Plugins

Kontrollpanel für ein lokales Gateway zur Maskierung von Zugangsdaten in DeepSeek Harness: Gateway- und Modellstatus, Audit-Metriken, Lecktest im Trockenlauf, Ausnahmeliste, verschlüsselte Schlüsselverwaltung, zugangsdaten-geschützte Modelle und Bereitstellungssteuerung.

Verbindet einen Feishu-Bot mit einer DSH-Sitzung: Öffnet in einem Arbeitsbereich eine echte Sitzung, führt Aufgaben mit dem vorhandenen Modell und den Plugins aus und meldet die Ergebnisse zurück.

Git-Integration für DSH nach IDEAs VCS: Das Git-Symbol neben dem Berechtigungsmodus zeigt Branch und ausstehende Änderungen; Hover öffnet die Branch-Auswahl, Klick das IDEA-artige VCS-Panel (Branchbaum, Commit-Graph, Änderungen und Staging, Commit-Details, Dateidiff). Einstellungsseite für Commit-Identität, Git-Binärdatei und Netzwerkflags. Registriert keine DSH-Modelltools.

Orchestriert komplexe DeepSeek-Harness-Aufträge automatisch. Erkennt sinnvolle Delegation, erstellt einen abhängigkeitsbewussten Plan und weist begrenzte Rollen für Recherche, Architektur, Backend, Frontend, Tests und Dokumentation zu. Strukturierte Belege gehen an eine abschließende Prüfung. Das Bundle aktiviert Workflow-Engine und modellseitige Subagent-Tools gemeinsam; beim Deaktivieren wird die gesamte Toolgruppe abgeschaltet.

Skill-Router für DeepSeek Harness: Ein lokales Modell erstellt Embeddings der Skills und jeder Nutzeraufgabe, behält nach einer abstandsbasierten Regel klar relevante Skills bei und fügt deren vollständige Inhalte automatisch in den Prompt ein.

Bildschirmaufnahme auf macOS und Windows: Ein Tool liefert das Bild selbst zurück, sodass das Modell es ohne zweiten Aufruf sieht. Unter Windows läuft eine ganze Serie in einem Engine-Aufruf; unter macOS schafft ein dauerhaft laufender Helfer Bereichsaufnahmen in 13 ms und Änderungsprüfungen in 23 ms. Ein zweites, nur für macOS verfügbares Tool meldet die Berechtigung für Bildschirmaufnahmen und öffnet zum Beheben den Einstellungsbereich.

Über ein schwebendes Browserpanel während des Denkens des Modells Steuerung oder Korrektur in eine laufende Sitzung einfügen oder den aktuellen Turn abbrechen.

Stellt dem Modell das Tool rename_session bereit, damit der Agent eine Sitzung direkt im Gespräch umbenennen kann.

Ergänzt DeepSeek Harness um den KnyazevAI-API-Anbieter und dessen Modellkatalog für DeepSeek, GLM und MiniMax.

Erfordert DSH >= 0.2.0-rc.2 und < 0.3.0. Beliebig viele LLM-Anbieter deklarieren, jeweils mit eigenem Endpoint, Zugangsdaten und Modellparametern (reasoning-effort-Vokabular, Bildeingabe, Retry-Richtlinie), für OpenAI Chat, OpenAI Responses, Anthropic Messages und Google Gemini. Konfiguration über Einstellungsseite.

Erkennung großer Bilder für vision-exp-Modelle: verlustfreie Erkennung in 800×800-Kacheln (smart/pipeline/full), lokale OCR mit Vorverarbeitung und Weiterleitung handschriftlicher Inhalte. GPU mehrerer Anbieter (DirectML/CUDA/OpenVINO) optional, mit automatischem CPU-Fallback.

Modell- und Reasoning-Aufwandsauswahl im Codex-Stil für DeepSeek Harness: vom Modell angebotene Stufen, DSH-native Themes, links abgeschnittene Strahleneffekte und kopierbare Hinweise zur Angabe des Reasoning-Aufwands für eigene Provider.

Session-Anweisungsanker für DeepSeek Harness: Der erste Schritt einer neuen Session injiziert einen frei zusammengestellten Anweisungsblock als plugin-stammende Nachricht, und er wird nach einer zusammenfassenden Kompaktierung, alle N Turns oder wenn der gemessene Kontextdruck eine Schwelle überschreitet, neu verankert. Ein /anchor-Befehl verankert bei Bedarf ohne Modellaufruf neu; eine Einstellungsseite verwaltet die seitenweise Preset-Bibliothek, Injektionsreihenfolge, Neuanker-Quelle und Zeichenlimits.

Gepflegter Fork von godchen520/dsh-web-search-bing für DSH 0.1.5-rc.1: Bing-Provider für das integrierte web_search, liest öffentliche HTML-Ergebnisse von cn.bing.com ohne API-Key, aus Festlandchina erreichbar und ohne das Suchkontingent des Modells zu nutzen. Endpoint und Trefferzahl konfigurierbar.

Engineering-Tools für DeepSeek Harness: Registriert zwei modellseitige Host Tools – einen begrenzten `git`-Runner und einen Paketmanager-Runner (`dev`), der npm/pnpm/yarn/bun aus dem Workspace-Lockfile erkennt und den passenden Befehl wählt. Beide laufen in der dsh-Shell-Sandbox und liefern strukturiertes stdout/stderr/exitCode. Ein weiteres Tool lässt sich durch Kopieren eines Registrierungsblocks ergänzen.

Tastenkürzel zum Einfügen einer Ermutigung in die laufende dsh-TUI-Unterhaltung: Während ein Tool läuft, kann man steuern; streamt das Modell nur Text, wird unterbrochen und die Nachricht zugestellt.

Ergänzende Models-Einstellungsseite mit den Eingabemodalitäten aller Modelle, bearbeitbar für beide LLM-Adapterfamilien.

Plugin für DSH Web GUI: Eigene Seite „Token 用量“ in Settings mit globalem Tokenverbrauch je Modell. Inkrementelles Scannen von Sitzungsdateien, dauerhafter Fold-Cache, Datumsbereichsauswahl mit Vorlagen, Modell-/Provider-Filter und Tagesauswertung.

Fügt den Zugriffsmodus „für mich genehmigen“ hinzu: Ein unabhängiges Prüfmodell beantwortet Anfragen und kann den Workspace schreibgeschützt lesen. Kann das Prüfmodell nicht laufen, gibt es sie an einen Menschen zurück. Jede Entscheidung samt Begründung wird in Approvals gespeichert.

Dateibasierte benannte Subagent-Rollen für DeepSeek Harness: Persona, nur für Subagents verfügbare Skills, Tool-Berechtigungen, geordnete Modellkette mit Failover und abgeleitete Gruppen.

dsh-Plugin, das die integrierten Adapter llm-pi-ai und llm-deepseek, die Modellauswahl und die Models-Seite durch selbst gepflegte Versionen ersetzt. Verfolgt upstream @earendil-works/pi-ai und ergänzt Kontingent-/Guthabenabfragen sowie eine Provider-Verwaltung.

gopkg-Fork zur Anbindung von WorkBuddy-/WorkBuddy-AI-Modellen an DSH, mit wählbarem Kontextfenster je Modell und Desktop-Client-Anfrageformat.

Analyse-, Modelltrainings- und Schätzphase für Asset-Pricing- und Machine-Learning-Forschung. Enthält einen Skill.