Plugins

DeepSeek Harness-Plugin, das den Agenten über MCP mit Postiz verbindet: verbundene Kanäle auflisten, Posting-Regeln der Plattformen abrufen und Social-Media-Beiträge auf über 28 Plattformen planen, entwerfen oder veröffentlichen.

Ein live iOS-Simulator oder per USB verbundenes iPhone innerhalb der Unterhaltung: 22 Agententools zum Starten, Bauen und Steuern der UI über Accessibility-Identität oder OCR-Text, List-Row-Aktionen und SwiftUI-Preview-Hot-Reload sowie ein streamendes Seitenleistenpanel, das du antippen und ziehen kannst.

Skill für den gesamten Datenanalyse- und Excel-Ablauf: unordentliche Tabellen prüfen und bereinigen, Anforderungen abgleichen, analysieren, abstimmen und liefern. Macht KI-berechnete Zahlen besser nachvollziehbar. Agentenübergreifend nutzbar; einzige Abhängigkeit ist openpyxl.

Nur lesende Molio-Wissensdatenbank-Tools: Vaults auflisten, den Dateibaum durchsuchen, Volltextsuche und Dokumente lesen – über die HTTP-API des lokalen Molio-Daemons, der laufen muss. Auf npm als dsh-plugin-molio veröffentlicht.

Molio-Wissensdatenbank-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): lokale Molio-Wissensbestände in jeder dsh-Sitzung durchsuchen, erkunden und lesen.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

Spielt eine Vollbild-Intro bei einer neuen Konversation ab, oder jedes Mal, wenn Sie die angeheftete öffnen. Vier Clips sind im Plugin selbst enthalten — im Code eingebettet, ohne separate Videodateien — und eine integrierte Bibliothek wechselt zwischen ihnen, zeigt eine Vorschau und nimmt Ihren eigenen Clip auf. Die Anheft-Schaltfläche sitzt neben den Einstellungen.

AgentCompare bietet A/B-Abläufe für eine Vite-Aufgabe in DSH: zwei Implementierungen ausführen, Live-Vorschauen mit gemeinsamen Prüfungen vergleichen, blind auswählen und die Übernahme anhand aktueller Projektänderungen prüfen. Erfordert ein Vite-Projekt im Stammverzeichnis eines Git-Repositorys mit mindestens einem Commit.

Desktop-Pet (im Stil des QQ-Pet): schwebt in der Ecke, ziehbar, fütterbar, bespielbar.

Stellt die kostenlosen OpenCode-Zen-Modelle für DeepSeek Harness bereit, ohne API-Schlüssel.

Projektbezogener sitzungsübergreifender Speicher: siebenschichtiger SQLite-Speicher (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) auf node:sqlite, cache-freundliche Injektion bei der ersten Nachricht plus Keyword-Treffer pro Nachricht, die Tools memory_remember/search/find_similar/read/update/project sowie Konsolidierung im Leerlauffenster („dream“) mit Sperrung zur Spitzenlastzeit. Prompttexte werden als sprachspezifische Datendateien mitgeliefert — das Framework unterstützt mehrsprachige Nutzer.

Echtzeit-WebGPU-Oberfläche mit Schnellsteuerung für Wellen, Tageslicht, Glasopazität und einem automatischen Tag-Nacht-Zyklus.

Adaptiver Reasoning-Slider-Skin, der die verfügbaren Reasoning-Effort-Stufen jedes Modells auf eine visuelle Intensitätsskala von 0 bis 30 abbildet, mit synchronisierten Porträts, Hintergrund und Oberflächenfarben.

Fügt einen deepseek-web-Anbieter hinzu, der die Webmodelle von chat.deepseek.com in DSH nutzt, mit Browser-Login-Erfassung, PoW-Anfragesignatur, SSE-Streaming und promptbasierten Werkzeugaufrufen.

Mnemotechnik-Ebene.

Die Funktionen von DeepWatch, installierbar in ein bestehendes DeepSeek Harness-Profil

Registriert den lokalen flowix-cli-MCP-Server, damit der Agent Flowix-Memos und Mindmap-Artefakte durchsuchen, lesen, erstellen und bearbeiten kann.

HarmonyOS-NEXT-Skill-Paket für DeepSeek Harness mit Offline-API-Referenzen sowie Automatisierungsanleitungen für DevEco, HDC und den Emulator.

MemOS-Cloud-Lebenszyklus-Speicher-Plugin für DeepSeek Harness

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

🌹 Installiert 27 gebündelte Engineering- und Produktivitäts-Skills aus mattpocock/skills v1.3.1; eine manuelle Installation entfällt. Mit 40 billion tokens erstellt, verspricht es gegenüber den Originals-Skills eine 10x höhere Entwicklungseffizienz und erleichtert den Einstieg. GitHub Issues werden unterstützt, Markdown ist eine Vorschau und GitLab noch nicht.

Arbeitsbereichs-Studio für quellenbasierte Berichte, Folien, Tabellen, Mindmaps, Quizze, Lernkarten, Audio und Video mit DSH-Modellen und gemeinsamen Artefaktdiensten. Für Office-Erstellung sind Python 3.12+ samt Abhängigkeiten und die Konfiguration von DSH_OFFICE_PYTHON erforderlich; Medien-Rendering benötigt Chromium, lokales ASR zusätzlich whisper.cpp und ein Modell.

Nur lesende IMAP-Suche und Anhänge sowie SMTP-Versand gemäß DSH-Berechtigungen, mit separaten Schaltern für Lesen und Senden und einer anmeldedatenbasierten Einstellungsseite.

Literatursuche in DBLP und arXiv, Abruf von BibTeX und Volltextbeschaffung durch sitzungseigene Hintergrundaufträge; ein von EduWork gepflegter Fork von SihanLv/dsh-literature.