Plugins

Free-Egg-Guthabenpanel in der DSH-Seitenleiste: WorkBuddy-/Qoder-Kontostände, Tagesbudget, Check-in-Status und Ausgaben pro Turn. WorkBuddy-Credits werden bei bekannten Tarifen je Input-/Cache-/Output-Tokenart bepreist. Bei konfiguriertem new-api lässt sich per Klick die zuerst belastete Plattform wechseln. Lokales WorkBuddy2API- oder Qoder-Gateway erforderlich.

Gemini-Kätzchen-Widget für die DSH Web UI: zeigt live das kostenlose Kontingent der Google Gemini API je Modell, mit Modellwechsel, farbigen Warnungen, Verschieben mit Einrasten am Rand und Textwechsel per Klick.

Erzeugt und liefert Medien per generate_image/generate_video/send_media; Agnes-Free-Tier oder OpenAI-kompatibles Backend, Hintergrundjobs, die fertige Medien automatisch zustellen, und Galerie/Karten mit Download, Lightbox und nativer Öffnung.

Ergänzt für über pi-ai geroutete Modelle ohne manuelle Einstellungen eine Reasoning-Stufenleiter. Fallback-Reihenfolge: deklarierte Werte, models.dev, dann sieben Standardstufen. Ersetzt den Modell-Chip im Composer durch einen vertikalen Codex-ähnlichen Picker.

Langzeitgedächtnis auf SQLite-Basis für DeepSeek Harness: Einträge mit Kategorien und Tags hinzufügen, suchen, aktualisieren und archivieren; Gespräche automatisch protokollieren, stufenweise verdichten und Abruf auf den aktuellen Workspace plus globale Fakten begrenzen.

Verbindet Modelle der Qoder-CN-Desktop-App ohne Benutzereingriff mit DeepSeek Harness. Entschlüsselt lokale OSCrypt-Zugangsdaten, signiert Anfragen nach dem COSY-Schema für das CN-Gateway und listet 14 Modelle mit Free-Tier-Kennzeichnung.

Bietet mehrere Formatierungsstile, Emoji und thematische Sticker für DSH-KI-Antworten sowie Schutz vor Leistungseinbußen bei langen Antworten.

LLM-Kostenanzeige pro Sitzung für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche: Teilt Provider-Nutzung je Modell in nicht zwischengespeicherte Eingabe, Cache-Lesezugriffe, Cache-Schreibzugriffe und Ausgabe auf und schätzt Kosten anhand der nutzungsbasierten Tarife von DeepSeek und Xiaomi MiMo, einschließlich der Spitzen- und Leerlaufpreise von DeepSeek.

Tavily-Suchanbieter für die DeepSeek-Harness-Webschnittstelle (ctx.web): Verwendet zuerst Zugangsdaten ohne Schlüssel, wartet nach einer Ablehnung der schlüssellosen Stufe ab und weist den Nutzer auf den Rückgriff auf den Schlüssel hin.

Nutzungsübersicht für Modelle in DeepSeek Harness: automatische Abrechnung je Aufruf aus Sitzungsprotokollen mit echten Zeitstempeln, vollständigem Verlauf und Live-Zuwächsen. Zeigt Tokens, Kosten, Anfragen, Trend und Modellmix mit Ansichten nach Modell, Projekt und Sitzung sowie bearbeitbaren Tarifstufen.

Lässt DSH-llm-pi-ai-OpenCode-Routen die Zen-Free-Tier-Prüfung bestehen: OpenCode-User-Agent, kanonische `ses_`-Sitzung und bash/read-Tools. Gilt ausschließlich für `opencode.ai`.

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.

CSS-Skin für die von hytime/dsh-thinking-effort gezeichnete Reasoning-Stufensteuerung: blau-violettes Pill-Design mit Sternenfeld und Glanzbewegung, passend für helle und dunkle Paletten. Benötigt das Plugin und fügt selbst keine UI hinzu.

Automatisches tierbasiertes Modellrouting für DeepSeek Harness: Das virtuelle Modell `smart` stuft jede Anfrage nach Schwierigkeit (hard/normal/easy) und Vision-Bedarf ein und leitet sie an bereits konfigurierte Modelle weiter. Keine Zusatzkonfiguration.

Legt in den llm-pi-ai-Einstellungen Reasoning-Effort-Stufen je Drittanbieter-Modell fest, damit DSHs integrierter Schalter für Denkintensität auch bei nicht im pi-ai-Katalog beschriebenen Modellen funktioniert.

Drei-Parteien-Kollaborationsprotokoll für dsh: Step-List-Zustandsautomat, fünfstufige Prüfung (Gemini/Web/Claude Code/Dialog/manuell), Abwägung von Alternativen, Wiederaufnahme nach Neustarts per Heartbeat und dauerhafte Speicherung der Fähigkeiten.

Zhipu-BigModel-GLM-Providerkatalog mit zwei Endpunkten (Coding Plan und normale API), Live-Modellerkennung, live-getesteter Zuordnung der Reasoning-Stufen und Einstellkarte für Schlüssel, Endpunkte und Standard-Reasoning-Tier.

Webfetch-Tool für vollständige Web-/Toutiao-Artikel mit 3-Stufen-Strategie (direct fetch → residenter Edge-CDP-Headless-Browser → dump-dom-Fallback), automatischer Toutiao-Anti-Bot-Challenge-Behandlung und Experience-Skill.

DeepSeek-Harness-(dsh-)Plugin, das Lynkr – ein selbst gehostetes LLM-Tier-Routing-Gateway mit mehreren Providern – als benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Provider in `settings.yaml` registriert.

Priorisierte Queue als zentrale Wahrheit für DSH↔Hermes-Aufgaben (reset > approve > review): Enqueue für alle Einreichungswege, Lease/Claim mit Parallelität 1, Prioritätsalterung gegen Verhungern und atomarer Busy-Mutex. Der Hermes-Consumer (cron */1 + Monitor-Gating) leert Aufgaben, schreibt Review-Handoffs nach Single-Slot-Prüfung und ruft den Reset-Agent auf.

Einblendkarte mit DeepSeek-Guthaben, Countdown für Haupt-/Nebenzeit und geschätzten verbleibenden Aufgaben anhand des historischen Tokenverbrauchs je Aufgabe und des aktuellen Kontexts.

Stufenweises Compaction-Center: Ersetzt die einzelne 80%-Schwelle durch eine konfigurierbare Leiter (Standard 30/50/70/90) von sanfter bis maximaler Konsolidierung. Ein deterministischer Keyword-Index kommt in jeden Checkpoint, damit Fakten über Zyklen anwachsen. Zusammenfassung über Modellkette: Primärmodell plus bis zu 3 Fallbacks, jeweils mit eigener Reasoning-Stufe. Ergänzt Compaction-Untertab und Settings-Karte; Abschalten stellt stets die Standard-Compaction wieder her.

Ersetzt die offizielle Models-Einstellungsseite durch Provider-Lifecycle-Verwaltung, Reasoning-Stufen pro Modell, Retry-Overrides, Drag-and-drop-Sortierung und Synchronisierung von Upstream-Modellen.

Nous-Portal-Free-Tier-Anbieter für dsh: Verwaltet Portal-OAuth per Gerätecode und den Lebenszyklus des agent-key hinter einer OpenAI-kompatiblen Harness-Route.