Plugins

Leitet jede delegierte Aufgabe automatisch und intelligent an das bestkonfigurierte Modell weiter – mit Aliassen, Fähigkeits-Tags und Nutzungshinweisen –, damit Routinearbeit schnell und günstig bleibt, während komplexe Arbeit an stärkere Spezialisten geht. Konfiguriere dein Modellteam in der Web-UI oder per geführtem Setup, führe Spezialisten parallel mit zuverlässigem Ergebnis-Merging aus und sieh das gewählte Modell in Subagent-Ansichten und direkt im Tasks-Baum von Better Sidebar auf einen Blick.

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.

Kostenlose Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bildverständnis, OCR, UI- und Debug-Analyse über kostenlose Anbieter (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) mit einer Einstellungs-GUI.

Benutzer-Turn-Navigationsleiste am linken Rand mit Hervorhebung der Leseposition, Hover-Vorschauen der Metriken pro Turn und von Auszügen der Modellantworten, Tastatur- und Klick-zum-Springen-Steuerungen sowie lokaler Konversationssuche.

Untere Informationsleiste für die DSH-Web-UI: Anbieter/Modell, Live-Guthaben, Spitzen-/Nebenzeitpreise mit Countdown und tatsächlich gespeicherte Ausgaben pro Sitzung in einer Zeile.

Modell-Router und Kostenoptimierer für DeepSeek Harness: schnelle Flash-Antworten bei einfachen Fragen, automatischer Failover, Live-Panel für Token/Cache/Kosten.

Ein zweites Gehirn für deinen DeepSeek-Harness-Agenten — Review durch ein starkes Modell vor riskanten Tool-Aufrufen, plus 67 Modelle aus einer einzigen Wallet. Keine Accounts, keine API-Keys.

Öffnet ein Minispiel-Menü (Wordle, Match-3, erweiterbar), während das Modell generiert.

Token-Nutzung und geschätzte Ausgaben für die dsh Web UI: schwebendes Panel mit Statistiken je Modell, Tag und Sitzung.

Inoffizielle DeepSeek Harness-Integration für Unreal Engine 5.8 Unreal MCP

Standardbasierte OIDC-Identität, Enterprise-API-Schlüssel-Bindung, deklaratives Branding und OpenAI-kompatible Modellintegration für DeepSeek Harness.

„Single-Core Writing“-Plugin für DeepSeek Harness: Werkzeuge gründlich verschlankt und Ausgabe gehärtet für quantisierte kleine Modelle, geeignet für lokale Langroman-Pipelines mit On-Device-Modellen.

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.

KI-Ressourcenplattform für Unternehmen als Cordis-Bundle mit 22 Plugins: IAM für Organisation/Konto/Rolle, OIDC-Provider und App-SSO, MCP-Serververwaltung mit der Plattform selbst als MCP-Server, NAS-Asset-Speicher, Skill-Hub, Agent- und App-Register, SaaS-Connector-Verwaltung, Datenkanal für Unternehmensportal, Panel für den Agent-Workbench der Abteilungen, DingTalk-Gruppenbrücke für Nachrichten- und Genehmigungs-Push, Ein-Klick-Remote-dsh-Registrierung mit Tool-Proxying, Nutzungsabrechnung, Wallet-Abrechnung, Modell-Gateway, Audit mit Warnungen, Selbstaktualisierung und geprüfter Drittanbieter-Plugin-Marktplatz — über 70 Ops-Tools werden für den dsh-Agent aufrufbar.

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

Kopfleisten-Quotenabzeichen plus Tab zur Nutzungsüberwachung: Live-Guthaben/verbleibende Quote und Countdown bis zur Zurücksetzung je Anbieter, mit Anfragen, Tokens (Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen/Cache-Schreiben), Cache-Trefferrate, geschätzten Kosten und durchschnittlicher Latenz pro Sitzung, Anbieter, Modell und Client, lokal in SQLite gespeichert mit geräteübergreifendem Import/Export.

Token-Verbrauchsstatistiken im CC-Switch-Stil für die dsh-Web-GUI: Nutzungsprotokoll pro Anfrage, Realverbrauch-Hero, nach Anfragezeit gruppiertes Trenddiagramm, Peak-/Off-Peak-Listenpreise pro Modell, Projekt- und Modellstatistiken sowie Kontostand.

Sitzungsbasiertes Task-Board in der Sidebar: Sitzungen in Todo/Doing/Review/Done-Spalten ziehen, Sitzungen mit Modell- und Reasoning-Effort-Auswahl erstellen, Trash mit Restore, Notizen, Export/Import.

Token-Nutzung und Kostenschätzung pro Modell zusammen mit dem DeepSeek-Kontostand, angezeigt in einem Tab des Einstellungsbereichs.

Konfigurierbare DSH-Nutzungsstatistiken: ein Sidebar-Text-/Karten-Widget sowie ein Detaildialog mit Aufschlüsselung nach Anbieter und Modell, Cache-Trefferquoten, Token-Trends und Latenzdetails (TTFT und Dauer).

Laufzeitumschaltbare Modell-Ausgabestile mit Claude Code outputStyles-Parität, zusätzlich das Präsentationsprotokoll output.render.*: ein /style-Befehl, sitzungsbezogene Persistenz, systemPrompt-Injektion, sechs integrierte Stile, ein Web-Picker sowie eine Renderer-Registrierung mit Regeln pro Sitzung/Werkzeug und /export.

Modellbasierte Freigabe von Berechtigungen: ein Freigabe-Beantworter, gestützt auf ein separates Reviewer-Modell.

Bringt das Chat-Erlebnis von deepseek.com (Web/App) nach DSH: Prompt direkt bearbeiten und Antworten an Ort und Stelle neu generieren, mit einem Versions-Pager <i/N> je Nachricht (Baummodell, stabil über Unterhaltungen hinweg).