Plugins

Enthält die kb-curator-Skill für eine lokale Wissensbasis mit drei Ebenen und verweigert die Indexierung nicht vom Nutzer freigegebener Inhalte. Die L2-Suche erfordert separat installiertes @kenz1117/dsh-engram; die Engine läuft nur unter Windows.

Skill-Panel für die DSH Web GUI: listet installierte Skills mit chinesischen Annotationen, acht Kategorienfiltern, Pinyin-/Fuzzy-Suche und Sortierung nach Pin und Aktualität. Verwaltet Skills direkt: anheften, deaktivieren, anzeigen, mit Rückgängig-Option deinstallieren. Eigene Wartungs-Skill enthalten.

Skill-Filterung per Tags: Weise Skills Tags zu und übergib je Workspace oder Unterhaltung nur die Teilmenge, die ein boolescher Tag-Ausdruck auswählt (z. B. `pdf + docx` oder `aegis * plugin`). Ausgeschlossene Skills werden per deny-shadow aus dem Modellkatalog entfernt, nicht nur in den Einstellungen versteckt. Skills außerhalb des Ausdrucks lassen sich manuell hinzufügen oder zwangsweise deaktivieren. Das enthaltene `tagging-skills` zeigt dem Agent, wie Tags anhand der laufenden Maschine abgeleitet werden.

Zeigt ein OpenWiki aus dem Workspace in der rechten DSH-Web-Seitenleiste an: erkennt das Wiki-Verzeichnis, stellt es mit dem offiziellen `openwiki visualize`-Reader an einem Loopback-Port bereit und bindet es im eigenen Tab ein. Vergleicht installierte openwiki-/DSH-Versionen mit konfigurierbaren Mindestständen und prüft im Registry auf eigene Updates.

Liest und schreibt WPS-365-Cloud-Dokumente (smart documents und .docx/.xlsx/.pptx) über das lokal installierte wps365-cli und prüft vor dem Schreiben auf Konflikte. Erfordert ein WPS-365-Unternehmenskonto.

Registriert zwei Tools für DeepSeek Harness. `doc_ocr` wandelt gescannte PDFs und Bilder über eine lokale RapidOCR-Engine oder Zhipu GLM-OCR in der Cloud in Seitentext, Finanztabellen mit Bilanzabgleich und Vertragsklausel-Treffer um. `doc_preprocess` erstellt aus einem Verzeichnis roher Dateien per siebenstufiger Pipeline mit Backend-Routing und sha256-basierter inkrementeller Auslassung eine Obsidian-Wissensbasis. Nicht passende Zahlen werden gemeldet, nicht erfunden. Lokal erforderlich: Python mit rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 und Pillow (`pip install -r requirements.txt`); für GLM ZHIPU_API_KEY.

Lässt das Modell ein Video wirklich sehen: Lokales ffmpeg entnimmt Standbilder mit Zeitstempeln, faster-whisper transkribiert die Audiospur; so liest der Agent echte Pixel Frame für Frame, statt einer Textzusammenfassung zu vertrauen. Vollständig lokal, kein Upload; weist ehrlich auf fehlende Sprache hin. Nur Windows; Python 3.10+ und ffmpeg erforderlich. Der erste Aufruf von video_eyes_setup lädt etwa 700 MB (faster-whisper und Modell) herunter.

Ergänzt das sichtbare Agent-Preset visible-browser (Persona und Tools für Navigation, Formulare, Klicks und Screenshots über Playwright MCP) sowie eine Sperre: Andere Presets dürfen Browser-Tools erst aufrufen, wenn der Nutzer die Session über das enthaltene browser_access genehmigt. Das Bundle bindet den Playwright-MCP-Provider ein. Plugins-Einstellungsseite und browser_source schalten zur Laufzeit zwischen Microsoft Edge (Standard), Playwright-Chromium und einem CDP-Endpoint um. Erfordert die gemeinsame browser-use-Registrierungszeile im Profil (ein Provider je Prozess).

Installiert die codex-cua-Skill, damit DeepSeek Harness Codex Computer Use einsetzen kann: steuert Chrome und native macOS-Apps über die Runtime der ChatGPT/Codex-Desktop-App. Enthält einen persistenten Session-Client und einen Doctor-Selbsttest. Erfordert ChatGPT/Codex-Desktop-App mit Chrome-Erweiterung, Python 3.9+ und macOS.

Registriert ein `office_audit`-Tool in DeepSeek Harness. Berechnet Formeln mit dem mitgelieferten LibreOffice Kit neu und prüft anschließend die Werte: Formel- und Blattreferenzfehler, Formel-Konsistenz, hartcodierte Konstanten, Zahlenformat-/Einheitenfehler, Bilanz, Gewinnvortrag, Kassenabgleich, Cashflow-Zwischensummen, Kennzahlentabellen und Datenbereinigung. Befunde nach Schwere und betroffener Zelle sortiert; optionales Findings-Blatt wird in eine Kopie geschrieben. Quelldatei bleibt unverändert. Benötigt Python mit openpyxl und enthaltenes LibreOffice Kit.

Registriert ein `context_extract`-Tool in DeepSeek Harness. Komprimiert lange Quelldokumente (Finanzberichte, Verträge, Geschäftsbücher) zu dichtem strukturiertem Markdown plus JSON mit Kennzahlen, Tabellen, nummerierten Klauseln, Entitäten und Abgleichwarnungen, damit nachgelagerte Abläufe nicht erneut im Original lesen müssen. Erkennt Finanzabschlüsse, Rechtsverträge und Geschäftsbücher separat; gleicht Bilanz und Kasse ab und meldet Abweichungen, statt sie still zu korrigieren. Schreibgeschützt, Quelldatei bleibt unverändert. Benötigt Python mit openpyxl und python-docx.

Claude Code muss auf diesem Rechner installiert und angemeldet sein. Delegiert Programmieraufgaben über Claude Agent SDK an den lokalen Claude-Code-Agent, meldet geänderte Dateien, unterstützt Rücknahme mit einem Befehl und ergänzt einen Claude-Mode-Schalter am Composer.

Schaltet den rea-mcp-Server über den Sitzungskopf der DSH Web UI oder das Agent-Tool rea_mcp_toggle ein und aus. Bei ausgeschaltetem REA werden 170 mcp__rea__*-Toolschemas nicht mehr mit jeder Anfrage gesendet (tools-Payload sinkt von ca. 722 KB auf ca. 95 KB) und der REA-Kindprozess beendet. Die Auswahl wird profilbezogen gespeichert und beim Start per row-level-disabled-Ausdruck wiederhergestellt.

Erstellt aus einem Minecraft-Java-Spielstand ein Blender-Cover oder eine Animation. Sucht in .mca-Regionsdateien ebenes offenes Gelände, exportiert das Terrain als OBJ und steuert Blender headless mit MCprep-Materialien, BPS-Charakter-Rig und Dreipunktbeleuchtung. Nach jedem Render prüft OpenCV Ausrichtung, Bodenkontakt, Belichtung, Licht und Komposition; bei Fehlern wird mit angepassten Parametern neu gerendert. Erfordert Blender 4.2 LTS oder neuer und Python 3.10+ mit opencv-python und numpy; beim ersten Lauf richtet der enthaltene Befehl Minecraft-Assets ein.

Erstellt Motion Graphics aus einer DSH-Sitzung über die Miran-Fann-Engine per MCP, mit Einstellungsseite und Motion-Design-Skills. Engine separat installieren (npx miran-fann setup) und angemeldet sein.

Steuerung der Gowin-(高云)-1.9-FPGA-Toolchain für dsh mit 15 Tools: Umgebungs-/Lizenzprüfung, .gprj/.cst-Audit anhand realer GW1N-Pinbelegung, gw_sh-Batch-Synthese und Place-and-Route, PnR-Berichte, JTAG/Flash mit programmer_cli, beliebiges gw_sh-Tcl und GAO-Logikanalysatoraufnahme. Enthält gowin-fpga-Skill und drei Praxisnotizen. Reines JS, keine Laufzeitabhängigkeiten.

Genspark-Tools für DeepSeek Harness über @genspark/cli: Websuche/-crawl, Bild-/Video-/Audiogenerierung, Medienanalyse, X-/Instagram-/Reddit-Suche und Modellliste. 17 typisierte Tools und 18 /genspark-*-Befehle. @genspark/cli installieren und anmelden (gsk login) oder GSK_API_KEY setzen.

Bindet den Cua-Driver-MCP-Server in DSH ein: installiert cua-driver bei Bedarf, startet ihn über stdio mit dem integrierten MCP-Client und registriert 60 barrierearme Fenster-, Eingabe-, Menü- und Browser-Tools samt Workflow-Skill und einmaliger macOS-Berechtigungshilfe.

Liest installierte Plugins, MCP-Server und Skills, gruppiert sie nach Fähigkeit und nennt das passende Preset; auf Anfrage kann je Kategorie ein Preset registriert werden.

Liest, bearbeitet, exportiert und prüft Excel-VBA-Projekte über eine echte Excel-COM-Instanz: Module, UserForm-Code, Prozedurlisten, .frm/.frx-Export. Nur Windows; Desktop-Excel, Python 3.10+, pywin32 und AccessVBOM=1 erforderlich.

Verbindet DeepSeek Harness per OAuth mit dem offiziellen Vercel-MCP-Server: bedarfsgeladenes Tool-Laden je Agent, schlanke Schemas, paginierte lange Ergebnisse und 34 gebündelte Vercel-Skills.

Fünf produktionsreife DSH-Tools in einem Plugin (8 Tool-Slots): Git-Regressionssuche (Einführung, jüngste Änderungen, bisect, blame-Alter), Stacktrace-Decoder mit lokalem Codekontext, YAML/ENV/properties-Prüfung samt Tippfehlern, plattformübergreifendes Shell-Escaping (POSIX/PowerShell/cmd) und MyBatis-Plus-SQL-Audit (N+1, fehlendes @Transactional, LIKE mit %, SELECT *, fehlendes WHERE). Keine npm-Abhängigkeiten, vollständig offline; neben bisect nebenläufig sicher. Einzelinstallationen: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Zuverlässigkeitsschicht für Windows-GUI-Automation: prüft minimierte, aktive oder DPI-skalierte Fenster und berücksichtigt Koordinatenraum sowie Aktivierungsreihenfolge beim Klicken und Tippen. Keine Abhängigkeiten, nur lokal.

Ergänzt download_file mit 16 aria2c-Verbindungen und Ein-Stream-Fallback, falls aria2 fehlt. aria2c muss separat installiert werden; der aria2-Kanal prüft keine TLS-Zertifikate.