Plugins

Konfigurierbare Sende- und Zeilenumbruchtasten, ein Composer-Kontextmenü mit drei Quellen (DSH und anderen Plugins überlassen / Browser-Menü / plugin-gestyltes eigenes Menü), ein Schnellbefehlspanel mit kategorisierten Prompt-Listen, bei denen jeder Prompt bei jedem Senden oder nur bei der ersten Nachricht einer Session angehängt werden kann, eine Zeile zum Erstellen und Verschieben am Ende jeder Kategorie, ein Prompt-Optimierer, der den Entwurf mit einem separaten Modellaufruf umschreibt, Größenspeicherung des Einstellungspanels und automatische Injektion des x-opencode-session-Headers für OpenCode-Routen. Prompt-Listen liegen in einer globalen ~/.dsh/quick-prompts.json, die unabhängig von Session und Projekt ist.

Honcho-Memory-Plugin von Plastic Labs: Injiziert zu Sessionbeginn das Benutzerprofil, die Session-Zusammenfassung und relevante Schlussfolgerungen, lädt jeden Turn mit geschwärzten Geheimnissen im Hintergrund zu Honcho hoch und fügt die Tools honcho_search / honcho_chat / honcho_remember sowie den Statusbefehl /honcho hinzu; konfiguriert über die mit den anderen Honcho-Integrationen geteilte ~/.honcho/config.json, gegen gehostetes honcho.dev oder eine selbstgehostete Instanz.

Agent-Disziplin-Wächter für DeepSeek Harness: vier Tore, die an der Harness-Grenze durchgesetzt werden — Schleifen-Trennschalter, Token-Kosten-Sicherung, Routenwechsel-Warnung, Plan-Genehmigung — wo Erinnerungen auf Prompt-Ebene nicht hinkommen, sodass ein Agent ein wöchentliches Kontingent nicht mehr in Minuten verbrauchen kann; Ein-Klick-🛡-Chip, hot-reload-fähige Schwellen und Voreinstellungen von unsichtbar-aber-gepanzert bis nur-warnen.

Read-Only-Einblick-Panel für ein Profil: fünf Ansichten über dieselben Daten — Konfigurationsschichten, Plugin-Baum, Dienste, Tool-Namen und Modelle — jeder Eintrag zeigt, welche Schicht ihn eingefügt oder deaktiviert hat und ob er läuft.

Fügt die Delegations-Tools subagent_route und subagent_fork_route hinzu, bei denen das Modell selbst die provider/model-Route für jedes Kind wählt; das Deployment legt nur das spawn/fork-Backend, die Hintergrund-Richtlinie und die allowedProviders-Allowlist fest, während fortsetzbare Kinder und Hintergrundjobs die offiziellen Tools send_message / job_output wiederverwenden.

Vollständige chinesische Übersetzungspipeline für die dsh-Web-GUI: Live-Übersetzung der Modellüberlegungen beim Streaming, chinesischer Text direkt unter jeder englischen Antwort sowie einzeilige chinesische Zusammenfassungen für Tool-Ausgaben und Erläuterungen zu Tool-Aufrufen — eine eigenständige Provider-Anfrage, die nie in das Sitzungsprotokoll gelangt.

Ein selbst-evolvierendes Plugin für DeepSeek Harness: Es beobachtet, wie der Agent arbeitet, schlägt über das LLM Verbesserungen seiner eigenen Assets vor, validiert jeden Vorschlag in einem sandboxed Test-Agenten und wendet nur verifizierte Mutationen an – mit versioniertem Journal und automatischem Rollback bei Regression.

Visuelles Entwicklungs-Studio für DSH-WebUI-Plugins mit isolierten Git-Worktrees, Live-Offizial-WebUI-Vorschauen, Quell-Bearbeitung, Patch-Inspektion, Builds und Validierung.

Lokale Erzeugung von Bildern, Stimmen, Musik und Soundeffekten sowie Transkription, mit fixierter Identität: Charaktere, Tiere, Objekte und Schauspielernstimmen werden einmal definiert und bei jedem späteren Aufruf wiederverwendet; degenerierte Ausgaben (nahezu flaches Bild, stilles Audio) werden abgelehnt statt als Erfolg zurückgegeben, und eine erzeugte Zeile kann als Text zurückgelesen werden, sodass ein Klon, der sein Ende verschluckt hat, sichtbar wird. Die Engines entladen sich im Leerlauf, und Bildgenerierung und Transkription können jeweils auf eine OpenAI-kompatible API statt auf das lokale Vulkan-Backend zeigen.

Intervall-Heartbeat, der jeden Root-Agenten selbst aufweckt (Follow-up-Injektion), damit er proaktiv Fortschritt, Risiken oder Blockaden meldet: Warteschlangen, die bei Beschäftigung sicher sind, kein Stapeln, automatische Pause ohne menschliche Antworten, erneute Aktivierung bei der nächsten Benutzernachricht.

Macht den Nutzer zum RPG-Protagonisten: Nach jedem abgeschlossenen Nutzerzug kann zufällig ein „Abenteuer“ ausgelöst werden, ausgewählt aus über 700 Ereignissen in 7 thematischen Pools (Sci-Fi, Fantasy, Antike, Anime, Romane, Wuxia, Urban), die sechs dauerhafte Attribute (Stärke, Intelligenz, Agilität, Charisma, Glück, Vitalität) mit XP, Stufen und attributgewichteten Story-Verzweigungen entwickeln; konfigurierbar über eine UI auf der Einstellungsseite.

Ein strukturierter Review-Workflow mit mehreren Panelisten für DeepSeek Harness: N Panelisten bewerten in isolierten Subagenten, ohne Kenntnis voneinander; ein Vorsitzender gleicht Meinungsverschiedenheiten zunächst anhand übereinstimmender Anker ab und entscheidet dann auf Δ-Ebene; ein unabhängiger Kritiker prüft den Prozess. Geeignet für Reviews von Design, Code, Papers oder Projekten.

Vorab-Bestätigung für jede Änderung und jeden bash-Befehl: ein rot/grün hervorgehobenes Zeilen-Diff, bevor eine Datei angefasst wird, und ein Beschreibungs+Command-Panel, bevor ein Befehl ausgeführt wird — einmal genehmigen oder ablehnen, jede Schranke mit eigenem Master-Schalter in Settings → General.

Ermöglicht sandboxed agents den Zugriff auf das Web über deinen lokalen Proxy: net_fetch ruft Seiten ab und net_proxy_status meldet den Proxy-Status.

Feynman-Lernmodus-Plugin: Der Zyklus Lehren → Zurücklehren → Bewerten → Neu erklären wird als reichhaltige HTML-Lektionskarten dargestellt (Mermaid-Diagramme + Shiki-Code-Highlighting).

Ergänzt Drittanbieter-APIs für DeepSeek Harness um Reasoning-Stufen wie Niedrig/Mittel/Hoch und ermöglicht die Modellauswahl für jeden Subagenten-Aufruf.

Niubash-only-Shell-Executor und Bash-Dialekt-Lehre für DeepSeek Harness (dsh 0.2.0-rc.2 und die 0.1.7-rc.x-Linie, mit der er seine Shell-Naht teilt): jede ctx.shell-Ausführung läuft als `niu -c`, PowerShell/cmd/WSL/nu-Übergaben werden abgelehnt, PowerShell-Gewohnheiten a

Bringt Modelle aus der bereits auf dieser Maschine angemeldeten Qoder-App in DeepSeek Harness, ohne zu konfigurierendes Token, und zeigt für jedes Modell Rate und Off-Peak-Fenster auf seiner Einstellungs-Karte.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.

Baumansicht einer DSH-Konversation: Das Bearbeiten einer alten Nachricht gabelt den Strang auf, alle Versionen leben in einem Baum, während die Seitenleiste nur einen Eintrag behält; Zweige lassen sich umbenennen und zu einer eigenen Sitzung befördern.

DeepSeek Harness (DSH)-Plugin zur automatischen Wahl des Reasoning-Grads: Das Jev-System-One-Modell entscheidet, wie viel Denkaufwand jede Nachricht verdient, die Stufe wird aus den vom Modell deklarierten Graden abgeleitet, ein Kontext-Umschlag lässt Rückfragen wie „weiter“ die Gesprächstiefe erben, bei geringer Konfidenz wird nach oben aufgerundet, und bei jedem Fehler bleibt die vorherige Stufe still erhalten. | Jev-gesteuerter Reasoning-Aufwand pro Nachricht: modellspezifische Stufenleitern aus den Angaben jedes Modells, ein Kontext-Umschlag fester Größe, damit Rückfragen die Gesprächstiefe erben, Gleichstand bricht nach oben, stilles Zurückfallen auf jedem Fehlerpfad.

TraceScope-Plugin für DeepSeek Harness – eingebettete React-Slot-UI + Same-Origin-APIs

Eine native Reasoning-Effort-Steuerung für den Composer: ein Stufenbalken von Blau bis Violett mit Sternenfeld und Glanzstreifen. Er besetzt den Model-Slot und nutzt den offiziellen model-directories-Dienst, sodass die Stufenleiter aus der eigenen Reasoning-Deklaration jedes Modells stammt und kein weiteres Plugin nötig ist.