Plugins

Analysiert Konversationsbilder durch modusspezifische Prompts (caption, UI, document, grounding, topology usw.) und fügt strukturierte Belege mit Koordinaten-Primitiven (Boxen, Punkte, Referenzen) als Text ein, mit Caching auf Sitzungsebene zur Wiederverwendung bei Replay und Compaction.

Ermöglicht es einem lokalen DeepSeek Harness-Agenten, BailingHub zu verwenden, um Daten abzufragen, Datensätze zu aktualisieren und zulässige Aktionen in einem Online-Shop, einer SaaS oder einem anderen Verwaltungssystem auszuführen.

Datei-Baumansicht in der Seitenleiste für DeepSeek Harness: ein Datei-Panel mit einem verzögert geladenen Baum mit Symbolen pro Erweiterung sowie Aktionen zum Kopieren des Pfads und zum Senden an den Agenten.

Cyber-Wal-Haustier für DeepSeek Harness: ein schwebender, fütterbarer, farblich anpassbarer Wal über shell.overlay, der Token-Nutzung, Kontingent, Interaktionen und Sitzungszählungen meldet — ein einzelnes dsh-plugin-Bundle mit dem Host-Chat-Gehirn und der Browser-Oberfläche.

Automatische und benutzerdefinierbare Fluent-Style-Icons für DSH-Einstellungen und Seitenleistenaktionen, mit Offline-SVG-Paketen und Erhalt der Original-Icons.

Skill-Zentrum in der DSH-Weboberfläche: durchsuche geladene Skills gruppiert nach Quelle (system / project / user / custom / runtime), mit Erstellen, Aktivieren/Deaktivieren und Löschen (verschiebt nach .trash).

Ein-Klick-Start/Stopp-Schaltfläche, unten rechts im Fenster angeheftet: startet DeepSeek Harness über einen losgelösten Helfer direkt neu, der den exakten Boot-Aufruf erneut ausführt (durch Loopback-Same-Origin geschützt), mit optionaler Nur-Stopp-Aktion.

Berater zur PR-Bewertung und -Verbesserung: bewertet die Erfolgswahrscheinlichkeit von PRs anhand historischer Anti-Patterns und Erfolgsmuster, mit Ein-Klick-Bewertung und umsetzbaren Vorschlägen.

Vision-Toolkit für textonly DeepSeek: modellaufrufbares `vision`-Tool, Wrapper-Adapter für deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), Antigravity-IDE-Kontingent (default, flash/pro) / jeden OpenAI-kompatiblen VLM / Gemini / lokale Ollama-Kanäle, Evidenzspeicher mit Kompaktierungs-Rehydration, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Unabhängige Browser-Abnahmetests für Agenten-Deliverables: JSON-Spezifikation hinein, echtes Chromium-Verdikt heraus.

Schwärzt unterstützte Geheimnis-Muster in der Exportkopie von `session-telemetry/record`, bevor konfigurierte Telemetrie-Backends sie erhalten.

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

DSH plugin: counts completed compactions per session and raises a floating reminder — with bilingual UI — only after repeated compactions plus heavy extra token spend.

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Deterministic project actions shared by people and agents: one actions.json, a right-sidebar run panel, and agent tools.

DSH Web plugin that injects an SVG (feTurbulence + feDisplacementMap) refraction filter and applies it through backdrop-filter to panels, bubbles and the input card, and bundles the orca-scene skin with theme tokens plus light and dark backgrounds.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Animated DSH Web pet with model-adaptive output pacing, tool-state reactions, replaceable character packs, and a bundled skill for creating or extending pet animations.

Cross-session experience memory for DSH. Lessons are evidence-graded, injected when the turn is about the same thing, and shown just before an action only when the record declares which call it applies to. A rule that holds whatever the turn is about — "always answer in Chinese" — can be marked **standing** and is then carried every turn: measured on 24 isolated real-model turns, a standing rule is followed 6/6 against 0/18 for the controls (empty store, same record unmarked, unrelated standing record). A guess still cannot become always-on: a standing record needs a verified passage like any other. What nobody looks up is retired, reversibly. Five tools, seven slash commands, zero runtime dependencies.

Simulated life context for DeepSeek Harness: every turn injects the past 24h of simulated life events from the workspace .life/ directory (sliding-window filter, session-level deduplication with delta updates, world summary) as a collapsed context notice, and the life_react tool lets the agent record feelings, thoughts and actions back into its life log for the next round of world evolution — turning a DSH agent into a roleplay character with a persistent daily life.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.