Plugins

Native Chromium-Browserautomatisierung für DeepSeek Harness im Headless- oder sichtbaren Modus, mit DOM-Baum-Extraktion, Screenshots und integriertem SSRF-Schutz.

OpenRouter-Provider mit Live-Abruf von `/models`, sodass neue Modelle ohne Harness-Release erscheinen. Namenssortierte Liste mit Ein-/Ausgabepreisen, Reasoning-Stufen je Modell, Bildeingabe, Wiedergabe von `reasoning_details` und Anthropic-Prompt-Caching. Tatsächliche Sitzungskosten einschließlich Subagenten aus OpenRouters `usage.cost` erscheinen unter dem Web-UI-Composer und bei `/cost`.

Steuert GME Test Agent in Harness: Drei Tools listen Schnittstellenkataloge, starten und reparieren autonome Testerzeugung in einem lokalen Python-Backend und verfolgen den Auftrag bis zur Prüfung. PR-, Überspringen- und Bereinigungsaktionen erfordern ausdrückliche Nutzerzustimmung.

Findet und startet Projektaufgaben über Harness Jobs, prüft Ausführungsbelege und kontrolliert die Projektkonfiguration mit einem Agent-Tool.

Windows-Desktopsteuerung per UI Automation: Neun Tools lesen den Fenster-Control-Tree und bedienen Elemente per ID über deren eigene UI-Automation-Muster. Jeder Schreibvorgang unterliegt einer Freigaberichtlinie; mit ausschließlich erweiterbarem Aktionsprotokoll und Einstellungsbereich.

Stufenweises Komprimierungszentrum: Ersetzt die einzelne 80-%-Schwelle durch eine konfigurierbare Staffel (Standard 30/50/70/90) von sanften bis maximalen Konsolidierungsregeln. Fügt jedem Checkpoint einen deterministischen Keyword-Index hinzu, damit Fakten über Zyklen anwachsen, und fasst mit Modellkette zusammen: primär plus bis zu 3 Fallbacks mit eigener Reasoning-Stufe. Ergänzt Compaction-Untertab und Settings-Karte; Ausschalten stellt immer Standardkomprimierung wieder her.

OpenCode-Go-Provider, der das Modellprotokoll am Gateway überprüft, statt eine Empfehlung als Messwert zu behandeln. Reasoning-Stufen folgen einem gemessenen Vertrag; Anfragen durchlaufen eine geordnete Protokoll-Fallbackkette. Kontextfenster, maximale Ausgabe und Bildinput-Zahlen werden von einer zur Laufzeit aktualisierten models.dev-Schicht deklariert, nicht abgefragt; Operator-Overrides stehen über beiden. Mehrere OpenCode-Go-Zugangsdaten lassen sich in Settings speichern und wechseln.

Erfasst API-Tokenverbrauch und geschätzte Kosten anhand der Modellpreise je Route, mit optionalen Abrechnungsgruppen, synchroner CNY-/USD-Anzeige, Sitzungsberichten, Composer-Summen und anklickbarer Tagessumme in der Seitenleiste.

Ersetzt das dsh-whale-widget-Maskottchen über einen integrierten Freistellungsablauf durch ein eigenes Bild. Dazu: Neustart-Button im Sitzungsheader, Browser-Heartbeat und optionale Patch-Selbstheilung, standardmäßig deaktiviert.

Nutzt das Claude-Pro-/Max-Abonnement in DeepSeek Harness mit offiziellem Anthropic-OAuth-Login und automatischer Token-Erneuerung.

GitHub-Operationen für DeepSeek Harness: Releases, Tags, abgesicherte generische API-Weiterleitung, Workflow-Läufe, Secrets und bereinigte Mirror-Veröffentlichung.

LLM-Inspektor auf Wire-Ebene: Erfasst rohe HTTP-Anfrage- und Antwortkörper von Provider-Aufrufen und ordnet sie über den llm/stream-Wasserfall der auslösenden Sitzung zu. Anfragen erscheinen als einklappbarer Baum mit Knotengrößen (ein Messfall: 98,6 % in einem Array mit 973 Einträgen); Antworten werden aus OpenAI-SSE-Chunks in reasoning/content/tool calls/usage rekonstruiert. Conversation-View-Tab und Loopback-Viewer.

Spricht kurze Statusmeldungen bei DSH-Änderungen: Turn fertig/fehlerhaft, Job fertig/fehlgeschlagen, Ziel erreicht/blockiert, Genehmigung ausstehend oder Nutzerantwort nötig. Acht voraufgezeichnete Clips auf Chinesisch (Standard) und Englisch. Wiedergabe im Host über ffplay oder den mit Windows gelieferten PowerShell-Player, ohne Web-Audio-Tab. Nur Windows.

Strukturierte Git-Tools für DeepSeek-Harness-Agents: status, diff, log, branch, commit und stash. Zehn feste `git -c`-Overrides verhindern Änderungen durch benutzereigene Pager-, Farb- oder quotepath-Einstellungen. Jeder Aufruf nutzt ein argv-Array, sodass keine Shell Argumente parst. Schreibende Aktionen laufen über den Harness-Freigabedienst und werden ohne ihn abgelehnt.

Orchestriert mehrere ComfyUI-Instanzen: Prüft GPU, freien VRAM und Warteschlangentiefe jedes konfigurierten Endpoints und sendet den Generierungsauftrag an die am wenigsten ausgelastete geeignete Instanz. Drei Tools: comfyui_farm_status/comfyui_farm_pick/comfyui_farm_run. Geeignet ist eine Instanz nur bei Erreichbarkeit, mindestens angefordertem freiem VRAM und Warteschlange unter dem konfigurierten Limit. Rangfolge: freier VRAM minus Warteschlangentiefe × Gewicht; eine freie Instanz mit kurzer Queue gewinnt. Keine Laufzeitabhängigkeiten. Wiederholung nach fehlgeschlagener Prüfung optional; ein Timeout über SSH-Tunnel allein beweist keinen Ausfall.

Schnellwiederauffüllungs-Schutzschalter für DeepSeek-Harness-Autokomprimierung. Verweigert eine nutzlose Komprimierung, wenn der Kontext in weniger als N Tool-Turns M-mal hintereinander wieder voll wurde – ein Fall, den der unbegrenzte step-pressure-Trigger nicht erkennt. Statt pro Schritt einen Zusammenfassungsaufruf zu verbrauchen, meldet er den Sachverhalt mit Hinweis, meist auf einen zu großen einzelnen Read oder Tool-Output. Status und erneutes Scharfschalten per /compaction-breaker; injiziert einen Prompt-Abschnitt, den das Modell dem Nutzer weitergibt. Host-plane-Sitzungen per Profil-Bundle; normale Sitzungen benötigen den Austausch einer Zeile im Agent-Preset.

Zeigt DeepSeek-Guthaben und Sitzungstoken im Header: dreistufige Guthabenwarnung mit bearbeitbaren Schwellen, Ein-Klick-Auflade-Links, segmentierter Tokenbalken mit Cache-Treffern und sichtbarkeitsabhängiges Polling.

Browsersteuerungs-Plugin: Registriert Browser Harness aus browser-use/browser-harness als DSH-Sitzungstool, sodass der Agent mit Python echtes Chrome steuert (Navigation/Klick/Eingabe/Accessibility-Baum/Screenshot). Unterstützt separaten dedizierten Browser oder Anbindung an den Systembrowser. Mit TypeSafe key wird browser_autopilot (Jev-zielbasierte Automatisierung) bedingt aktiviert.

Zeichnet zeilenweise Diffs auf edit/write/insert/str_replace_editor-Toolkarten neu: Unveränderte Zeilen erscheinen einmal, geänderte Zeichen werden unterstrichen. Umfasst run_code-Unteraufrufe (PTC), ergänzt eine Karte geänderter Dateien je Turn und kann Pfade aus Karten- und Toolzeilen über eine vom Plugin bereitgestellte Host-Route öffnen oder kopieren.

Manueller Modelltest für DeepSeek Harness: In Session View Provider, API-Typ, Modell und Route wählen und genau eine echte rohe HTTP-Anfrage über openai-completions, openai-responses oder anthropic-messages senden, mit oder ohne Streaming. Zeigt Latenz, TTFT, HTTP-Status, Tokenverbrauch und dreistufige Diagnose (API request/model response/strict check) auf einer Seite; Fehler werden verständlich erklärt.

Physik-Widget einer ziehbaren Walmaid für die DSH-Weboberfläche: herumwerfen, auffangen, Token-Münzen fangen und Reisschalen essen lassen.

Vollbild-Konsole aus der Seitenleiste mit 8 Tabs: Übersicht; Sitzungsliste aus dem sessions-Service (Titel, Verzeichnis, Laufstatus, Aktualisierung, Filter); installierte Bundles und Loader-Einträge aus pluginInventory/pluginManager mit Schalter je Bundle; Markt öffentlicher `topic:dsh-plugin`-Repos über die GitHub Search API; Modell-/Provider-Editor, der per `remote.settings.mutate` in den llm-pi-ai-Einstellungsbereich schreibt, Sitzungsmodelle wechselt, Provider/Modelllisten ergänzt oder bearbeitet, API-Schlüssel über `remote.credentials` speichert und nicht angezeigte Profilfelder erhält; MCP; Skills; Nutzung aus dem Host-Loopback `/api/dsh-usage/overview`. Dienste laufen über `ctx.inject`; fehlt einer, wird die Konsole nicht eingebunden, statt abzustürzen.

Stellt alle bereits in DeepSeek Harness konfigurierten lokalen Modelle über OpenAI- und Anthropic-kompatible Endpunkte im LAN bereit. Mit API-Schlüsseln, Ratenlimits je Schlüssel, Circuit Breaker, Modellfiltern und Nutzungsberichten.

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.