Plugins

Sicherheitsventil vor der DSH-Ausführung: Fängt jeden bash/pwsh-Aufruf über `tools/pre-execute` ab, wendet zuerst Offline-Statikregeln an und fragt dann TypeSafe Jevs System-One-Modell, ob der Befehl reale Daten unumkehrbar löscht/überschreibt. Entscheidungen: allow/revise/block/escalate; revise gibt dem Modell eine sicherere Fassung, escalate bietet ein einmaliges menschliches Token. Bei erschöpftem Guthaben oder fehlendem API key gibt es einen deutlichen Fehler, keinen stillen Ausfall. Fehlt der Schlüssel, fordert der Dialog `guard key set` an und liest ihn von stdin. Jeder Entscheid kommt ins gemeinsame Auditlog; Texte zh-CN/en.

Leichtgewichtiges, abhängigkeitfreies Speicher-Plugin für DeepSeek Harness mit Markdown-Dateispeicher, L0-Katalogeinfügung und fünf modellseitigen Tools.

DSH-Modellgruppenchat: Gesprächsoberfläche mit mehreren Modellrollen, jeweils mit eigenem Provider/Modell und gemeinsamem Verlauf. In Settings aktivierbar/deaktivierbar.

Das vom Modell aufrufbare Tool `compact_agents` komprimiert den Kontext aller aktiven Sitzungen erzwungen (Hauptsitzung, normale Subagents und AgentTeams-Mitglieder). Beschäftigte Ziele werden eingereiht und nach Turn-Ende komprimiert; je Ziel werden verborgene Knoten und geschätzte Tokens gemeldet. Ein Webformular steuert Auslöse-/Behaltequote, Ausgabebudget der kontrollierten Phase, Auto-Fortsetzungsbudget und Vorabkomprimierung am Turn-Ende, damit Antworten nicht erst auf den Summarizer warten.

Registriert den Xunfei-Loomy-Cloudkanal als OpenAI-kompatiblen Anbieter in dsh-router und ergänzt Modellliste sowie Streaming-Chat-Completions.

Hebt wichtige Punkte, Definitionen, Warnungen und Fragen in fertigen Assistentenantworten automatisch hervor und verwendet dafür einen separaten Modellaufruf.

Konfiguriert HTTP-Headerprofile, die je Modell ausgewählt werden können.

Panel für Token-Nutzungsstatistiken in DeepSeek Harness: Trends, Modellaufschlüsselung und Aktivitäts-Heatmap, mit handgeschriebenem SVG und ohne Diagrammbibliotheken.

Englisch-Wortschatzbank für Kinder. DSH 0.2+ (0.2.0-rc.1/rc.2 inkl. Desktop-Shell geprüft; 0.1.7–0.2.x funktioniert ebenfalls). v1.10 liest Karten/Tests mit integrierter Windows-Stimme offline vor, ohne Netzwerk-/Modellaufruf; Audio wird vorgerendert. v1.11: bis 50 Wörter in 10er-Gruppen von oben wählen, mit Zähler; Fehler als gesprochene Wiederholungskarten/PDF; chinesische Übersetzung bei Beispielen. Markierungen in Buchfotos (Textmarker/Rotstift) erkennen, übersetzen und mit Häufigkeit in lokaler SQLite speichern; Zwischenablage, Fotos, Diktat teilen die Bank. Häufigkeitssortierung; 3 richtige Antworten = gelernt. Export als HTML/PDF/Word-Karten und Vierfach-Auswahltest. Bei DSH 0.1.5 fehlt Einstellungen: `dsh-word-vault@1.0.2` verwenden.

Abrechnungs- und Nutzungs-Observability für Agenten in dsh Web: direkte Sitzungslog-Erfassung mit zstd, Zeitstempeln pro Ereignis sowie doppelter Deduplizierung per Watermark und `lastSeq`. Mehrkonten-Tarifprofile je Anbieter/Modell, Live-Badge pro Fenster mit Sitzungs-ID aus React Fiber, Glassmorphism-Dashboard mit 14-Tage-Sparkline, Budgetwarnungen, Relay-Guthabenabfragen und offizielle Preisdatenbank mit 332 Modellen.

Reasoning-Effort-Regler für DeepSeek Harness: Client-Web-Bundle mit Sitzungsregler, wenn das gewählte Modell Reasoning-Stufen angibt. Funktioniert mit allen Anbietern, die solche Stufen bieten

Dichte, transluzente Universal-Palette im Glasstil für DeepSeek Harness Web: vereint Commands, Models, Sessions und Conversation Hits mit deterministischer Rangfolge und geprüfter Interoperabilität über öffentliche Verträge.

Ruft in früheren Projekten gespeicherte Erkenntnisse ab: Passt die aktuelle Arbeit dazu, entscheidet das lokale Modell, ob vor dem nächsten Schritt eine kurze Notiz eingefügt wird. Erfordert ein lokales Ollama-Modell (Standard `qwen3.5:9b`) und den Store `dsh-mnemon` samt CLI `mnemon`; fehlen sie, wird nur beobachtet und protokolliert, nie eingefügt.

dsh-Plugin zum interaktiven Wechsel benannter Modellprofile (Standardmodell, Think-Level, Modelle je Subagent) über den Host-ask-user-Ablauf. Eine Implementierung für TUI und Web; klarer, schneller Abbruch in headless-Umgebungen.

Modellkatalog-Voreinstellung und Auto-Adapter für Alibaba Bailian (DashScope) in DeepSeek Harness: Reasoning-Effort-Stufen, Thinking-Budgets, Context Windows, automatische Anpassung bestehender Bailian-Routen und konfigurierbare Context-Obergrenze.

Spielt jedes Mal das „Hmm“ eines Vanilla-Minecraft-Dorfbewohners ab, wenn das Modell in seiner Reasoning-Kette summt.

DeepSeek-Harness-Plugin: Leitet Anfragen mit Bildern automatisch an `deepseek-v4-flash-vision-exp` weiter und fällt anschließend auf das ursprüngliche Modell zurück.

Agentenorientiertes Task-Kanban für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche nach dem codeg-plus-Board: vier Spalten (todo / inProgress / attention / done), Annahme nur durch Menschen, Workspace-gebundene Zuweisungen, Kommentare und Live-SSE-Boardansicht.

Out-of-Tree-dsh-Plugin: GitLab-, GitHub-, Gitee-, Gitea- und Bitbucket-Tokens bleiben außerhalb des Modellkontexts und werden mit AES-256-GCM in einer plugin-eigenen Datei verschlüsselt gespeichert. Das Modell ruft Forge-API-Tools bei Bedarf auf; die Web-Einstellungen verwalten Sites und Tokens.

Hält unerledigte To-do-Listen über mehrere Turns sichtbar. DSH leert zu Turnbeginn die Todo-Projektion und erwartet, dass das Modell die ganze Liste neu schreibt; bei Unterbrechung bleibt der Plan im Sitzungslog, verschwindet aber aus der UI. `todo_write` kann nur schreiben, nicht zurücklesen. Ein normaler Session/Event-Listener merkt sich die letzte Liste je Sitzung und hängt sie bei `turn/start` erneut an, wenn offene Punkte bestehen. Kein Fork von tool-todo und kein Waterfall: Die Projektion ist wegen abweichender `stateVersion` nicht ersetzbar; stattdessen wird das vom Fold verarbeitete Event ergänzt. Eng begrenzt auf offene Listen, höchstens ein Event je Turnstart, fail-open. Mit kontrolliertem A/B realer Sitzungen und echter Projektion verifiziert. Keine Abhängigkeiten.

Globales MiniMax-Sprach-Plugin für DeepSeek Harness: Spracherkennung (`asr-1.0`) und -synthese (`speech-2.8-hd`), Transkriptionstool, gesprochener Satz nach Aufgabenabschluss, freihändige Echtzeitgespräche und 303 auswählbare Stimmen.

Ein MCP-Tool statt aller Schemas: Lazy Capability Broker, der den residenten Tool-Kontext laut Messung um 94,4 % reduziert. MCP-Server und Skills bei Bedarf suchen, prüfen, aktivieren und aufrufen.

FreeDSH: Free-First-Multimodell-Routing, sichere Kernupdates und pt-BR-/Windows-Unterstützung für DeepSeek Harness. Installierbares DSH-Bundle via `dsh plugin add`. Inoffizielles Projekt.

Modellkanal-Manager: Bündelt Anbieter-/Modellkandidaten in der virtuellen Route `roundrobin/<group>` mit Failover, Wiederholung, Timeout und Cooldown. Einstellungen bearbeiten Anbieter/Gruppen und ermöglichen Speedtests sowie echte Einzelmodell-Anfragen. Das 7-Tage-Panel aggregiert Latenz, Fehler und Upstream-Tokens (Input, Output, Cache, Reasoning).