Plugins

Agnes-AI-Werkzeuge zur Bild- und Videogenerierung für DeepSeek Harness; lange Videoaufträge können bei einem späteren Aufruf fortgesetzt werden. Erfordert einen Agnes-API-Schlüssel (AGNES_API_KEY).

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

Douyin-Subagent durchsucht Videos und Kommentare außerhalb der Spitzenzeiten und berichtet; `dy_*`-Tools können auch posten und antworten. Antworten gehen mit eigener Request-Signatur von der bereits angemeldeten Seite aus, ohne IM-Ticket. Mit Tageskontingent-Timer und Settings → Douyin (Hauptschalter, Automatik, Randzeiten, tägliche Runden, Berichtstiefe). Windows-orientiert; benötigt das separate Binary `douyin-mcp` (yunsur/douyin-mcp-Releases, Pfad via `dy_config mcpExe`) und Edge/Chromium-Login. Antworten erfordern einen angemeldeten Browser am CDP-Port; fürs Posten fehlen den meisten Konten zusätzliche Zugangsdaten.

Bildgenerierung über acht Provider-APIs (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI) mit mehreren gespeicherten Profilen, Galerie je Gespräch und Labnana-Guthabenverfolgung.

Lokale 3D-Studio-Orchestrierung: erkennt Blender, COLMAP und ComfyUI bei jedem Lauf und wählt eine unterstützte Route. Three.js-Fallback erstellt Modelle aus Primitive-Spezifikationen, bearbeitet/skaliert GLB, schreibt eine Offline-Viewer-Seite und rendert Multi-View-PNGs ohne Blender.

Recherche- und Planungstoolkit für die BeiShan-Besson-Minecraft-Modding-Tutorialseite: sieben Tools durchsuchen 194 indexierte Tutorials, planen Lernpfade, vergleichen Versionsumgebungen und rufen Artikeltexte ab.

Hält große Ausgaben aus dem Gespräch heraus: `ctk_execute`, `ctk_execute_file` und `ctk_batch_execute` führen Code in einem Unterprozess aus und geben nur die Schlussfolgerung zurück. `ctk_index`/`ctk_search` speichern und durchsuchen lange Inhalte in einer lokalen FTS5-Wissensbasis mit `node:sqlite`; ein Routing-Gate verweigert curl/wget vor der Ausführung. Mit `ctk_stats`, `ctk_doctor` und Settings-Panel zur Live-Kontextbelegung. Keine Laufzeitabhängigkeiten von Drittanbietern.

Lädt Bilibili-Videos mit yt-dlp herunter, extrahiert Schlüsselframes und transkribiert per Website-Untertiteln oder lokalem faster-whisper, falls keine vorliegen. Registriert die Zusammenfassungs-Skill; aktiv nur bei einer Nutzernachricht, die ausschließlich den Videolink enthält. yt-dlp und ffmpeg auf PATH nötig, faster-whisper ohne Untertitel.

Local-first-Memory-/Persona-Plugin für DeepSeek Harness: vier dateibasierte Ebenen (pinned, memory, facts, experience), editierbare SOUL/MOOD-Persona, Session-Erfassung ohne LLM, BM25-Abruf und thematische Stimmungskarte. Kein separates Web-Panel, Python-Dienst, keine Vektordatenbank oder API-Key nötig.

Stichwortsuche im Chat und sitzungsübergreifend mit Kontextmarkierung, Tastaturnavigation und direktem Nachrichtensprung.

Startet DeepSeek Harness ohne Arbeitsverlust neu: wartet auf Leerlauf aller Unterhaltungen und setzt Unterbrochenes fort. Verwaltet ein Supervisor den Host, wird dieser gefragt; neben einem aktiven Host startet kein zweiter. Vor jedem Neustart werden alte Cookies entfernt, die den Request-Header überlaufen lassen und den Start verhindern können. Sichert Konfiguration und installierte Plugins (standardmäßig 2, max. 10; alte/unvollständige gelöscht). Kein automatisches Anwenden oder Wiederherstellen, keine Hostüberwachung: nur Ansicht oder manuelles Rollback. Am Ende zählt es herunter und fährt den Rechner herunter. Funktioniert mit Windows desktop und gehostetem dsh web, getestet auf WSL mit systemd. Windows-hosted web, WSL ohne systemd und natives Linux ungetestet.

Zweistufiger Seitenleisten-Organizer mit Workspace-Gruppen und verschachtelten Session-Ordnern je Workspace, Drag-and-drop, Live-Statuspunkten, Übersicht wartender Sessions und manuellen Ungelesen-Markierungen.

Modelgebundene Figuren und gemeinsame Welt für DeepSeek Harness: editierbare Persona/Erinnerung, optionale AI-Tagebücher und Schlaf-Konsolidierung, Chinesisch/Englisch-Steuerung, aufgabenbewusste Desktop-Haustiere, Themes und Statistik; Updates erhalten Einstellungen. Windows/Linux/macOS; Anforderungen je System im Guide. Tagebücher/Konsolidierung verbrauchen Tokens. Sichtbare Desktop-Haustiere/Blasen vor Installation/Update möglichst schließen (offene Dateien können Fehler verursachen). Codex-/OpenAI-API-Kontoabfragen von Nutzern validiert; andere Quellen warten auf Prüfung/Feedback.

Peer-Kanäle zwischen gleichrangigen Unterhaltungen: nutzererteilte, symmetrische und neustartfeste Freigaben; Nachrichtenbursts werden zu einer geordneten Zustellung zusammengefasst.

Fügt dem System-Prompt einen Abschnitt hinzu, der private Worte aus formellen Ergebnissen heraushält und in Abständen eine kurze Notiz am Ende hinterlässt.

Ergänzt Modellanfragen von dsh um eigene Parameter: OpenRouter-Routing/Fallback, Reasoning, Sampling, benutzerdefinierte Body-Felder und Header für OpenRouter oder andere Gateways. Nach vorhandenen dsh-Kanälen geordnet; Live-Vorschau und Protokoll von Anfrage und Gateway-Antwort.

ZCode CLI muss installiert und angemeldet sein. Leitet dessen Agent als Modell-Provider in DSH ein. Eine residente app-server-Sitzung streamt jeden Zug; der Katalog kommt zur Laufzeit aus dem CLI, daher folgen Kontext, Bilder und Routen dem installierten CLI/Konto. Stable 0.6.0 unterstützt DSH 0.2.2-rc.1, verbessert CLI-Erkennung und bietet optional Retry. Tool-Berechtigungen standardmäßig abgelehnt, unbekannte Freigabe-/Berechtigungsmethoden immer; full-auto erfordert ausdrückliches Opt-in. Die DSH-Approval-UI vermittelt nicht für den separaten app-server; keine OS-Sandbox. Abgeleitet von kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0); gleiche provider id `zcode-cli`, nicht mit dem Original kombinierbar.

Ergänzt Web-An-/Abmeldung per Device Code für den integrierten GitHub-Copilot-Provider in DSH, richtet eine sofort nutzbare Copilot-Route vorab ein und speichert Zugangsdaten im integrierten Credential-Store. Der Modellkatalog ist Fallback beim ersten Login und überschreibt nie angepasste Einträge.

Bindet die lokal angemeldete Cursor-Desktop-App als nativen LlmAdapter an DSH an: liest das Login-Token aus state.vscdb oder auth.json, nutzt den privaten bidirektionalen HTTP/2-Stream agent.v1.AgentService/Run und übersetzt InteractionUpdate-Deltas in DSH StreamChunks. Kein Loopback-Proxy. macOS, Windows, Linux.

Nutzt das Modellkontingent des TRAE-Kontos in dsh, mit Mehrkontenverwaltung, täglichem Check-in, Rotation, Nutzungsstatistik, Reasoning-Stufen und Modellanzeige. Python 3.10+ erforderlich; beim ersten Start werden Python-Abhängigkeiten heruntergeladen.

Fork von dsh-reasoning-effort. Ergänzt im Composer eine zweistufige Modellauswahl (Anbieter, seitlich ausfahrendes Modellpanel, Suche, kompakte Zeilen) sowie Reasoning-Regler und Effekte der Maximalstufe.

Ergänzt DeepSeek-Harness-Model-Channels automatisch: contextWindow, maxTokens, multimodale Eingabe [text, image] und Reasoning-Effort-Stufen {low, high, max} müssen nach einem Provider-Channel nicht je Modell manuell gesetzt werden. Ergänzung beim Speichern, Settings-UI-Seite und zeitgestempelte Backups.

Fügt ein gedämpftes Loop-Video hinter dem Harness-Workspace hinzu und macht den Composer nach Ende des Boot-Splashes transparent.

Token-Nutzungsdashboard in der DeepSeek-Harness-Seitenleiste: Tageswerte aus Session-Logs, 12-Monats-Heatmap, Provider-Aufschlüsselung für heute/7d/30d/gesamt (heute stündlich, mit mittlerer Ausgaberate je Route) und Session-Rangliste inklusive archivierter/gelöschter Sessions; Subagent-Nutzung wird dem Parent zugerechnet.