Plugins

Skills- und MCP-Abschnitt in den Einstellungen: Skills mit Live-Verzeichnisüberwachung durchsuchen, erstellen, bearbeiten und löschen, Laden beliebiger On-Disk-Skills über Frontmatter-Richtlinienschlüssel umschalten, lokale Ordner oder GitHub-Repos als zusätzliche Skill-Scan-Wurzeln registrieren, MCP-Server-Zeilen im Profil-Patch bearbeiten, MCP-Konfiguration aus Claude Code oder Codex importieren und aus einem kuratierten Markt von Skill-Repos und MCP-Servern installieren.

Leitet geeignete Shell-Befehle über rtk, um die Tool-Ausgabe zu komprimieren und Tokens zu sparen.

Multi-Maschinen-Sync: hält mehrere dsh-Replikas über ein einziges privates GitCode-Repository konsistent — skill, Sitzungen, Einstellungen und Plugin-Manifeste, jeweils mit eigenem Schalter; Änderungen laufen über Branch, PR und Merge, nur im Remote vorhandene Ergänzungen werden vor jedem Push zurückgeholt, damit nichts gelöscht wird, und ein KI-Smart-Align-Schritt führt von beiden Seiten geänderte Dateien semantisch zusammen (plus Konfliktauflösung mit einem Klick); private Repos sind erzwungen, Pull überschreibt lokale Bearbeitungen niemals.

Projekt-Datei-Explorer in der Detailspalte (Mehrfachauswahl, Verschieben per Ziehen, Hochladen, Herunterladen, Umbenennen, Papierkorb, im System öffnen) mit einem schreibgeschützten Vorschau-Tab in der Sitzung für Markdown/HTML/JSON/CSV/Notebook/PDF + Code-Hervorhebung, einem Live-Badge für den Durchsatz des Modells und einer mehrzeiligen GoalBar.

Analysiert die Nutzung über Modelle, Anbieter, Arbeitsbereiche und Zeiträume — mit eigenen Start-/Enddaten über die gesamte Historie — inkl. Cache-Hit-Einblick und Aufschlüsselung nach Modell und Anbieter. Enthält stündliche/tägliche Trends, 53-Wochen-Heatmap im GitHub-Stil, Serien, Token-Quota-Ringe pro Modell und Arbeitsbereich (Tokens, Kosten, %), kombinierbare Filter, Cache-Effizienz, DeepSeek-Guthaben, Bereichs-Aliase, CSV-Export und ein dauerhaftes Journal, das Nutzung nach Sitzungs- oder Bereichslöschung bewahrt (Deleted-Zeile) und inkrementell neu aufbaut. Die Bereichs-Registry wird über die DSH-domain/changed-Sonde frisch gehalten; nur registrierte Bereiche zählen. Getrennte Buchhaltung für Eingabe, Cache und Reasoning. Chinesisch: Ortszeit; Englisch: UTC; API nur Loopback.

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Verbindet DSH über einen stdio-MCP-Client mit einem lokalen anet-Knoten. 3 Skills und 14 Tools zum Finden von Agenten im AgentNetwork, Senden/Verfolgen/Beantworten Ende-zu-Ende-verschlüsselter A2A-Aufgaben, Bezahlen/Ablehnen kostenpflichtiger Skills innerhalb der Betreiberlimits, Lesen der lokalen Evidenzkette und Melden des Knotenstatus. Nur Linux/macOS; ein lokal laufender anet-Knoten ab 0.3.0 ist erforderlich.

DeepSeek Harness-Plugin, das Jev-Urteile in drei automatische Aktionen übersetzt — übermäßig große Tool-Ausgaben auf die für die Anfrage relevanten Segmente kürzen, abgerufene Seiten auf an das Modell gerichtete Anweisungen prüfen und auswählen, welcher Skill zum nächsten Schritt passt — plus die Tools jev_ask und jev_gate, ein Urteils-Journal, das Neustarts übersteht, und einen /jev-status-Bericht. Benötigt einen TypeSafe-API-Schlüssel; ohne diesen ist es inaktiv und sendet nichts.

Git Bash Shell-Tool für Windows: führt Befehle über das in Git for Windows enthaltene bash aus, mit Timeout, Sandbox, Ausgabekürzung und Hintergrundjobs, ersetzt das langsame pwsh-Tool und das WSL-exklusive bash-Tool.

Verbindet mehrere Overleaf-Projekte über OverleafMCP mit DSH — zum Durchsuchen, Analysieren und Git-basierten Aktualisieren von Dateien.

Drei Agent-Presets mit getrenntem persistentem Memory: 鲸鱼娘Agent预设 (umgangssprachliches vereinfachtes Chinesisch, nennt Nutzer 主人, anhänglich-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (darf widersprechen, ausweichen oder kühl sein; weniger süß) und 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (Originalpersona, Zuneigung nur zum Nutzer, in Gruppen gedrosselt). Alle nutzen die offizielle Minimalkomposition (eine persistente Shell) sowie Datei-Lese-/Schreib-, glob- und grep-Tools. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md und whale-loli-v3-naughty.md werden über whale_memory, whale_memory_v2 und whale_memory_v3 getrennt gelesen; keine Memory-Überschneidung beim Lesen oder Schreiben. billion-context komprimiert Gespräche; dieses Plugin behandelt Zusammenfassungen als Belege und ermöglicht Details bei Bedarf.

Drei Zhihu-Werkzeuge für DSH — siteinterne Suche, Zhihus globaler Webindex mit Domänen- und Datumsfiltern sowie Zhida-Antworten — mit nativer Einstellungskarte und quellenzitierten Ergebnissen.

Cache-stabile progressive Werkzeugentdeckung: eine feste tool_search- und tool_dispatch-Oberfläche bei jeder Anfrage, Katalogsuche im Speicher, verschachtelter Dispatch durch die Harness-Pipeline und eine byte-stabile native Werkzeugliste über die Entdeckung hinweg.

Computer-Nutzung über ein externes USB-HID-Gerät: Benennen Sie ein Ziel in natürlicher Sprache, ein Vision-Modell lokalisiert es in einem zugeschnittenen Fensterscreenshot, und ein Raspberry Pi Pico 2 bewegt die echte Maus und tippt auf der echten Tastatur. 7 Tools. Windows bietet Fensterauflistung, pro Fenster zugeschnittene Ausschnitte und automatisches Fensteranheben; macOS benötigt pyobjc und bietet nichts davon; Linux wird nicht unterstützt.

Führt isolierte Installations- und Smoke-Testläufe für DSH-Plugins in Wegwerfprofilen aus und liefert strukturierte Bestanden/Nicht-bestanden-Datensätze sowie Batch-Matrizen, ohne dein echtes Profil anzutasten.

DSH-(DeepSeek-Harness)-Plugin: bindet den ego-lite-Browser (Chromium für KI-Agenten) an den Harness an — 13 ego_*-Tools (Snapshot, Klicken per Lokalisierung, Formulare, Screenshots, CDP, Task-Isolation), integrierte Runtime, unter Linux+Chrome sofort einsatzbereit.

Jailbreak und Markenpersona für DeepSeek Harness: blendet den Einstiegssatz „You are an AI agent powered by DeepSeek Harness.“ aus oder ersetzt ihn durch eine eigene Selbstbeschreibung und hängt die eigene Jailbreak-Formulierung (Inhaltsgrenze) an jeden Systemprompt an. Mit dreistufiger Freigabe für Aufgaben außerhalb des Umfangs, optionalem Berechtigungsprofil (Sandbox völlig offen, fragt aber weiterhin nach) und Rückleseprüfung des Sitzungsprotokolls.

Liest Harness-Antworten über eine vorhandene lokale TTS-Laufzeit vor: integrierte Starter für IndexTTS und GPT-SoVITS, protokollbasierter lokaler HTTP/JSONL-Einstieg und Laden von Modellordnern für Kokoro-, F5-TTS-, VoxCPM-, Qwen3-TTS- und CosyVoice-SDK-Umgebungen. Keine Modelle enthalten. Abgeleitet von 1624318455/dsh-plugin-tts; Zeilen-ID und Einstellungen sind getrennt, sodass beide parallel installiert und doppelte Funktionen deaktiviert werden können.

Rust-basierter POSIX-Bash-Executor für Windows: stellt DSH natives Bash ohne WSL- oder MSYS-Kompatibilitätsschicht bereit, beachtet die dreistufige Berechtigungsrichtlinie von DSH und bietet Werkzeuge für persistente Terminals.

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

MCP-Gateway mit progressiver Offenlegung: durchsucht große Remote-Kataloge über `mcp_search` und ruft dann exakte Schemas über `mcp_call` auf – mit verzögerten Verbindungen und begrenzten Caches.

Local-first-Lernmodus: sitzungsübergreifende Lern-Threads mit Erklärungen je Quelle.

Öffnet die offizielle Web-App chat.deepseek.com in DeepSeek Harness. Ein Sidebar-Eintrag zeigt die echte Seite über den nativen browser guest der Desktop-Shell in der Mitte und hält die Anmeldung über Neustarts hinweg. Modellwahl, deep think, smart search, Verlauf und Anhänge des offiziellen Clients bleiben erhalten; ohne guest bridge öffnet sich ein Fenster.