Plugins

Nutzungsbudgets und Kostenobergrenzen pro Plugin im llm/stream-Wasserfall: Nutzungsabrechnung pro Modell, Sitzungs- und Monatsbudgets mit Warn-/Blockier-Übergängen, Latenzfenster und eine Schätzung des CO2-Fußabdrucks.

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

OpenCode-Go-Nutzungsleiste im Composer-Dock: rollierende/wöchentliche/monatliche Kontingentringe, DSH-Sitzungsstatistiken zu Token und Kosten auf Basis aktueller offizieller Tarife, Aufschlüsselungen nach Modell und aktuellem Sitzungsbereich mit Live-Updates pro Sitzung, API-Schlüssel per Klick kopieren.

DSH Modell Pro: überträgt Kontextgröße, Ausgabelimit, Reasoning-Level und Kompatibilitätsschalter eines pi-ai-Presets oder eines konfigurierten Providers per Klick auf einen Zielprovider und verwaltet Modelleinträge je Provider zentral (anzeigen, anlegen, bearbeiten, duplizieren, löschen).

HUD-Statuspanel: Git-Status, MCP-Server, Skills, Modell- und Token-Nutzung in einem schwebenden Seitenpanel.

Erweiterbares animiertes Antwort-Haustier mit Themes Blauwal, Orange-Katze und Silber-Schatten-Katze, sitzungsbezogenem Fortschritt, Modell- und Tool-Aufruf-Traces, Token-Anzahl, Ausgabegeschwindigkeit, verstrichener Zeit sowie einklappbaren Statuskarten für mehrere Sitzungen.

Aufgabenzuverlässigkeit: automatischer Neuversuch bei Modell-Timeouts/-Fehlern, automatische Fortsetzung unerledigter Aufgaben, Abschlussprüfung, Unterbrechung von Denkschleifen, Wiederaufnahme nach Schlafmodus oder Neustart, Autopilot-Modus und Remote-Trigger-Endpunkt (npm: `dsh-task-reliability`).

Zeigt CAD-Modelle an und erstellt sie (STL, OBJ, STEP, IGES, DXF, SVG) über cad_view/cad_info und OCCT-Parametrik-Modellierungs-Tools, mit einer interaktiven Viewer-Karte und einem dauerhaften CAD-Panel in der Web-UI.

Nutze dein eigenes Antigravity-Kontingent regelkonform in dsh: bindet deine lokal angemeldete Sitzung der offiziellen Antigravity-CLI (agy) als Anbieter für Chat- und Subagent-Modelle ein.

Sieben Agent-Preset-Modi für DeepSeek Harness, jeweils mit fester Tool-Grenze, pro-Modus-Modell-Routing und schnellen/tiefen omd_task-Delegationsstufen, plus einem Plan-zu-Ausführen-Loop (/mode, /start-work, zielgestütztes /ulw) und einer Einstellungsseite, die Modelle pro Modus und pro Stufe neu zuordnet.

DeepSeek-Nutzungsdashboard für DSH Web: Schätzung der verbleibenden Tage aus dem jüngsten Durchschnittsverbrauch, tägliche/monatliche/kumulative Kosten mit Periodenvergleich, Kostenranking pro Modell, Cache-Einsparungen, Auswirkung von Spitzen-/Nebenzeitenpreisen und ein ziehbares schwebendes Guthaben-Widget.

FormatForge: schmiedet 30+ Dateiformate (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, Archive) über einen Drag-and-Drop-Eingang, die Tools ff_translate/ff_formats/ff_result und eine CLI in KI-lesbaren Text; gescannte PDFs greifen auf lokales OCR zurück oder auf einen Enhance-Hinweis für das Sitzungsmodell.

Seitenleisten-Xiangqi-Brett für DSH: spiele Rot, während das aktuelle DSH-Modell die schwarzen Züge wählt, mit hostseitigen Regel- und Revisionsprüfungen.

Kontinuierliche Selbstverfeinerungsschleife: persistenter Speicher, periodisches Überprüfen und Verfeinern, sitzungsübergreifendes gemeinsames Wissen und automatisches Rollback über ein vom Modell aufrufbares harness_refine-Tool.

Eine Vision-Language-Gateway-Provider-Route: Eingefügte Bilder werden von einem konfigurierbaren VL-Modell (standardmäßig Qwen-VL) beschrieben, bevor sie an DeepSeek gesendet werden.

GitHub Copilot LLM-Adapter: OAuth-Device-Flow-Anmeldung, Live-Modellentdeckung über die Copilot-API, Vision-Unterstützung für bildfähige Modelle (gpt-4.1, gpt-4o) und zwei Wire-Protokolle (Chat Completions und Responses API) mit automatischem Endpoint-Routing pro Modell.

DeepSeek-Harness-Plugin, das API-Guthaben und verfügbare Modelle in den Einstellungen anzeigt.

Zweitmeinungen auf Abruf über ask_advisor, mit editierbaren Anfragen, menschlicher Freigabe pro Aufruf und Textratschlägen von einem in DSH konfigurierten Modell.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

Für das native Vision-Modell deepseek-v4-flash-vision-exp von DeepSeek Harness erhöht er die Bildzulassungsgrenzen auf 32 MiB / 8192 px / 600 Bilder und fügt ein highres_read-Werkzeug hinzu, das große Bilder in Kacheln zerlegt und dann das Gesamtbild plus 800x800-Kacheln über das Host-Werkzeug read_image zurückgibt.

Intelligentes Subagent-Routing und -Evolution: Rollen an jeden in DSH registrierten Provider/Modell binden, einschließlich Modellen, die von Codex- und Claude-Code-Provider-Plugins bereitgestellt werden, mit Workspace-Lernen.

Einstellungspanel für Nutzungsstatistik: 26-Wochen-Aktivitäts-Heatmap, täglicher Token-Trend mit Cache-Trefferquote-Kurve, pro Modell Donut und Aufschlüsselung, Zeitrang-Filter, Summary-Karten, einmaliges historisches Backfill und verlustfreier Neuaufbau.

Eine abgestufte Mathematik-Modellierungs-Skill-Suite für DeepSeek Harness: eine fünfstufige Pipeline mit Stufen-Gates, Schreibmustern für Award-Paper, Sensitivitätsanalyse, statistischer Diagnose und einem Wettkampf-Preset.

Ein ChatGPT-Konto über Browser-PKCE- oder Device-Code-OAuth mit Codex-Modellen in DeepSeek Harness verbinden, mit automatischem Token-Refresh und Web- oder Headless-Login.