Plugins

Echtzeit-Tokenzähler neben dem Deep-Thinking-Indikator im Chat: Ein- und Ausgabe zusammen oder getrennt, Operationen je Schritt und automatische K/M/G/T-Einheiten.

Stellt Denken und Antworten jeder Sitzung auf Chinesisch um: knapp, leicht ironisch und direkt; Eigennamen bleiben englisch. Ergänzt die Regel „nur das Gefragte beantworten“. Keine UI, Binärdateien oder Netzwerkaufrufe. Eine globale system-prompt-Sektion mit order 10; beim minimal-Preset inaktiv, da dieses den gesamten Prompt durch seine eigene Persona ersetzt.

Ersetzt die Modellauswahl im Composer durch einen „model · reasoning level“-Auslöser: Slider über alle gemeldeten Modellstufen, drei umschaltbare Modi (DSH-native Auswahl, Gradient-Particle-Rail, Energy-Charge-Track) sowie providerweises Ein-Klick-Ausfüllen für Modelle ohne angegebene Reasoning-Stufen.

Fordert über einen konfigurierbaren Abschnitt des System-Prompts eine gewünschte Denksprache an (standardmäßig vereinfachtes Chinesisch). Denkzeilen sind standardmäßig aufgeklappt; manuell eingeklappte Zeilen bleiben es.

Lässt DeepSeek Harness dynamisch wie ein Mensch denken, bewertet automatisch die Aufgabenschwierigkeit und wählt eine passende Thinking Chain.

Gestaltet den Status „Deep-Diving-Denken“ in Pixel-Schrift und zeigt daneben einen animierten blauen Pixelwal, der Wasser ausstößt und mit der Flosse wedelt.

dsh-Plugin zum interaktiven Wechsel benannter Modellprofile (Standardmodell, Think-Level, Modelle je Subagent) über den Host-ask-user-Ablauf. Eine Implementierung für TUI und Web; klarer, schneller Abbruch in headless-Umgebungen.

Modellkatalog-Voreinstellung und Auto-Adapter für Alibaba Bailian (DashScope) in DeepSeek Harness: Reasoning-Effort-Stufen, Thinking-Budgets, Context Windows, automatische Anpassung bestehender Bailian-Routen und konfigurierbare Context-Obergrenze.

Liest KI-Antworten während der Ausgabe vor und spricht Wartephrasen, während das Modell nachdenkt. Edge TTS ist integriert; beliebige OpenAI-kompatible Cloud-Engines werden unterstützt.

Leichtes Plugin mit Statistiken zu Modell-Denk-Tokens im unteren Dock.

Klappt nach dem Sitzungswechsel alle Think-Zeilen automatisch auf; über einen Schalter in der Kopfzeile ein-/ausschaltbar.

Produktdenken-Begleiter für DeepSeek Harness: Klärt zuerst negative Grenzen, trennt Fakten von Annahmen, betrachtet das Thema aus sieben Produktsichten und speichert bestätigte Entscheidungen im Projektspeicher.

Drei unabhängige Sprachkanäle für die Ausgabe: Tool-Aufrufbeschreibungen (Titel aller Karten, inklusive run_code in PTC-Presets), Thinking und Antworten. Jeder folgt der Web-GUI-Sprache, erzwingt eine Sprache oder ist aus; Standard: Nur Beschreibungen folgen der GUI. Globale Runtime-Context-Anweisung im Host, GUI-Sprache vom Client gemeldet; Umschaltung über Plugin-Karte in Settings.

Leichtes Plugin, das Statistiken zu Modell-Denk-Tokens im unteren Dock und am Ende jedes Gesprächs anzeigt.

Verlängert die HTTP-Header- und Body-Timeouts von Node für den gesamten DSH-Prozess standardmäßig auf 30 Minuten und berücksichtigt Proxys. So werden Ollama- und LM-Studio-Modelle nicht nach 5 Minuten getrennt, wenn sie beim Denken oder Erzeugen eines großen Tool-Aufrufs schweigen. Ersetzt den undici-Patch in `node_modules`.

Web-UI-Plugin, das die Think- und Tool-Aufrufe jeder gestaffelten Antwort in pro Segment begrenzte, scrollbare Schiebefenster mit konfigurierbarer Höhe faltet, sodass jede Zwischenantwort sichtbar bleibt.

Feishu/Lark-Kanal, der DeepSeek Harness-Agenten aus Chats heraus steuert: Streaming-Rich-Cards mit Live-Denkprozess und Tool-Schritten, Kostenmessung pro Zug zu DeepSeek-Peak-/Off-Peak-Tarifen, Genehmigungskarten mit einem Tipp, modellgesteuerte Bildannahme und QR-Onboarding ohne öffentlichen Endpunkt.

Registriert /wrapped, das die eigenen Statistiken der Sitzung liest und eine teilbare dunkle SVG-Zusammenfassungskarte rendert — Tool- vs. Denkzeit, Dekodiergeschwindigkeit und ein Urteil zum Tool/Denk-Verhältnis.

Postet während langer Denkphasen des Agenten eine Nachrichten- oder Erinnerungsnachricht direkt in den Konversationsstream.

Stufenweises Modell-Routing für DeepSeek Harness: think/build-Modellstufen, Vision-Delegation (das Vision-Modell beschreibt nur Bilder; das Arbeitsmodell handelt), Bildgenerierung und ein High-Impact-Guard.

Rotiert die Modell-Statuszeile durch einen Pool mit 53 englisch/chinesischen Deep-Theme-Phrasen: zufällige Auswahl bei Turnstart, ereignisgesteuerte Umschaltung bei neuen Denksegmenten oder Werkzeugaufrufen (3-Sekunden-Drosselung) und ein Klick auf die Statuszeile wechselt die Sprache.

DIT.ai-Provider-Bundle für DeepSeek Harness: installiert 29 OpenAI-Chat-Completions-Modelle und 10 Anthropic-Messages-Modelle aus einem DIT_API_KEY, mit protokollspezifischer Thinking-Konfiguration.

Animiertes DeepSeek-Blauwal-Desktop-Haustier auf der DSH-Webseite: verschiebbar mit Sprechblasen und Stimmungsposen, einem pet_say-Tool, über das das Modell es sprechen lassen kann, sowie Denk- und Feierstatus zu Beginn bzw. Ende eines Turns.

Ein ziehbares Maskottchen lädt dich zum Xiangqi (chinesisches Schach) während die KI denkt ein, mit eingebauter Engine, Zugaufzeichnungs-Export und optionalem Multi-Modell-Kommentar.