Plugins

Verifizierbares Forschungsbericht-Modul für DeepSeek Harness mit inhaltsadressiertem Belegregister, versionierten versiegelten Berichten, bei denen jede Aussage ein Verifikationsurteil trägt und der Manifest-Hash das Verzeichnis versiegelt, sowie Retrieval-Orchestrierung, die die ctx.web- und ctx.jobs-Schnittstellen wiederverwendet.

OpenPencil-Plugin für Design-Vorschau und -Bearbeitung.

The memory that dreams – sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich an dich und deine Projekte, konsolidiert Erinnerungen im Leerlauf (autoDream), stellt widersprüchliche Erinnerungen zur Prüfung zurück und führt ein erneut abspielbares Prüfprotokoll. Das Gedächtnis bleibt als SQLite mit bearbeitbaren Markdown-Spiegeln auf deinem Rechner; Abruf über vier Wege (Stichwort, Vektor, BM25, Entitätsgraph), interaktives Gedächtnis-Panel, 10 Modell-Tools, MCP-Server, externe API und CLI. Zusammenfassung und Konsolidierung nutzen das bereits konfigurierte Host-Modell; mit lokalem Embedder läuft die semantische Suche vollständig offline.

Rolecard-Engineering-Toolkit für SillyTavern: 23 enthaltene Skills, Einstiegspunkt für den Host, auswählbares Agent-Preset und Browser-Panel in einem DeepSeek-Harness-Plugin.

Bindet 88 paketisierte Forschungs-, Social-Intelligence-, Marketing- und Business-Agent-Skills über den Dateisystem-Skill-Provider in dsh ein.

Lokales Video- und Design-Plugin für DeepSeek Harness: Mehrspur-Schnitt, Vorlagen und Designsystem, native Vorschaufläche und Export echter Dateien.

Integriert TypeSafe Jev in DeepSeek Harness für die Auswahl von Skills und Dateien, Aufgabenaufsicht, Korrektur gemeinsamer Erkenntnisse, Filterung von Tool-Ausgaben, Genehmigungsunterstützung und Navigation durch protokollierte Phasen. Alle Funktionen sind standardmäßig deaktiviert.

Audit von DSH-Skill-Aufrufen + Skill-Manager in der App

Meldet, welche Skills in jedem Turn aufgerufen wurden (vom Modell geladen, als /name getippt oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einer eingefügten Repository-, Ordner-, SKILL.md- oder Zip-Adresse, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der Skill-meta.yaml und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Wal-Mädchen-Begleiter für DeepSeek Harness mit 45 Erfolgen, täglichen Quests und wöchentlichen Check-ins, drei Minispielen, 92 Illustrationen, 620 Dialogzeilen, Wachstumstagebuch, Wetter- und Festreaktionen, Werkzeug-Posen sowie Sicherungsexport/-import zwischen Geräten (JSON-Datei oder Migrationscode), Barrierefreiheitsmodus und optionaler MiMo-TTS-Brücke. Daten bleiben im localStorage des Hosts; keine Telemetrie. Auf DSH Desktop 0.2.0-rc.2 geprüft; kompatibel mit 0.2.1-rc.1/rc.2 und dem älteren Web 0.1.x.

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness als einfaches Markdown, eine Tatsache je Datei. Bei jedem Schritt gelangt der `MEMORY.md`-Index (Projekt-Speicher, falls vorhanden, plus globaler Speicher unter `$DSH_HOME`) in den Laufzeitkontext; der Abruf wartet nicht auf einen Dateizugriff. `ctx.tools.guard()` erzwingt standardmäßig 200 Zeilen/25 KB: Erweiternde Schreibvorgänge über dem Limit werden abgelehnt, verkleinernde Umschreibungen erlaubt. Eine schreibgeschützte Seitenleiste zeigt Notizen nach Typ. Das Plugin schreibt nie selbst Erinnerungen; nur ein experimenteller Begleitmodus ergänzt Notiztypen für das eigene Leben einer Persona. Derselbe Speicher funktioniert auch mit Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw.

Seitenleisten-Nutzungspanel, das Tokens der Relay-Site zuordnet, die jede Anfrage bedient hat, ausgelesen aus Ihrer bestehenden Provider-Konfiguration: Summen für heute/Monat/gesamt, Aufschlüsselungen nach Site und Modell, eine Jahresaktivitäts-Heatmap sowie New API-/Sub2API-/DeepSeek-Guthaben.

GitHub-Topic-gesteuerter Plugin- und Skill-Marktplatz: eine Einstellungsseite, die die automatisch gesammelte Registry durchsucht (das gesamte dsh-plugin-Topic plus den Skill-Index, alle 2 Stunden per CI aktualisiert) — mit Ein-Klick-Installation, Typerkennung, Sicherheitsbestätigungen für Installationsskripte und versteckte Host-Abhängigkeiten, Verwaltung von Umgebungsvariablen-Schlüsseln und der STANDARD.md-Erkennungsspezifikation.

Rückgängig/Wiederherstellen- und Rollback-System für DSH: Jede Konfigurationsänderung wird automatisch gespeichert; Rückgängig/Wiederherstellen/Wiederherstellung auf jede Version über die WebUI oder die Offline-CLI/GUI-Tools (funktioniert auch, wenn DSH nicht startet).

Verteilen Sie Aufgaben von Claude Code oder Codex an DSH-Agenten: nativer Subagent-Fortschritt, Host-interne Worker-Sessions mit stufenbasierten Voreinstellungen und eine multimodale Brücke für Vision und Bildgenerierung.

Das Modell mit Datenbanken verbinden und SQL schreiben lassen.

Terminal-Arbeitsbereich für DeepSeek Harness mit lokalem VS Code JSON/JSONC-Themenimport, geerbten Terminal-Hintergrundeffekten, Maus-Textauswahl, strukturierten Werkzeug- und Diff-Ansichten, Session/Profile/Plugin-Verwaltung und Skill/MCP-Browsern.

Multi-Provider-Nutzungs-Dashboard mit Token-Aufschlüsselungen nach Anbieter/Modell, Kalender-Drilldowns, Kontoständen und Abonnement-Kontingentverfolgung für OpenCode Go / Z.ai.

Proaktive assoziative Gedächtnisfunktion für DSH: injiziert an einer festen Grenze promptfreies Recall, mit dreischichtiger Auto-Konsolidierung, Skill-Kristallisierung und Astra-artigem Kontextmanagement. Enthält Übergabeprotokolle und ein PLAN-Whiteboard, die Fensterwechsel des Kontexts überstehen, sowie Wasserstandserkennung mit automatisch erkanntem Modellfenster. Lokale Markdown-Speicherung, modellagnostisch, null Abhängigkeiten; lexikalische 0-GB-Untergrenze mit optionalen semantischen Ebenen.

Setzt unterbrochene DSH-Web-Anfragen automatisch fort: sendet nach Netzwerk-, Timeout- oder Host-Crash-Fehlern ein in die Warteschlange gestelltes „继续“ (Fortsetzen), mit Fehlerklassifizierung, adaptivem Backoff, vorlagenbasiertem Fortsetzungstext und Browser-Benachrichtigungen.

Mobile Anpassung für die DSH Web-UI: funktioniert gut auf schmalen Bildschirmen und passt auch auf breite Bildschirme.

Erstellt vertikale Promo-Videos im Format 1080x1920 aus einem Storyboard-JSON mit 7 Tools (doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify), gerendert lokal mit Remotion.

Verbindet ChatGPT-OAuth und OpenAI-Codex-Modelle mit DeepSeek Harness, mit optionalen Such- und Bild-Tools.

Lowtide (wie Ebbe) führt Task-Batches automatisch in Nebenzeiten aus — ein hoch anpassbares Task-Framework mit vier Ausführungsstrategien, L1–L3 halb-/vollautomatischer Bewertung, In-Place-Task-Bearbeitung und Preflight-Prüfungen, auf Basis des Cordis-Mikrokernels, ein Build für Desktop und Web.