Plugins

Macht aus Korrekturen dauerhafte Regeln: Explizite `remember:`-Auslöser und automatisch erkannte Korrekturen durchlaufen eine Bestätigungsleiste (global/pro Projekt speichern/bearbeiten/überspringen) und werden in einen markierten Abschnitt von `AGENTS.md` geschrieben. Neue Regeln gelten sofort in der aktuellen Sitzung und werden in künftigen Sitzungen nativ geladen. Schreibvorgänge werden dedupliziert und per Version geschützt; geheimnisverdächtige Inhalte werden abgelehnt.

Fügt dem Composer einen Timestamp-Schalter hinzu. Ist er aktiv, folgt auf jede gesendete Nachricht eine verborgene Kontextnachricht mit der aktuellen Ortszeit, damit das Modell den Sendezeitpunkt kennt. Die Einstellung wird je Gespräch gespeichert.

Importiert beim Start neu von Hao Wallpaper geladene Hintergründe inkrementell und idempotent in die DSH-Wallpaper-Engine. Benötigt Hao Wallpaper, Python 3.8+ und das zuvor installierte `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Unterstützt macOS und Windows.

Vergrößert den DSH-Web-Einstellungsdialog (Standard 1180x920, 20-px-Schritte, je Browser gespeichert) und ergänzt erweiterte Einstellungen: Größe ändern und Hostaktionen — Neustart nach 3 s mit Rückfrage bei Auslastung; Neustart, sobald alle Sitzungen 10 s untätig sind (abbrechbar, wiederholte Klicks idempotent); letzter Start und Laufzeit; Updateprüfung vergleicht npm dist-tags über wählbare Kanäle, ohne Upgrade. Ersetzt das Seitenleisten-Branding durch den Maschinennamen und zeigt Provider, Modell und Denkstufe neben den Composer-Statistiken schreibgeschützt an. Ein Schalter registriert oder entfernt zur Laufzeit die drei Agent-Tools dsh_restart_*. Keine Abhängigkeiten oder Build-Schritte; alle Routen liegen hinter der Connection-Trust-Fence.

Vollbilddialog zum Schreiben langer Nachrichten: Markdown links, Live-Darstellung mit marked rechts; der verschiebbare Trenner merkt sich sein Verhältnis. Beim Bestätigen wird der Text in den Composer-Entwurf zurückgeschrieben, wobei Befehlstokens und @-Referenzchips als festes Präfix erhalten bleiben. Esc fragt vor dem Schließen, ob verworfen oder zurückgeschrieben werden soll.

ReMe-artiger Langzeitspeicher für DSH: Markdown-Workspace, BM25-Abruf, Turn-Erfassung und geplante Konsolidierung.

Verschiebt und skaliert das Einstellungsfenster von DeepSeek Harness; Position und Größe werden je Browser gespeichert.

Animiertes Desktop-Wal-Pet aus handgeschriebenem SVG+CSS (keine Bild-/Audio-Assets, keine Runtime-Dependencies): schwimmt während des Turns, beschriftete Blasen bei Tool-Aufrufen, amber Puls bei wartender Freigabe, Sprung mit Turndauer/Toolzahl bei Erfolg, hängt bei Fehler; schläft nachts/im Leerlauf. Klick stupst, Doppelklick streichelt (Zuneigungsherzen), Ziehen merkt Position; Rechtsklickmenü (feed/mute/reset/hide), Hoverkarte mit level/title/XP/Turn-Stats. Per whale_say lässt der Agent das Pet sprechen/handeln, auch als leichte sichtbare Meldung. Sitzungen/Workspace nur lesend; geschrieben wird nur ~/.dsh/whale-girl/state.json.

Verschiebbares TES-Gyro-Floating-Widget für die DSH-Web-UI: Klick startet Drehung mit linearer Reibungsabnahme, Slider regelt Tempo, mitgelieferter Track läuft mit synchronen LRC-Zeilen. Speichert Tempo und Position.

Test-Framework für DSH: Erstellt einen Verzeichnisbaum aus Produkt/Modul/Version, registriert sieben test_framework_*-Tools und vier Runtime-Skills. Ein Prompt-Gate meldet vor Testbeginn nicht dokumentierte Anforderungsaufteilungen, Versionen, zugehörige Dokumente und Umgebung-Zugangsdaten. Playwright-MCP-Server zwingend erforderlich, kein Fallback.

Preset Project Development Mode und Entwicklungsboard im Chat für DeepSeek Harness: Der Lead-Dialog klärt Anforderungen und delegiert an ein Agent Team; ein schwebendes Board verfolgt jede Änderungsanfrage durch Dispatch, Ausführung, Tests und Abnahme. Mit 7 Board-Tools.

Skill-Erstellungskonsole für die Web UI: Ruft offizielle Creator-Skills ab und übergibt Anforderungen an Huawei Cloud, einen generischen oder REST-API-Creator. Bewertet die erzeugte Skill nach einem 10-Punkte-Schema und sendet Einzelabzüge zurück, bis 8,5/10 erreicht sind.

Evidenzbasierte Wiederverwendungs-Skill für DeepSeek Harness: Sucht vor Implementierung, Portierung, Abhängigkeitswahl oder Tool-Fehlerbehebung schrittweise nach vorhandenen Lösungen im lokalen Projekt und auf dem Rechner. Bewertet Wiederverwendung anhand prüfbarer Belege, lehnt sie bei unerfüllten Kernanforderungen oder Risiken ab und meldet Ungeprüftes. DSH-Bundle registriert die Skill bei ctx.skills.

OCR für gescannte, rein bildbasierte PDFs mit Markdown-Ausgabe. Da ein Buch etwa eine Stunde dauert, wird jede Seite checkpointed und ein unterbrochener Lauf fortgesetzt; ein Fortschrittslog zeigt den Status, der Qualitätsbericht leere Seiten und unsichere Zeilen. Erfordert Python 3.10+ und `pip install -r requirements`; beim ersten Start wird das OCR-Modell heruntergeladen.

Durchsucht gemeinfreie Werke in Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive und Standard Ebooks nach Titel, Autor, Figur oder grob erinnerter Handlung oder importiert EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown zum Anhören in der Seitenleiste. Mit Microsoft-Edge-Neuralstimmen, offline Kokoro oder Gerätestimmen; merkt die Position, ermöglicht Sprachnotizen zum zuletzt gehörten Abschnitt und Gespräche über das Buch mit dem DSH-Modell.

Registriert zwei Tools für DeepSeek Harness. `doc_ocr` wandelt gescannte PDFs und Bilder über eine lokale RapidOCR-Engine oder Zhipu GLM-OCR in der Cloud in Seitentext, Finanztabellen mit Bilanzabgleich und Vertragsklausel-Treffer um. `doc_preprocess` erstellt aus einem Verzeichnis roher Dateien per siebenstufiger Pipeline mit Backend-Routing und sha256-basierter inkrementeller Auslassung eine Obsidian-Wissensbasis. Nicht passende Zahlen werden gemeldet, nicht erfunden. Lokal erforderlich: Python mit rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 und Pillow (`pip install -r requirements.txt`); für GLM ZHIPU_API_KEY.

Strukturierte Bilderkennung: Lokale sharp-Messungen und ein Cloud-Vision-Modell liefern in einem Aufruf Beschreibung, OCR mit Koordinaten, Objektpositionen und detaillierte Attribute. Ein Fingerprint-Cache liefert wiederholte Bilder in Millisekunden ohne Modellkontingent zu verbrauchen.

Ein Schalter entfernt MCP-Tool-Schemas und den Instructions-Block live und ohne Neustart aus dem Modellkontext aller Agents oder fügt sie wieder hinzu. Für die 207 von REA registrierten Schemas gedacht, auch außerhalb von Reverse Engineering. Mit Dock-Anzeige, /rea on|off|status|toggle und GET/POST /rea-toggle/state; merkt sich Zustand über Neustarts und gilt vor dem ersten Schritt auch für Subagents.

Fügt unten in der Seitenleiste über Settings eine Background-Schaltfläche hinzu. Sie füllt das Fenster mit einem von sechs voreingestellten Hintergrundbildern, dem Theme-Standard oder einer eigenen Bild-URL; die Auswahl bleibt nach dem Neuladen erhalten.

Zoomt die gesamte DSH-Oberfläche per Ctrl+Mausrad auf 60–180 % und merkt sich die Stufe. Ein Settings-Eintrag unten rechts öffnet die Host-Einstellungen; Ctrl+0 setzt zurück.

Fixiert die Scrollposition im DSH-Chat: Neue Antworten ziehen den Viewport nicht mehr nach unten, sondern lassen ihn an der aktuellen Stelle. Erst nach dem Senden springt er nach unten, damit die eigene Eingabe sichtbar ist; mit Beginn des Antwort-Streams wird wieder fixiert. Jede Sitzung speichert ihre Position über Neuladen hinweg. Per Einstellung abschaltbar und greift nie in eigenes Scrollen ein.

Globale Zurück/Vorwärts-Navigation in der DeepSeek-Harness-Weboberfläche: Merkt sich besuchte Sitzungen und Ganzseiten-Panels, zeigt eine konfigurierbare Leiste mit 1–7 anklickbaren Einträgen und unterstützt Browser-Tastenkürzel sowie Mausseitentasten.

Piano-Tastatur in der DeepSeek-Harness-Oberfläche: Taste klicken oder gedrückt seitlich ziehen für Glissando. Noten werden live mit Web Audio synthetisiert – ohne Samples, Netzwerk oder Drittanbieterabhängigkeiten. Lautstärke und Startoktave bleiben sitzungsübergreifend erhalten.

Tägliches DSH-Briefing: sortiert zur festen Zeit den Pluginmarkt nach echten Installationen/Sternen, gleicht Agentengedächtnis und Arbeitskonventionen ab und schlägt konkrete Änderungen an genutzten Plugins (Original A→Vorschlag B) sowie neue Richtungen vor. Popularitätszahlen aus öffentlichem Katalog; ungemessen bleibt ungemessen, nie null. Freigabe öffnet Sitzung mit Vertrag: unabhängig implementieren, kein Fork, Tests vor Veröffentlichung grün. Abgelehnte Quellen bleiben ausgeschlossen.