Plugins

Ein local-first persönliches Zustandsprotokoll und eine Entscheidungsmaschine für dsh: bewahrt jede Eingabe bytegenau mit Provenienz auf Zeilenebene auf, argumentiert gegen die eigenen Schlussfolgerungen, indem sie zuerst Gegenargumente erzeugt, versieht jeden gespeicherten Fakt mit eigener TTL und meldet, wo eine Entscheidung auf gar nichts beruht.

Macht die Caps-Lock-Leuchte der MacBook-Tastatur zur Agenten-Statusanzeige: an, während der Agent arbeitet; blinkend, wenn er auf deine Freigabe oder Antwort wartet; aus im Leerlauf.

Von einem Captain geführte Multi-Agenten-Teams, die ein Ziel in Aufgaben aufteilen und sie entlang einer Ausführungskette an Mitglieder verteilen, die in ihren eigenen Untersitzungen laufen, jedes mit seinem eigenen Modell.

Fork-Begleiter für DSH: kopiert bei jedem offiziellen Fork jedes direkte Subagenten-Kind der Quell-Session über die offizielle Agent-API auf die geforkte Konversation (rekursiv, ganze Teilbäume) und lässt jede Kopie als kalte Session zurück, die der offizielle Resume-Pfad aufwecken kann — so behält die neue Konversation ihr Subagenten-Panel und kann diese Kinder weiter anschreiben, während die Originale beim alten Zweig bleiben.

Windows-native Tools für DSH-Agenten: Zwischenablage lesen und schreiben, Systembenachrichtigungen, Hosts-Datei-Inspektion und Netzwerkdiagnose, jeweils mit strukturierten Daten und UI-Karten aus injektionssicherem PowerShell.

TRAE-artiger Konversations-Rollback – Checkpoints pro Zug (gleitendes 10-Zug-Fenster) setzen berührte Dateien zurück und kürzen den Modellkontext an Ort und Stelle, wobei die Sitzungs-ID erhalten bleibt. Nur durch Menschen ausgelöst: ein /rollback-Befehl oder ein Web-Button pro Zug (funktioniert auch bei unterbrochenen Zügen), mit einer Vorschau, die jede betroffene Datei und ihre Aktion auflistet – wiederherstellen, zurückgewinnen, löschen oder überspringen.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

Sprachanruf-Assistent für die DSH-Web-GUI: eine ziehbare schwebende Anrufkugel, Browser-seitiges VAD, das jede Äußerung nach einer Pause sendet, FunASR-HTTP- oder Streaming-Spracherkennung, TTS-Antworten von MiniMax oder OpenAI-kompatibel, ein optionaler Wake-Word-Modus mit Auto-Schlaf und Aufgabenverteilung an separate Subagenten-Sitzungen mit Fortschritt, Stopp und gesprochenen Abschlussberichten.

Laufzeitumgebungen pro Projekt für DeepSeek Harness: übernimmt oder erstellt automatisch ein projektlokales Python-venv (.venv_local/python) und verdrahtet Toolchains und Umgebungsvariablen der von jedem Projekt genutzten Runtimes (python venv / node / go) — python & pip lösen immer auf das Projekt auf, nie stillschweigend auf das System-Python.

Manager für archivierte Sitzungen: eine Einstellungsseite „Archivierte Sitzungen“, die archivierte Sitzungen auflistet und jede einzeln wiederherstellen oder endgültig löschen lässt (zweistufige Bestätigung).

Review-Tab für DeepSeek-Harness-Sessions: Workspace-Änderungen gegenüber HEAD oder beliebigen zwei Refs als filterbarer Dateibaum mit Side-by-Side-Diffs, ein Lane-Commit-Graph mit Blame und Dateiverlauf, Suche in drei Bereichen, Zeilenkommentare zurück in den Composer und abgesicherte stage/commit/branch/tag/stash/conflict-Operationen.

Prüft jeden abgeschlossenen Assistenten-Turn mit einem unabhängigen Reviewer-Modell und steuert den Agenten zum Beheben fehlerhafter Ausgaben, mit höchstens 2 Review-Runden pro Turn und SOP-Ordner-Standards als zusätzlicher Prüfdimension.

Kartenbasierter Plugin-Manager in den Einstellungen: jedes Plugin über die Profile-Patch-Ebene aktivieren/deaktivieren, Details zur Installationsquelle, npm-Update-Prüfung mit Update per Klick, Deinstallation, Suche und Badges für Ladefehler.

Überträgt DSH-Freigabe- und Fragekarten an IM-Kanäle (zunächst WeChat) und beantwortet sie direkt aus dem Chat, mit einer Session-Konsole, Sicherheit pro Kanal und einem offenen Push-Dienst.

Wächter für irreversible Secret-Bereinigung: schreibt Zugriffsschlüssel, Bearer-Tokens und private Schlüsselblöcke in `[REDACTED:<category>]`-Platzhalter um, bevor sie das Sitzungslog und das Modell erreichen.

Ein RTS-artiges Orchestrierungs-Dashboard, in dem Befehle Chats ersetzen: Ein residenter Commander-Agent zerlegt jeden Auftrag in Task-Briefs mit Abnahmekriterien, typisierte Subagenten-Truppen (recon/engineer/medic/scribe) führen sie in isolierten Workspaces aus, und jede Sitzung wird nach dem Auftrag indiziert, der sie gestartet hat.

Senken Sie die Token-Kosten in 4 Ebenen, ohne die Intelligenz des Modells zu verringern: die Token-Spar-Skills handoff, rtk, headroom und caveman — jede auch als eigenständig installierbares Plugin verfügbar.

Rendert HTML, React (JSX/TSX), Vue, SVG, Mermaid und Markdown, die vom Agenten geschrieben wurden, in einer isolierten iframe-Sandbox mit SSE-Hot-Reload, und ergänzt einen DOM-Klick-Inspektor, einen visuellen Diff im Side-by-Side-Vergleich, eine responsive Geräte-Matrix und einen Vite-ZIP-Export mit einem Klick.

Modellbezogene Fähigkeitsprofilerstellung für DSH: wandelt den lokalen Sitzungsverlauf in modellspezifische Dashboards mit Sitzungsanzahl, Werkzeugnutzung, Fehlerquoten und Top-Fehlersignaturen um, mit Zeitbereichsfiltern und Mehrfachmodell-Vergleich.

Panel für aktuelle Trends in der Weboberfläche von DSH: KI-Nachrichten und Techniknachrichten, jeder Eintrag mit einer verdichteten Zusammenfassung und dem Link zur Quelle, erreichbar über einen Eintrag in der Seitenleiste, mit drei Ansichten, Filtern nach Stichwort und Quelle, Markierung des Lesestands und Kurzbefehlen.

Statische Fähigkeitsoffenlegung für DeepSeek Harness-Plugins: eine Einstellungsseite und eine CLI, die die Fähigkeiten installierter Plugins, wörtliche Ziele, Installationsskripte und Injektionsformen (Prompt-Registrierungen, mitgelieferter Skill-Text, Bundle-Patch) auflisten, jeweils mit file:line-Beleg. Codebestimmt, reproduzierbar, null Token. Nur Offenlegung — kein Sicherheitsurteil, niemals eine Sicherheitsaussage.

Kontextmanager für DeepSeek Harness: fasst jeden Turn automatisch in nach Priorität sortierten Einträgen zusammen, spielt sie zusammen mit angehefteten sitzungsübergreifenden Notizen und eigenem Text in jede Anfrage an das Modell ein und faltet echte Unterhaltungsbereiche beliebiger Größe in Zusammenfassungen, um Tokens zu sparen. Persistent und neustartsicher. HINWEIS: manuelle Installation in mehreren Schritten – die drei Paketordner nach profiles/node_modules kopieren und die angegebenen Zeilen aus cordis.patch.yml ergänzen, dann DSH neu starten; keine standardmäßige Installation mit einem Befehl.

Offizielle Überwachung der DeepSeek-Plattform in der Karte des Anbieters: ein Chip mit dem aktuellen Guthaben links vom Modellnamen im Eingabefeld plus ein ausklappbares Panel mit den Kontodetails, der monatlichen Nutzung je Modell und einem täglichen gestapelten Diagramm.

Ein Stimmungsmaskottchen Taffy für die Weboberfläche von DeepSeek Harness: Das GIF in der Ecke reagiert live auf den Zustand des Agenten – Freigabe ausstehend / freigegeben / abgelehnt / bittend, Nachdenken, Werkzeugläufe, Unterbrechungen, Warten auf ask_user_question, Kompaktierung, Ermüdung bei langen Aufgaben, im Leerlauf ignorierte Freigabe, Leerlauf / Schlafen – mit über SSE übertragenem Zustand, Positionierung per Ziehen, Konsole per Mittelklick, Spiegelkonsole der Werkzeugkarten, Sperren je Stimmung, gespeicherten Erscheinungseinstellungen und Statistiken je Tag und Kategorie.