Plugins

Exportiert den Sitzungs-Event-Stream als bereinigte, gepufferte Traces und Metriken an OpenTelemetry OTLP und Langfuse, standardmäßig deaktiviert.

Nutzungsstufen und teilbare Statistik-Karten: 🐟→🐳 Rangfolge nach monatlichem Token-Verbrauch mit lokal berechnetem geschätztem Perzentil, präzise Preise für 46 Modelle von 6 Anbietern (einschließlich größenbasierter chinesischer Preise), Nachfüllung von Vorinstallations-Sitzungen und Alt-vs.-Neu-Vergleich über die Tarifänderung vom 2026-08-17. Nur lokal, keine Telemetrie.

Einstellungsseite für pro-Modell-Fähigkeiten: Reasoning-Effort-Stufen mit ihren Wire-Spellings, Eingabemodalitäten und Token-Kapazitäten, geschrieben als Deklarationen oder sparse Katalog-Overrides.

LAN-Zugriff für die Web GUI: Bindung an 0.0.0.0 plus ein crypto.randomUUID-Polyfill für unsichere (LAN-HTTP-)Kontexte.

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash auf der offiziellen API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro-/Flash-Pfade und epoch-bewusste Katalogverwaltung für Stabilität in langen Sessions.

Multi-Agent-Orchestrierungsschicht für DeepSeek Harness — Ausführungsmodi autopilot/ralph/team, 19 Rollenkarten, 40 zweisprachige Skills und ein mitgelieferter MCP-Zustandsserver, portiert aus oh-my-claudecode.

Business-Knowledge-Network-Kontext für DeepSeek Harness: binde eine Session an ein OpenBKN-Wissensnetz, frage seine Objekte und Metriken über verwaltete MCP-Tools ab und öffne für jede Antwort eine trace-gestützte Provenienz (Ausführungsfakten und einen Business-Graphen). Wird mit der OpenBKN Runtime ausgeliefert; die Provenienzansichten benötigen eine OpenBKN-Enterprise-Lizenz.

Ein inoffizielles Oberflächen-Theme für DSH Web, inspiriert von Arknights P.R.T.S., mit Darstellungs-Presets, Barrierefreiheits-Optionen und Konversationsnavigation.

Papierkorb für DSH-Sitzungen: Lösch-Symbole in der Seitenleiste, Mehrfachauswahl-Wiederherstellung und dauerhaftes Löschen, Schutz aktiver Sitzungen.

Ein KI-nativer Browser-Workspace für DeepSeek Harness (DSH), der Multitab-Browsing, Live-Seitenannotierungen, schlichte Codebearbeitung, Workspace-Vorschauen und agentengestützte Iteration über Web und Desktop vereint.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Multi-Engine-Websuche, Seitenabruf, Echtzeit-X-(Twitter)-Suche mit anmeldungsfreiem Fallback, Deep Research und parallele Multi-Agenten-Recherche für DeepSeek Harness. Kostenlose Ebene: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (alle ohne Schlüssel, live geprüft); api la

Einheitliches verankertes Agenten-Preset für DeepSeek V4 Pro/Flash über die offizielle API und opencode-go: minimal-exakter Zwei-Tool-Bootstrap für die erste Anfrage, modellbewusste Pro/Flash-Pfade und epochenbewusste Katalogverwaltung für die Stabilität langer Sitzungen.

Bilibili-Video-Analyse: Metadaten, Transkript (ASR-Fallback über Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), Kommentare, Danmaku und scharfe Keyframes mit optionalen lokalen Vision-Beschreibungen.

Lokal-first Vier-Bucket-Token-Observability: persistente Dashboards nach Sitzung/Anbieter/Modell/Tag, Trends, Budget- und Anomaliesignale, Schätzungen öffentlicher Tarife, sichere aggregierte Exporte sowie explizite Opt-in-Nutzungs- oder Sitzungsverlaufsanalyse.

Plugin-Koordinationsschicht: Plugins deklarieren ihre Fähigkeiten, Befehle werden ohne Model-Aufruf an das zuständige Plugin geroutet, Tool-Schemas werden bei Bedarf geladen, um Prompt-Tokens zu sparen, die Run-Historie verdichtet sich im Leerlauf zu Langzeitgedächtnis, und Fehler werden vor jedem Retry klassifiziert.

Verwalten Sie MCP-Server, Skills und Tools Ihres Agenten — echter In-Context-Zustand (geladen/gekürzt/verdrängt) und Umschalter pro Sitzung.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit deterministischem Recall ohne Tokenverbrauch (Bigram-Jaccard mit FTS5-BM25 via RRF kombiniert, chinesischbewusste Tokenisierung), Verstärkung, die wiederholte Beobachtungen stärkt, und Prozeduren, die zu SKILL.md-Dateien kristallisiert werden und vor Ort durch einen aktiv-veraltet-archivierten Lebenszyklus mit rückgängig machbarer Archivierung und Wiederherstellung verfeinert werden. Ingest und Disposal bieten jeweils eine vom Nutzer gewählte Autonomie-Stufe; Konflikte und Schreibvorgänge mit hoher Wichtigkeit gehen immer zur menschlichen Prüfung, und nichts wird jemals automatisch gelöscht. Erfordert Node 22.5+.

Konfigurierbares Standardmodell für Subagenten-Delegationen über settings.yaml, mit Einzelmodell- und Multi-Modell-Round-Robin- oder Zufallsstrategien.

Vorlagengesteuerte Code-Review-Fähigkeit: Fünf-Schritte-Review-Flow, Schweregrad-Einstufung (kritisch/mittel/gering), vierdimensionale Bewertung (Qualität, Sicherheit, Performance, Wartbarkeit), duale Text- und HTML-Berichtsausgabe und eine On-Demand-Referenzwissensdatenbank.

Reproduzierbare Wissenschaftswerkbank: agentengesteuerte Zellen, Inline-Abbildungen mit Feedback/Neuausführung, Manifest-basierte Provenienz, Umgebungs-Snapshots und publikationsreife Abbildungs-Skills (9 bio_*-Tools + Werkbank-UI).

ACP-Brücke zwischen BitFun und DSH.

Android-GUI-Agent mit ADB-Screenshots, kompaktem UI-Hierarchie-Grounding, verifizierten iterativen Aktionen, Freigaben und einer Mobile-Web-Ansicht.