Plugins

Autorisierte Sicherheits-DSH-Sammlung: neun Arbeitsmodi (Redteam-Koordinator, Pentest, Code-Audit, Binäranalyse, Angriff-Verteidigung, AV-Evasion, Incident Response, Cloud-Sicherheit, CTF-Lösung) und fünfzehn Laufzeit-Plugins, verwaltet über eine Einstellungsseite mit Ein-Klick-Bereitstellung, -Installation, -Update und -Deinstallation.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

Entfernt KI-Spuren aus russischen Texten: findet Copy-und-Paste-Artefakte von Chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), entfernt versteckte Textmarkierungen (Null-Breite-Zeichen, unsichtbares Layout; der Schatten-Scan erfasst auch durch Unsichtbares geteilte Marker) und schreibt den Text auf Wunsch in natürliche Prosa um; 40 Regex-Marker, davon 38 mit vollständigen Einträgen im Evidenzregister; 156 Gates, 530 Tests; offline und reines Textbündel (binäre Metadatenentfernung liegt in scripts/).

Kausaler Speicher für dsh: eine abhängigkeitfreie MCP-stdio-Brücke, die die 17 Tools des causal-memory-Servers unter klaren Namen (ohne Präfix mcp__) einbindet — Entscheidung-→-Ergebnis-Kanten mit typisierten Beziehungen (caused / enabled / prevented) in einem lokalen SQLite-Speicher, der Kompaktierungen übersteht — plus ein angehefteter System-Prompt-Abschnitt. Erfordert die Binärdatei des causal-memory-Servers im PATH (pip install causal-memory oder ein vorkompiliertes Release).

Drittanbieter-Adapter, der den upstream REA-MCP-Server (Reverse Engineer Anything) als mcp__rea__*-Tools in DeepSeek Harness registriert. 2.x bringt Node, REA CLI, JDK und Ghidra unter <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle mit und startet REA per Shim; nach einmaliger Einrichtung läuft es auch ohne vorher installierte Komponenten. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) ist reine Konfiguration und setzt installierte REA/Ghidra voraus. Die Analyse stammt vom upstream: native Binärdateien (Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET-Assemblies, Websites, Android-APKs und adb-Geräte, Firmware und Prozessmitschnitte.

Beantwortet das eingebaute web_search über eine selbst gehostete RustXNG-Metasuchinstanz. Lädt die Binärdatei bei Bedarf herunter, startet sie und stoppt sie nach einem Leerlauf-Timeout. Ein optionaler fetch-Anbieter dekodiert auch Seiten, deren Zeichensatz nur in <meta> angegeben ist.

Einheitenumrechnungs-Toolbox mit 20 Kategorien — Länge, Masse, Temperatur, Fläche, Volumen (inkl. US-Kücheneinheiten), Geschwindigkeit, Zeit, Datengrößen (dezimales MB vs binäres MiB), Datenraten (Mbps vs MB/s), Beschleunigung inkl. g-Kraft, Beleuchtung (Lux / Foot-Candle), Druck, Energie, Winkel, Frequenz, Leistung inkl. drei PS-Definitionen, Kraft, Drehmoment, Typografie (px/pt/em/rem) und Kraftstoffverbrauch (mpg ↔ L/100km). Zwei Tools — convert_unit und list_units — keine Laufzeitabhängigkeiten, reine Arithmetik; jedes Ergebnis enthält die angewandte Formel.

Bindet einen lokalen MATLAB-MCP-Server in DSH ein: MATLAB-Code auswerten, .m-Skripte und Tests ausführen sowie installierte Toolboxes über mcp__matlab__* prüfen. Benötigt MATLAB, die MathWorks-MATLAB-MCP-Server-Binärdatei und eine Pfadanpassung nach der Installation. Das Plugin registriert allein keine Tools.

Textanzeige und -editor für den dock workbench: Undo/Redo, Speichern mit Ctrl+S, Bestätigung bei nicht gespeicherten Änderungen und Binärerkennung, als Standard-Dateibetrachter registriert.

LongCat-2.0-LLM-Adapter: 1M Kontext, binärer Denkmodus, Werkzeugaufrufe und Streaming über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Douyin-Subagent durchsucht Videos und Kommentare außerhalb der Spitzenzeiten und berichtet; `dy_*`-Tools können auch posten und antworten. Antworten gehen mit eigener Request-Signatur von der bereits angemeldeten Seite aus, ohne IM-Ticket. Mit Tageskontingent-Timer und Settings → Douyin (Hauptschalter, Automatik, Randzeiten, tägliche Runden, Berichtstiefe). Windows-orientiert; benötigt das separate Binary `douyin-mcp` (yunsur/douyin-mcp-Releases, Pfad via `dy_config mcpExe`) und Edge/Chromium-Login. Antworten erfordern einen angemeldeten Browser am CDP-Port; fürs Posten fehlen den meisten Konten zusätzliche Zugangsdaten.

Shrinks oversized bash and job_output text by piping it through the external rtk binary, keeps the original in a spill file and lets the model fetch it back on demand; keeps the original text when rtk is missing or fails.

Registers 12 CatPaw (妙手) models as a DeepSeek Harness provider, with per-model reasoning effort, harness-executed tool calls, and QR-code login. The bundled catpaw-cli is a macOS arm64 binary (other platforms must supply their own copy), and calls use the signed-in CatPaw account quota.

Überträgt die rtk-Tokeneinsparung aus Claude Code auf DSH: Schreibt geeignete Befehle um und komprimiert unerreichbare Builds, Tests und Logs (git, cargo, npm, pytest). Nennt Auslassungen und Wiederherstellung; kann die Sandbox den rtk-Store nicht erreichen, wird das Original gespeichert und der Pfad angegeben. Einsparungen stehen unter dem Eingabefeld, Details mit /rtk stats. Bei unsicherer Umschreibung, fehlendem rtk oder drohendem Argumentverlust läuft der Originalbefehl. rtk-Binary enthalten, keine separate Installation auf gängigen Plattformen.

Führt das lokal installierte ZCode CLI in DSH als Modellroute `zcode` aus. Den gesamten Verkehr signiert das offizielle Binary; das Plugin sendet keine eigenen Anfragen, fälscht keine Client-Anfragen und überträgt keine Zugangsdaten vom Rechner (das Plan-Token wird nur im Speicher entschlüsselt und an das offizielle CLI übergeben). Kein API-Key nötig. Unterstützt kostenpflichtige one-shot- und kostenlose app-server-Kanäle. Seit v0.3.0 mit HTTP-MCP-Bridge; Tool-Aufrufe laufen über die DSH-Freigabe. Contract-Dokument und `node --test`-Gate sind enthalten.

Nutzt Claude Code (offizielles, unverändertes Binary über das Agent SDK) in DeepSeek Harness als Modell-Provider und Subagent.

Visual Browser für DeepSeek Harness: rechter Seitenleisten-Tab unter dem integrierten Browser, der Chrome live als binären JPEG-Frame-Stream überträgt (kein Screenshot-Polling). Der Agent steuert ihn über eine nummerierte, tokenarme Ansicht interaktiver Elemente.

Bildschirm-HUD für den Testfortschritt in DSH: Ein klickdurchlässiges Panel über der getesteten App zeigt Erwartung und tatsächliches Ergebnis jedes Schritts sowie, ob wartende Personen Maus und Tastatur zurücknehmen dürfen. Universelles vorgefertigtes Binary für arm64 und x86_64, daher keine Xcode Command Line Tools nötig; das Panel erfordert macOS 14+.

Behält die Größe des DSH-Desktopfensters bei: Speichert den äußeren Rahmen in physischen Pixeln und stellt ihn beim nächsten Start mittig im Arbeitsbereich wieder her, noch vor dem Anzeigen, damit die Bootanimation die richtige Größe hat. Einstellungen: 12 Presets (1024x768 bis 3840x2160), freie Breite/Höhe, Zentrieren beim Wiederherstellen und Jetzt anwenden; Auswahl gilt sofort und bleibt gespeichert. Das Resize-Helper-Programm wird auf dem Nutzerrechner gebaut: C#-Quelltext liegt bei, erster Build mit Windows-csc.exe (~110 ms einmalig gemessen), Cache neben State-Datei, Start ~90 ms; sonst kurzlebiges powershell.exe. Kein Binary im Paket, keine npm-Abhängigkeiten, keine ausgehenden Netzwerkanfragen. Nur Windows.

Liest den Status von Windows-Diensten aus WSL: Dienste auflisten oder einen per Name mit Abhängigkeiten, Anmeldekonto und Binärpfad untersuchen.

Release-Playbook für KI-Agents. Per npm installierbare CLI + DSH-Plugin + Skill-Bundle. Deckt npm, GitHub+Gitee-Doppel-Remotes, DSH-Marketplace, cargo crates.io, PyPI, PyInstaller-exe, einzelne Go- und Rust-Binaries sowie Electron/Tauri-Desktop ab. Zweisprachig EN/ZH.

Subagent-Delegierungs-Provider, der jede Claude-kompatible CLI-Binärdatei ausführt, auf die ein konfigurierbares Feld executablePath zeigt.

Installs and runs Android native command-line tools from inside DSH: fetches aarch64 bionic packages from the Termux repository, unpacks them in pure JS and runs them through /system/bin/linker64, with no root, no Shizuku and no external package manager.

Connects DeepSeek Harness to LRC's local structured memory: distills conclusions every 8 turns, drops near-duplicates by character-level Jaccard similarity (≥ 0.85), and writes them to a local LRC store. Five tools — lrc_recall, lrc_forget, lrc_remember_now, lrc_handoff and lrc_status — cover on-demand recall, retracting wrong entries, immediate writes, session handoff and a status line. On first run it downloads a per-platform LRC binary (win32-x64, darwin-arm64 or linux-x64, SHA256-verified) and starts an isolated instance, so the LRC desktop app is not required; data stays in $DSH_HOME/cache/lrc-plugin/data unless LRC_BASE points at an existing instance.