielle Aufgaben ausführen und gemeldete Ergebnisse verifizieren.

Installations- und Konfigurationsbasis für eine DSH-Assistenzsuite aus fünf Plugins: prüft die Python-, WPS- und Arbeitsbereichsumgebung, installiert die im selben Repository ausgelieferten Geschwister-Plugins und erzeugt die Arbeitsbereichsbasis (Anweisungsebene, Memory-Seeds, Skills, Einstellungen); es trägt außerdem seinen eigenen Einstellungsabschnitt sowie seine eigene hostseitige Setup- und Prüflogik bei.

Registriert die Skill „fight-scene-director“ zur Gestaltung von KI-Video-Kampfszenen, portiert von der gleichnamigen Codex-Skill. Erzeugt strukturierte chinesische Prompts für Seedance 2.0/2.5 und MiniMax H3, plus Trajektorie-Karten- und Startpositions-Bildprompts.

Feishu/Lark-Gateway für DeepSeek Harness mit themenpersistenten Konversationen, Live-Ausführungskarten, Bild- und Dateieingaben, Genehmigungen und Fragen im Chat, Quellen-Allowlists sowie dauerhaften einmaligen oder wiederkehrenden Agent-Aufgaben, die in natürlicher Sprache erstellt werden.

Spec-Driven-Development-Pipeline für Odoo: 15 Tools führen eine Anforderung von einer unveränderlichen Spezifikation über die Architektur bis zu Modulcode oder Live-Konfiguration und verlangen dann ein persistiertes Urteil, das durch Belege aus einer echten Odoo-Instanz gestützt ist – mit fail-closed-Gates, menschlich freigegebenen Stapeln in einer deklarierten Umgebung, Odoos eigenem CSV/Excel-Importer und einem Journal, das die über das Plugin geschriebenen Daten rückgängig macht.

Werkbank zum Setzen von WeChat-Artikeln: rendert Markdown in HTML mit Inline-Stilangaben, das du in den WeChat-Editor einfügst, mit einem Panel in der rechten Seitenleiste und fünf Modellwerkzeugen für die Bearbeitung auf Blockebene.