Plugins

Feishu-(Lark-)Integration für DeepSeek Harness: 25 Tools für Chat-Nachrichten und -Verlauf, Cloud-Dokumente (einschließlich Wissensdatenbank-Seiten, generierter Diagramme und Bilder), bitable-Datensätze, Tabellenkalkulationsbereiche und Drive-Berechtigungen — mit Ihrer eigenen selbst erstellten Enterprise-Feishu-App.

Lokales SAG-Plugin für eine persönliche Wissensdatenbank für DeepSeek Harness

Selbstentwickelnder Agent auf Projektebene für DeepSeek Harness: 16 SDD-Workflow-Fähigkeiten (Klärung, PRD, Issue, Codierung, Lokalisierung, Abnahme, Review) plus Projektgedächtnis und Wissen, die mit der Zeit wachsen.

Überträgt die Code-Wissensbasis von langchain-ai/openwiki nach DSH: Repository-Wiki mit einem Klick erstellen/lesen/aktualisieren, Grounded-Claims-Karten mit Quellenverfolgung und Projektwissen aus hochgeladenen lokalen Dateien. Nutzt das bereits in DSH konfigurierte Modell, ohne zweiten API-Schlüssel.

Lokaler Wissensdatenbank-Manager für DSH-Agenten: Multi-Format-Import, CJK-bewusstes Chunking, sqlite-vec-Vektor- + BM25-Hybridsuche mit bge-reranker-base-Rerank, Snapshots, kbpack-Export/Import und KB-übergreifende Suche — 22 Agent-Tools sowie ein Web-Panel.

Windows-Desktop-Automatisierung für DeepSeek Harness: barrierefreiheitsorientierte observe/act-Schleife mit 30 Standard-Tools (Element-/Koordinaten-Ziele, Auto/A11y/Event-Strategierouting), Sicherheitssemantik für ersetzte Beobachtungen und ohne Wiedergabe, dauerhafter Kill-Switch, RuntimeId/rect-drift-Veraltungsschutz, Chat-Karten und schwebendes Panel (Live-Ops, Frame-Wand, Einstellungen zur Umgebungs-Autoerkennung), gekachelte Visionsbeschreibung für Modelle mit niedriger Auflösung, JSONL-Audit-Spur und PID-Zulassungsliste. Erfordert Windows 10+ und Python 3.9+ mit uiautomation und pillow (von der Einstellungsseite installierbar).

MCP-Server, der das Roblox DevForum und die offizielle Creator-Dokumentation durchsucht, damit KI-Coding-Agenten Roblox-Spiele anhand echter Community- und Engine-Kenntnisse debuggen können.

Integrierte Obsidian-artige Wissensdatenbank für DSH: Agenten verdichten Gespräche, Dokumente und Webquellen zu einem strukturierten .wiki-Graphen, mit Abruf, Graph-Export, Notizbearbeitung, inkrementellen Builds und Verwaltung mehrerer Vaults.

Verwaltung archivierter Sitzungen, Benachrichtigungen bei Aufgabenstopp, ein Update-Checker, Modell-Routing (Schlüsselwortregeln + durch allowlist (Allowlist) abgesichertes model_route), geplante Multitask-Trigger (Heartbeats und Aufgaben zu festen Zeiten) sowie eine DeepSeek-ähnliche Scroll-Navigation für Nachrichten für die dsh-Web-GUI.

Computersteuerung unter Windows für DSH: Screenshot, Vision-Modell und simulierte Maus-/Tastatureingaben mit selbstlernender Wissensdatenbank. Bietet Plugin-Tools im Dualmodus und einen pwsh-Fallback nur mit Skills.

DeepSeek-Harness-Plugin (dsh), das die fin-trace-Agent-Schleife einbettet — Multi-Hop-Beziehungsreasoning über einen Finanzwissensgraphen, verfügbar als asynchrone Tools (start/status/cancel).

Statischer und Laufzeit-Sicherheitswächter für dsh: regelbasierte Scans auf Schadcode, Prompt-Injektion und Token-Verschwendung, Laufzeit-Abfangen gefährlicher Tool-Aufrufe, /scan-Befehl, plugin_scan-Tool, Web-Panel und Allowlist.

Gibt einem Agent ein eigenes E-Mail-Postfach über AgentMail — elf Tools zum Senden, Lesen und Labeln von Mail, dazu eingehende Mail, die pro E-Mail-Thread in einer Harness-Session landet, mit Freigabe-Gate und Empfänger-Allowlist für alles Ausgehende.

Interactive physics lab in the DSH sidebar — 24 parameter-driven animations (mechanics, electromagnetism, optics, thermodynamics) grouped by grade, each with a knowledge-point lesson whose steps follow the animation, a quiz with answer checking, and a draggable 3D view for four field models. Pure client side: analytic solutions computed locally, no LLM calls, no network, no telemetry.

Turn rough ideas into precise prompts for 19 image/video generation, writing, code and text models, with multi-model enhancement, prompt scoring, image-to-prompt and a periodic self-updating knowledge base.

Local task checkpoints and bounded recovery for DSH, with optional L0–L3 hierarchical memory, dependency-aware retrieval, prerequisite-aware context, and six opt-in memory tools.

Compiles a repository into a source-grounded code map: structured pages where every claim carries a verifiable path:line citation, an interactive dependency graph, knowledge cards, four model tools and the /codemap command. Deterministic, no model calls, zero dependencies.

Publishes and reads QQ Zone posts through SnowLuma's OneBot qzone_* actions (SnowLuma 2.2+ signed in to QQ), and lets the agent understand images with a local vision model (OpenAI-compatible gateway) or Windows OCR.

Nur lesendes Wissens-Gateway für lokalen Markdown-Vault, vier Tools. `wiki_recall` liefert den vollständigen Trefferabschnitt, Belege je Seite, Vault-Prüfungen und ein Antwortgerüst. `wiki_context` gibt Seitenauszüge, Belegurteil und explizite Lücken; `wiki_verify` prüft Entwürfe auf unbelegte Aussagen, auch Zahlen; `wiki_observe` zählt Korrekturen. Einstellungen und Seitenleiste nutzen denselben Abfragepfad wie das Modell, daher entspricht die manuelle Suche seinem Kontext. Die drei Tools (`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`) benötigen lokale Python-3-Brücke mit `bridge.python` und `bridge.toolsRoot` samt `wiki_bridge.py`, sonst `E_PYTHON_UNAVAILABLE`.

Lingshu (灵枢) ist ein gehirninspiriertes System für dauerhaftes Gedächtnis, Persona und Entwicklung von KI-Coding-Agenten. Nur Python-Standardbibliothek, keine Abhängigkeiten, lokal orientiert; Python 3.9+ erforderlich. Enthält geschichtetes Hippocampus-/Kortex-Gedächtnis, Vergessenskurven, Traumkonsolidierung, fuzzy-assoziativen Abruf, Emotionssystem, Schutz vor Persona-Drift, Wissensbasis, selbst verfasste Skills und lokales Web-Panel. Wird als mitgelieferter DSH-Skill angeboten. Das separat installierbare cordis-Startinjektor-Plugin fügt Sitzungen nur automatisch ein, wenn (Lingshu unter ~/.dsh/skills/lingshu liegt oder brainPy konfiguriert ist) und Python 3 verfügbar ist. Die optionale Updateprüfung kontaktiert GitHub/Gitee.

TokenEconomizer-Port für DSH mit projektübergreifendem Sitzungswissen, optionaler Tool-Ausdünnung, Umleitung von Fehlerschleifen und Tokenverbrauchsprotokollen.

Plugin für geschichtetes Gedächtnis und hybride Wissenssuche in DeepSeek Harness: erinnert sich an Personen und ruft zuverlässige Informationen ab, mit Quellenangaben, Confidence-Fallback und Profilverwaltung.

study-mode-Agentenpreset mit thematischer Wissensbasis und suchpriorisierten Antworten: Treffer erhalten Quellenangaben, Nichttreffer den Hinweis „nicht verifiziert“. Mit Wissenspanel in der Seitenleiste.

Fork von PC2005-cloud/dsh-pet mit Claude-artigen Wal-Mädchen-Pets, 122 transparenten Animationen, zufälligen Aktivitätsfolgen, Übergängen zur Laptop-Arbeit und Task-Bestätigungssalut. Ersetzt das Original-Plugin; nicht beide installieren.