Plugins

Importiert die Claude Code-Konfiguration in DeepSeek Harness über einen nativen Einstellungsbildschirm oder die CLI, mit Trockenlauf-Vorschauen für Skills, Befehle, Agents, Hooks, Berechtigungsregeln und MCP-Konfiguration. Codex und OpenCode bleiben als sekundäre Quellen unterstützt, mit kollisionssicherer Anwendung und Prüfungen nach dem Umzug.

Durchsuchen, aktivieren, deaktivieren und verwalten Sie Agent Skills aus Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini und benutzerdefinierten Verzeichnissen im DSH-Einstellungsfenster.

Schwebende Pille zur Nutzung des OpenCode-Go-Tarifs: Verbrauchsprozente in drei Fenstern (rollend/wöchentlich/monatlich) mit Mini-Flächendiagrammen, unterstützt durch Hintergrund-Sampling gegen die offizielle /v1/usage-API.

DeepSeek-Gehirn + automatische Bildtranskription: Bilder in der GUI anhängen und jedes wird standardmäßig über das offizielle deepseek-v4-flash-vision-exp transkribiert (ein reines Text-V4-Pro-Gehirn kann Bilder sehen), mit jeder OpenAI-kompatiblen VLM oder lokalem Ollama als Alternative.

Fügt kostenlose OpenCode-Zen-Modelle als einen Provider zu DeepSeek Harness hinzu, gestützt auf eine verwaltete, isolierte OpenCode-Laufzeit. Eine Einstellungsseite listet und testet jedes Modell.

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.

Schwebendes DeepSeek-Nutzungs-Panel im macOS-Glas-Stil für die DSH-Web-UI: Live-offizielles Guthaben und Token-Nutzung (heute, Sitzung, geglätteter 24-h-Trend, pro Modell) ohne Öffnen von platform.deepseek.com/usage. · DSH-Milchglas-Nutzungs-Panel: offizielles Guthaben + Token-Nutzung

Deterministische Kontextkompression für dsh – null LLM-Aufrufe, regelbasiertes Beschneiden, das Pfade, Befehle, Fehlerspuren und offene To-dos wortgetreu erhält. Komprimiert ~80k Token auf wenige Hundert.

Detaillierte Modellnutzung und Kostenanalyse, mit Nutzungstatistiken pro Sitzung und Nutzungsabfragen für GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek und mehr.

Anklickbare Dateipfade in DSH-Antworten: Öffnen inline im Codex-Stil, Anzeigen im Dateimanager und eine Chip-Liste erwähnter Dateien am Ende der Runde.

Gebündelte Websuche aus mehreren Quellen für DeepSeek Harness: ersetzt web_search durch modellnatives Grounding und Agent-Such-APIs mit Quellenangaben und erweiterten Zitatkarten.

Ein KI-Routing-Gateway, das als DSH-Plugin läuft. Fügt ein Seitenleisten-Panel „Routing System“ für Anbieter, Kontopool, Fallback-Kombinationen und API-Keys hinzu und stellt einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter http://localhost:3080/v1 bereit.

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.

Community-Plugin-Marketplace für DeepSeek Harness nach offizieller Plugin-Spezifikation: Durchsuchen, suchen und installieren Sie über 4000 handverlesene Community-Plugins ohne die App zu verlassen, mit täglichen Updates.

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.

Kein weiteres Speicher-Plugin: ODR ist eine Selbstverbesserungsschleife in sich entwickelnden Welten (Dream-RSI). Versuche werden in einem Discovery Tree aufgezeichnet; zwischen den Läufen werden Tausende Strategievarianten in dieser Welt erneut abgespielt. Eine Strategie, ein Rezept oder eine Lektion wird erst nach erfolgreichem kontrafaktischem Replay übernommen, nie allein aufgrund der Aussage des Modells. Sentinel prüft Tool-Aufrufe, bevor Budget verbraucht wird. Das LLM bleibt eingefroren. Installation über npm als dsh-open-dream-rsi.

Hängt einen stabilen x-opencode-session-Header pro Konversation an OpenCode-/OpenCode-Go-Anbieteranfragen an, behebt 400-MissingSessionID-Fehler und erhält die Sitzungsaffinität und das Prompt-Cache-Routing intakt.

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.

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

Sendet eigenständige Aufgaben von DSH an 11 externe Agent-CLIs (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok): ein Nur-Host-Bundle, das das Tool conductor_dispatch registriert sowie eine automatisch ausgelöste conductor-Skill enthält.

Nutzt ein ChatGPT/Codex-Abonnement in DeepSeek Harness mit GPT-Modellen, Bildgenerierung, Websuche, Abo-Kontingentberichten, Modell- und Funktionssteuerung sowie OAuth-Anmeldung per Browser oder Gerätecode.

Persönliche Agenten-Skills und `/init`-Plugins für pi, DeepSeek Harness, Cline, Grok Build, goose und Aider.

Meldet sich per OAuth bei einem ChatGPT-Konto an und stellt die Modelle des Tarifs als DeepSeek-Harness-Providerroute bereit. Ruft api.openai.com/v1/responses mit dem Tarifumfang des Kontos auf, nicht über das Codex-Backend.

Fügt ein generate_image-Tool hinzu, das durch die FAL-Warteschlange, eine beliebige OpenAI-kompatible Images-API oder ein ChatGPT-/Grok-Abonnement unterstützt wird, und zeigt das Ergebnis direkt im Gespräch an.