Plugins

Doppel-Wissensgraph-RAG für Markdown-Notizen mit half-life-Speicherverfall: Voraussetzungs- + Ähnlichkeitsgraphen (P/S-Agent-Traversierung), Absatz-Chunking, n-gram/Embedding-Hybridsuche und explizite Gewichtungs-Feedback-Schleife — natives Cordis-Plugin, installierbar via npm als @eqman00003/knowlp-rag.

Gedächtnis-Backend aus Vektor + Graph: Tools observe/remember/search/recall gegen einen lokalen memoria-Server, das per RRF-Ranking semantischen HNSW-Abruf, FTS5-Schlüsselwortsuche und Wissensgraph-Signale kombiniert, mit automatischer Persistierung am Rundenende und Namensraum-Isolation pro Agent.

Simulierter menschlicher Gehirnkern für Chats: globaler Arbeitsbereich, emotionale Bewertung, duales Gedächtnis mit nächtlicher Konsolidierung und experimentelle sensorische Schnittstelle. Die QQ-Brücke benötigt einen lokalen snowluma-Client und ist standardmäßig deaktiviert.

Obsidian-artiges Notizpanel in der rechten DSH-Seitenleiste: Baum einer lokalen Mappe, Markdown-Vorschau mit Zeilennummern, Bearbeiten und Speichern, Obsidian-Callouts, Tabellen und Wikilinks, Screenshots ins Vault einfügen, Notizpfad mit einem Klick ins Chateingabefeld setzen und Sitzungen oder Workspaces gesammelt archivieren oder löschen.

Strukturierte Mathematik-Aufgabensammlung für DeepSeek Harness mit mehreren Lösungswegen, geschichtetem Wissensgraphen und sechsdimensionaler Schwierigkeitseinstufung.

Lokale Erfahrungsbibliothek für DeepSeek Harness: Abruf nach Fehlersignatur, Erinnerungshinweise vor Schritten, Entwürfe von Fehler zu Fix, Schließen von Wissenslücken durch Einträge und Seitenleistenpanel. Enthält eine bereinigte Startbibliothek. Keine Modellaufrufe, kein Netzwerk.

Rollenspiel-Begleitgedächtnis für DeepSeek Harness: pro Unterhaltung bearbeitbare Persona-Dokumente (Gewicht 1–100 je Eintrag, schrittweise KI-Verfeinerung entlang der Geschichte), Sympathie und Bindung je Sprecher in Gruppenchats, aktive Erinnerungen mit KI-bewerteten Vektoren, Tabelle mit neun Emotionen, die sich nach jedem Zug aktualisiert, KI-Selbstentwicklungsprotokoll, Suche in den letzten 48 Stunden, Begleiter-artige Gesprächskomprimierung und lokal nach Datum archivierte Wissensbasis mit automatischem Packen nach Zügen oder Tokens. Eine Integrationsseite listet kuratierte Plugins und lädt deren GitHub Releases herunter.

Wiederholt Modellfehler im laufenden Turn (Abbrüche, Timeouts, Rate Limits, 5xx). Anzahl, Verzögerung, Backoff und Fallback konfigurierbar; Rate-Limit-Backoff ist begrenzt, jittered und beachtet Serverhinweise. Optionales retry-until-success mit Zeitlimit. In Plugin-Konfiguration/Seitenpanel editierbar: Anzahl, Anfangs-/Maximaldelay, Faktor/Jitter, Rate-Limit-Fenster, Zeitlimit, Fallback-Auslöser/-Limit, TTL der Dead-Route-Blacklist, Logdatei. Bei wiederholtem Fehler Wechsel zu gepinnter, allowlist-gefilterter oder aus Katalog gewählter Route. Auth-, Abo- und Abrechnungsfehler sperren sie 30 Min.; stale-assembly hält Retries auf der neuen Route. Panel mit Live-Status, Routen, Vorfällen; Chinesisch/Englisch; Logs standardmäßig nur im Speicher.

Native Windows-Benachrichtigungen bei Fragen und Abschluss mit anpassbaren Titeln und Symbolen, Unterdrückung im Vordergrund, Bestätigung und Aktivierung eines vorhandenen DSH-Browser-Tabs. Einmalige lokale Einrichtung erforderlich.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis und Wissensdatenbank je Workspace in einem Plugin. Memories liegen standardmäßig als JSONL unter ~/.dsh/memory; jede Sitzung erhält passende Einträge im system prompt und schreibt beim Ende einen zurück. Durchsucht schreibgeschützte kb/-Ordner je Workspace und einen globalen Ordner mit Zitaten bis zur Dateizeile. 11 Tools mit Präfix scribe_ (7 scribe_memory_*, 4 scribe_kb_*), /scribe-Befehl und Einstellungen für Übersicht, Memory, Wissensbasis und Migration. Bailian memory library, ChromaDB und cloud-primary mit lokalem Spiegel sind optional; Datenverschiebung erfordert ausdrückliche Freigabe und wird protokolliert, damit sie rückgängig gemacht werden kann.

知枢 KnowHub – globales Wissenszentrum und langfristiges Projektgedächtnis für DSH: Wissensdatenbank, Repo Wiki, Review/Versionen, inkrementelle Updates, Suche und Context-Injektion, automatische Verdichtung, Backup/Wiederherstellung und chinesische Oberfläche.

Erfasst DeepSeek-Harness-Laufzeitfehler und Coding-Retrospektiven als interaktiven GPU-Graphen und führt die aufgezeichneten Erkenntnisse dem Modellkontext wieder zu.

Benannte Subagenten-Presets mit Modellrouten-Allowlist. Ein Kindmodell außerhalb der Liste wird vor Delegationsbeginn abgelehnt; jedes Kindgespräch zeigt das Modell, das seine letzte Anfrage tatsächlich genutzt hat.

Biomedizinischer Research Graph auf Basis von Literatur und Experimenten: Hypothesen forken, Belege verknüpfen und Forschung vorantreiben.

Erstellt aus Kursmaterial eine Markdown-Wissensbasis und übt, bis jeder Wissenspunkt die Zielgenauigkeit erreicht; jede Antwort muss die Begründung enthalten.

Speichert vollständige Gesprächszüge (Frage plus komplette Antwort) als einfaches Markdown im Sitzungs-Workspace; gute Einträge lassen sich in eine projektübergreifende persönliche Wissensbasis übernehmen und bei Bedarf vom Modell durchsuchen. Keine Datenbank, keine Laufzeitabhängigkeiten.

Projektbezogener Speicher für DSH. Wissensaufbau und plugin-eigene Prompts sind editierbar, sodass Bibliotheksstruktur und Modellsteuerung ohne Codeänderung angepasst werden können. Standardmäßig ist ein selbst gestaltetes Projektdokument (zunächst handoff) das Projektobjekt; das Plugin erkennt das Sitzungsprojekt, bindet Wissen daran und überführt Verallgemeinerbares in theme/global-Ebenen. Natürliche Logik filtert Wissen vor, Kontextkomprimierung und Archivierung sind steuerbar.

Browser-Automatisierung für DSH: füllt Formulare aus, liest Listen und arbeitet über Tabs auf echten Seiten mit vorhandenen Logins. Eigenes sichtbares Desktopfenster; minimiert läuft es ohne Fokusentzug weiter. Login, CAPTCHA oder nativer Dialog halten den Lauf an und geben die Seite an dich zurück; es bestätigt nie in deinem Namen. Login bleibt über eigenes Profil plus erneutes Einspielen von Sitzungscookies erhalten. 23 Playwright-Tools (20 stets aktiv, 3 gesperrt und standardmäßig aus), URL-Allowlist, Dialog-Unterbrechung und per Tests fixierte CDP-Methoden-Allowlist auf Mechanismusebene.

OpenBKN-Business-Knowledge-Network-Kontext für DeepSeek Harness

Allowlist-basiertes SSH von DeepSeek Harness zu Unix/AIX/macOS; keine Shell, standardmäßig schreibgeschützt. remote_ssh_probe enthält eine betriebssystembewusste Testsuite.

WeChat-Official-Account-Kanal für DSH: WeChat-Nachrichten starten Agenten-Turns, Antworten werden über die Kundenservice-Nachrichten-API zurückgesendet. Mit signaturgeprüften Callbacks und openid-Allowlist.

On-Demand-Memory für DeepSeek Harness: Sitzungsprotokolle werden zu geschichtetem Markdown (Zusammenfassung, Index, Themendateien); mem_query gibt nur passende Einträge statt des ganzen Index zurück. Keine Injektion pro Zug, keine Abhängigkeiten; jeder Eintrag verweist auf das Quellgespräch.

Destillationsleiter (distillation-director): eine Meta-Skill mit Urteilszuständen, die ein Buch in ausführbare Agent-Skills destilliert (V4.6: aufbauend auf dem Fallstrick-Schutzsystem V4.3–V4.5 und dem Judge-Workflow, neu §21 **Pflicht-Gates** — gate_start als Selbstnachweis-Gate vor Arbeitsbeginn (Handbuch-Hash + wörtliche Abschrift der Klauseln + Ausführungsliste + Maschinenebene + offizielle Vorlage) / gate_stage als Phasen-Abhängigkeitskette (kein Eintritt, wenn die vorige Phase nicht bestanden ist) / preflight, das aktive Destillationsaufgaben automatisch einbezieht)

FDE-Toolbox-Bundle: Ein Plugin installiert eine kuratierte Auswahl gängiger dsh-Plugins (Git-Server, WebDAV-Mount, Wissensdatenbank, geplante Aufgaben, Auto-Fortsetzung, UI-Anpassungen, Auto-Retrospektive, Dateimanager, intelligente Titel, Aufgabenboard, Plugin-Markt, Kontextkürzung, IM-Bridge und Seitenleisten-Erweiterungen). Ein Panel zeigt den Installationsstatus und schließt Lücken per Klick.