Plugins

Hält die native Statuszeile pro Nachricht immer sichtbar, ohne dass man mit der Maus darüberfahren muss — Datum und Uhrzeit bei jeder Nachricht, Ausführungsdauer, TTFT und Token pro Sekunde bei Assistenten-Nachrichten.

Sichert DSH-Profile und prägt eine Desktop-„Wiederbelebungsmünze“, die das Harness nach einem fehlgeschlagenen Start oder einer fehlgeschlagenen Installation wiederherstellt: Ein Boot-Wächter führt eine zweiphasige Zustandsprüfung durch (HTTP 200 plus Client-Rendering), markiert gute Starts, isoliert oder rollt schlechte zurück und hält 3 rotierende Snapshots vor. Plattformübergreifend.

Einstellungs-Overlay pro Profil für DeepSeek Harness: Die globale settings.yaml bleibt die Basis, während jedes Profil jeden Namensraum via profiles/<name>/settings.patch.yml überschreibt — Objektabschnitte werden rekursiv zusammengeführt, Skalare und Arrays werden vollständig ersetzt, und !unset maskiert einen geerbten Wert. Das Overlay ist transparent für bestehende Plugins (sie lesen ctx.settings unverändert), Schreibvorgänge landen nur im Profil-Overlay, und offizielle Schema-Validierung, Revisionssemantik, expectedRevision-Konflikte, Watcher und Events bleiben unberührt. Liefert eine Einstellungs-Befehlsfamilie (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus einen Abschnitt „Profil-Einstellungen“ im Web-Einstellungsbereich über einen Loopback-RPC-Kanal.

Übersetzt sichtbare chinesische UI und Inhalte in DeepSeek Harness Web mithilfe eines browserlokalen OPUS-MT-Modells für Sitzungstitel, Workspace-Namen, Nachrichten, Suchergebnisse und freigegebene Plugin-Texte, während die Remote-Übersetzung auf allowlistete UI-Labels beschränkt bleibt.

Automatisches Wiederholen fehlgeschlagener API-Anfragen, damit DSH-Unterhaltungen weiterlaufen. Unterstützt konfigurierbare Statuscodes und Fehlercodes.

Bildschirmaufnahme und externe Bilderkennung: take_screenshot-, list_windows-, analyze_image- und view_image-Tools mit konfigurierbarem GPT-Vision-Kanal (gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra), API-Schlüssel über den Credentials-Service und eine Einstellungs-Karte; view_image zeigt den Screenshot in der Weboberfläche, während der Modellkontext nur Text enthält.

Konversationelles Buchhaltungsbundle für dsh: Ausgaben/Einnahmen per Chat mit strenger Betragsvalidierung und Datumsangaben in natürlicher Sprache erfassen, dann Abfragen, Berichte erstellen, CSV/HTML exportieren und monatliche Budgets anhand eines lokalen SQLite-Hauptbuchs verfolgen.

Statischer HTML-Auditor für chinesische Zeilenumbrüche: prüft explizite `<br>`-Waisenzeilen, Keep-all-CSS-Abdeckung, CJK-Regeln für Zeichensetzung am Zeilenanfang/-ende und Trennungen geschützter Phrasen, fügt dann `<wbr>` an natürlichen Trennstellen ein; stellt das Werkzeug cn_linebreak_audit für Agenten bereit.

Tippen Sie einfach normal; etwa zwei Sekunden nach Ihrer Pause wird Ihr Entwurf in eine Version umgeschrieben, die mit höherer Wahrscheinlichkeit eine gute Antwort erhält. Eingefügter Code, Links und lange Texte bleiben unangetastet, mehrteilige Fragen behalten ihre Nummerierung.

Persönliche Buchhaltung für DeepSeek Harness: Ausgaben/Einnahmen erfassen (einzeln oder im Stapel), Auflisten, Monats-/Jahresstatistiken mit Trends, Budgets mit Fortschritt und Überschreitungswarnungen, Wiederherstellung nach Soft-Delete, CSV- und eigenständiger HTML-Bericht. Keine Abhängigkeiten, lokales JSON.

One-Click-Skin-Wechsel für DSH-Web-Settings: erkennt installierte Themes automatisch, hält exakt eine aktiv und fällt auf den offiziellen Look zurück, wenn alle aus sind. Änderungen wirken sofort und überstehen Neustarts.

Blockiert das Lesen oder Schreiben sensibler Dateien (.env, Credentials, Schlüsselmaterial) durch Agenten, maskiert geleakte secret-artige Werte in Tool-Ergebnissen, führt ein Audit-Journal und stellt sichere sg_*-Inspektionstools bereit, die nie Rohwerte ausgeben.

Bewahrt, was der Agent zur Laufzeit baut: verwandelt ein dynamisches `cordis_define`-Paket in ein wirklich installiertes Plugin, das einen Neustart übersteht, schreibt das Bundle und registriert die Profilschicht — ohne pnpm, ohne Netzwerk und ohne Build-Autorisierung.

Teststabilitäts-Werkzeuge: vitest/jest/pytest/node:test-Suiten wiederholt ausführen, flaky Fälle klassifizieren, Historie führen, Quarantäne-Manifest und Gesundheits-Selbstprüfung pflegen.

Mermaid-Diagramm-Renderer für die Web-UI-Konversation: rendert mermaid-Codeblöcke als interaktive Karten (Zoom, Breitenanpassung, Vollbild-Viewer, Umschalten Vorschau/Code) mit offiziellen UI-Primitiven und behält bei fehlgeschlagenem Rendern den ursprünglichen Codeblock mit Inline-Fehlerbanner.

Aufbereitung der Tool-Ausgabe beim Einlesen: behält Fehler- und Warnzeilen sowie Kopf und Ende, schreibt den Volltext mit einem für das Modell lesbaren Zeiger auf die Platte; deckt jedes Text-Tool ab, kleine Ergebnisse laufen unverändert durch.

Verfolgen Sie menschliche Entscheidungen für zugehörige DSH-Sitzungszweige: behalten, verwerfen oder mit Begründungen, Labels und externen Links nachverfolgen.

DeepSeek-Harness-Plugin: fragt AI-Monitor-Guthaben/-Nutzung aus lokalem SQLite ab — kostenbewusster Agent, automatische Buchführung über den AI-Monitor-Proxy.

Persistent memory for dsh in the style of Hermes Agent: a memory tool that keeps a user profile and the model's own notes, delivered to every chat as a logged context message — at the start, after a change and after compaction — and a session_search tool

A secret store for DSH Desktop that keeps API keys in one place and injects them into the assistant's shell as $DSH_* variables.

DSH plugin: keep your own prompts in Settings and switch them on per chat

Markdown enhancements for the DeepSeek Harness web UI: a low-priority composer takeover card with a CodeMirror 6 live-rendering editor (Obsidian-style), Markdown-rendered user messages, and rich-text paste conversion — built-in takeover panels keep preced

Coding-learn floating panel: edits and runs Python/JavaScript/TypeScript/PowerShell with exit code and timing, grades JSON course lessons with progress export, keeps Markdown notes and snippet library, and sends code plus a question into the current conversation for the main model to answer.

Escalation-only LLM reviewer: reviews sandbox escapes only, keeps the sandbox, fails closed.