Plugins

Modellaufrufbares `vision`-Tool für DeepSeek Harness: Beschreibt und OCRt Bilddateien, indem es direkt die kostenlose Zhipu-GLM-Vision-API aufruft (glm-4v-flash-Fallback-Kette), kein externes CLI erforderlich.

Registriert eine `deepseek-vision`-Provider-Route: Die Web-GUI akzeptiert eingefügte Bilder und transkribiert sie über die kostenlose Zhipu-GLM-Vision-API in Text, bevor an den DeepSeek-Adapter übergeben wird.

Anti-Bot-HTTP-Abrufwerkzeuge, gehärtet durch SXS' Produktions-Scraping-Stack (Millionen Anfragen pro Tag): UA-Pool-Rotation, Neuversuch mit exponentiellem Backoff, Anti-Bot-Wall-Erkennung (Captcha / Verifizierungs-Challenges) und adaptive Ratenbegrenzung – Tools: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Unabhängige Browser-Abnahmetests für Agenten-Deliverables: JSON-Spezifikation hinein, echtes Chromium-Verdikt heraus.

Zitationswerkzeuge für Agenten: exakte DOI-Suche, bibliografische Crossref-Suche, GB/T 7714 / APA / MLA / Chicago-Formatierung, BibTeX-Generierung sowie DOI-Validierung mit begrenzter Parallelität und Health-Selbstprüfung.

Professionelle Übersetzung für DSH: 18 Zielsprachen, 4 Stile (formal/casual/technical/literal), glosar-gesteuerte Terminologie und vollständige Dateistranslation (README/docs/Untertitel) bei erhaltener Markdown-/Codeblock-Formatierung; angetrieben von DeepSeek über SiliconFlow.

Sticker-/Emoji-Ausdrücke für Assistenten: emotionsbasierte automatische Zuordnung, Bibliotheksverwaltung, KI-Bild-Tagging, Dialekte, Stilnachahmung und chatbasierte Tag-Verfeinerung.

Content-Workshop-Tools für DSH: Thema, Titel, Beitrag und Content-Kalender werden mit dem eingebauten LLM generiert.

Schreibgeschützter Repo-Initialisierungsscanner (repo_setup_scan-Tool): erkennt Stack/Tests/Doku/git/db und empfiehlt Plugins, MCP-Server und Hygiene-Dateien.

Zeigt die eingebaute Cache-Trefferrate mit drei Dezimalstellen an und verbreitert die Composer-Statistikzeile, um ein Abschneiden zu verhindern.

Evidenzorientierte Werkbank für Schwachstellenforschung für DeepSeek Harness: native Audit-Ansichten, 29 OMV-Tools, Evidence.v1-Funde, reproduzierbare Läufe, Campaign-Workflows und isolierte PoC-Evidenz.

Akademisches Schreib-Toolkit für DSH-Agenten: Gliederungen für Arbeiten, Gerüste für Titel und Abstract, GB/T 7714 / APA / MLA-Zitationen, Formulierungs-QA und eine Checkliste vor der Einreichung.

Bi-temporales Gedächtnis auf Basis eines SodaMem-Daemons: Recall fließt in den Prompt ein, während jeder Turn zusammengesetzt wird, und jeder abgeschlossene Turn wird aufgenommen — ohne Tool-Aufruf und ohne Modell-Aufruf im Lesepfad; jede erinnerte Tatsache nennt den Turn, aus dem sie stammt, und trägt Gültigkeitsdaten, sodass überholte Fakten nicht mehr abgerufen werden.

Agenten-Tools für einen selbst gehosteten mem0-Server: Erinnerungen hinzufügen, suchen, abrufen, aktualisieren, löschen, Verlauf, Zurücksetzen und Status, mit einer Konfigurationskarte im Einstellungsbereich.

Hana-artiger Assistentenmanager für DSH: visuelle Preset-Verwaltung (Karten, Yuan-Persönlichkeiten, Avatar-Zuschnitt) sowie ein vollständiger Hana-Memory-Stack (rollierende Zusammenfassungen, mehrschichtige Kompilierung, SQLite-Faktenspeicher, Deep Memory).

Native Workspace-pro-Workspace-Speicher auf den eigenen Nähten des Harness: Fakten und ein begrenztes, immer aktives Profil auf der JSON-Einheit der Storage-Domain, schreibgeschützte Freigaben mit `(sessionId, seq)`-Zitaten, deterministisches Abrufen plus session-query-FTS über frühere Sitzungen — ohne externen Server, ohne benutzerdefiniertes SQLite.

Scannt die für die aktuelle Sitzung sichtbaren Skills und ordnet sie nach Relevanz für das jüngste Gespräch.

Offline-QR-Code- (SVG/PNG/ASCII) und Barcode-Generator (Code128/EAN-13) für DeepSeek Harness, ohne Netzwerk und ohne Shell.

Plugin zur Erzwingung des Speicherprotokolls: bindet den opencode-memory-MCP-Server an, erzwingt memory_weave vor Tool-Aufrufen, nimmt Turns automatisch auf und injiziert Speicher-Kontext in Agentenschritte.

Sitzungs-Hotkeys für die DSH-Web-GUI: Sitzungen wie Browser-Tabs wechseln (positionales Alt+1–9, angeheftete Slots, vorherige/nächste, neu/archivieren/umbenennen), Modellwechsel per Tastatur mit Alt+M, alternativer Sendevorgang, Fokus-Übergabe mit Esc sowie Alt+W zum Schließen oder Wiederherstellen eines dsh-split-screen-Workspaces — alles neu zuordbar mit Windows/macOS-Presets. Verifiziert auf DSH 0.1.1 und 0.1.5.

Prüft alle Dateien, die der Agent in einer Sitzung geschrieben hat, direkt aus dem Sitzungskopf, mit Hunks pro Datei und abgelehnten Schreibvorgängen getrennt von Änderungen gezählt.

Organisiert DeepSeek-Harness-Workspace-Sessions, indem sie als 类别｜主题 umbenannt werden, und meldet Vorschläge zu Archivierung, Umbenennung und Review.

Ein Subagenten-Matrix-Schwarm, der heterogene Aufgaben an das geeignetste Modell über ein OpenRouter-ähnliches Gateway plus cfgpu.com/llm/square weiterleitet, jede Aufgabe per in-Prozess-Subagenten oder direkten LLM-Aufrufen ausführt und den Tokenverbrauch pro Modell mit einem feedbackgesteuerten Ranking nachverfolgt.

Inoffizieller Cursor-Abo-Chat: Host-eigener CLI-Session-Login, ein angezeigter Modellkatalog und Nutzungsanzeigen des Abos. Cursor-Mitarbeiter werten diese Art privater Client-Nutzung als ToS-Verstoß.