Plugins

Bringt die Modelle der WorkBuddy-Desktop-App direkt in DeepSeek Harness – ohne Konfiguration im DSH-Chat.

Verbindet lokal angemeldete WorkBuddy-Modelle mit DSH, unterstützt ein optionales Bild-Input-Opt-in pro Modell, Kontowechsel und eine schreibgeschützte Credit-Übersicht mit täglichem Check-in.

Tencent-CodeBuddy-Modellanbieter für DeepSeek Harness, der sich per Browser-OAuth statt mit einem API-Key anmeldet: listet den CodeBuddy-Modellkatalog mit den Kontext-, Ausgabe-, Tool-Calling-, Reasoning- und Bild-Fähigkeiten jedes Modells auf, verwaltet mehrere Konten mit automatischem Failover auf das nächste nutzbare, zeigt das Restkontingent im Composer mit einem Panel zur Token- und Guthaben-Nutzung und erledigt pro Konto automatisierbare CodeBuddy-Growth-Aufgaben mit Ausführungslog. Installation über npm mit `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Führt alle lokal angemeldeten WorkBuddy-Konten in DeepSeek Harness zu einem einzigen Modell-Pool mit automatischem Failover zusammen (Multi-Konto-Rotation, Live-Guthaben und ein Modellkatalog mit Guthaben-Multiplikatoren pro Modell und Tags für kostenlos/nachts rabattiert).

WorkBuddy-artiger Skill-Picker: Eine Schaltfläche neben dem Editor öffnet eine durchsuchbare Liste installierter Skills; die Auswahl fügt die offizielle /skill-name-Geste ein, sodass der Skill zusammen mit Ihrer Nachricht geladen wird.

Verwende im deepseek harness die workbuddy api, weil das Unternehmen nur workbuddy-Punkte bereitstellt.

Führt alle lokal angemeldeten WorkBuddy-Konten in DeepSeek Harness zu einem automatisch ausweichenden Modellpool zusammen (Multi-Konto-Rotation, Live-Credits und ein Modellkatalog mit Credits-Multiplikatoren pro Modell und Gratis-/Nachtrabatt-Tags).

🔔 Fensterübergreifende Fertigstellungs- und Genehmigungsbenachrichtigungen für DeepSeek Harness — Popup-Erinnerungen im Codex/WorkBuddy-Stil, die dich zu DSH zurückholen.

Sendet eigenständige Aufgaben von DSH an 11 externe Agent-CLIs (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok): ein Nur-Host-Bundle, das das Tool conductor_dispatch registriert sowie eine automatisch ausgelöste conductor-Skill enthält.

Trägt dauerhaften Task-Status über DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code und Codex hinweg, mit maschinenlesbaren Checkpoints und optimistischem Locking.

CodeBuddy-Anbieter-Plugin für dsh-router. Verwaltet jeweils ein Konto mit Polling-OAuth-Login und Token-Erneuerung; Kontowahl, Abkühlung und Check-in bleiben beim dsh-router-Kern.

Ein animierter Avatar im GrokBot-Stil mit synchronisierter Schreibmaschinen-Statuszeile — direkt vor dem "Deep diving…"-Indikator.

Inoffizielles Upstream-Bundle für DeepSeek Harness. CodeBuddy-Gateway mit runtime-synchronisiertem Modellkatalog, Reasoning-Efforts pro Modell, Websuche/-abruf, Bilderzeugung und einer Streaming-Credential-Bridge, dazu Abo-Kanäle für TraeWork CN und Qoder CN über lokale Übersetzungs-Gateways und eine OpenAI-kompatible Provider-Registry nach Key-Typ — alles über eine Akkordeon-Einstellungskarte verwaltet.

Scannt 20+ KI-Agents auf diesem Rechner (Codex, Claude Code, cc-switch, Hermes, opencode, Gemini, Grok, Kimi, CodeBuddy, Trae, OpenClaw, Qoder, WorkBuddy, Zcode, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Qwen Code, …) und synct, verwaltet und ergänzt deren MCP-Server und Skills per Ein-Klick in DSH — global oder pro Workspace.

Nutzt die WorkBuddy-API in deepseek harness, weil das Unternehmen nur WorkBuddy-Guthaben bereitstellt.

Nutzt die CodeBuddy-CLI-Anmeldung erneut, um deren Modelle in DeepSeek Harness einzubinden, mit einer Einstellungskarte, die Konto, Token-Ablauf und verbleibendes Guthaben anzeigt.

Menschlich lesbare Markdown-Speicher für DeepSeek Harness: Speicher auf Benutzerebene (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + Workspace-Ebene-Speicher, der in jedem Turn injiziert wird, automatische tägliche Log-Erstellung mit Destillation, Brücke zu bestehenden WorkBuddy/CodeBuddy-Speicherverzeichnissen, memory_note / memory_note_user / memory_read-Tools mit eingebautem Deduplizieren und eine zweisprachige Einstellungsseite. Klartextspeicherung, keine Datenbank.

Bringt Experten der WorkBuddy-Desktop-App in DSH: Ein Markt auf der Einstellungsseite durchsucht das lokale WorkBuddy-Expertenverzeichnis (dort landen Experten, nachdem du sie in WorkBuddy beschworen hast) schreibgeschützt zum Stöbern, Suchen und Filtern nach Kategorie, mit Ein-Klick-Installation (exportiert nach ~/.dsh/experts/ als Role Prompt + Skills + Avatar), Aktualisieren und Deinstallieren; eine Auswahlkapsel neben dem Eingabefeld wechselt den Experten der aktuellen Sitzung – dabei werden Role Prompt, Skills und eine optionale Tool-Whitelist komplett ausgetauscht, während der gesamte Sitzungsverlauf erhalten bleibt, angewendet an der nächsten Modellanfrage-Grenze.

Überwacht einen lokalen workbuddy2api-Gateway-Prozess und stellt dessen Modelle als LLM-Provider bereit, wobei Kontextfenster und Reasoning-Effort-Stufen aus dem eigenen Modell-Endpoint des Gateways gelesen werden.

Führt beim DSH-Start den täglichen WorkBuddy (CN)-Check-in aus — findet alle auf dieser Maschine angemeldeten Konten, holt die Tagesguthaben und zeigt einen Statuseintrag in der Sitzungstitelzeile mit Detailpanel und Wiederholung für fehlgeschlagene Konten.

Ein Ein-Klick-✨-Polierknopf für den Composer: schreibt Prompts und Entwürfe nach WorkBuddy-Humanizer-Regeln um (entfernt KI-typische Formulierungen, variiert den Rhythmus und passt sich je nach Modus für Anweisungen, Fragen und Prosa an), über die kostenlose Zhipu GLM-4.5-Flash oder jede OpenAI-kompatible API, mit Fallback auf lokale Offline-Regeln.

Von QQ 2007 inspirierte DSH-Web-Skin: 72 native Theme-Token, gescopte Chrome-Oberfläche mit drei Fenstern, originale Offline-Grafiken und Pixel-Buddy, optionaler synthetisierter Sende-Glockenton, Responsive-/Barrierefreiheits-Fallbacks und umkehrbare Einstellungs-Schalter.

Erzeugt bearbeitbare PPTX-Präsentationen in DSH mit einem mitgelieferten Skill zum Verfassen, deterministischen Prüfungen der PPTD-Szenen, nativen Objekten von PowerPoint und lokaler Auslieferung des PPTD-Quellprojekts.

Dreischichtiges lokales Gedächtnis für DeepSeek Harness: L1 Snapshot-Gedächtnis (MEMORY.md/USER.md), bedarfsgesteuert über die memory_*-Tools gelesen + L2 durchsuchbare Wissensbasis (Fakten + SQLite FTS5, chinesische Suche per Sliding-Window-Tokenisierung) + L3 Import aus Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy und aus freigegebenen Agent-Hub-Dokumenten (memory/global, memory/projects, akzeptierte Entscheidungen) mit Dedup per Content-Hash. v0.2.0 entfernte jede automatische Injektion: Gedächtnis gelangt nur in den Kontext, wenn das Modell eines der 12 memory_*-Tools aufruft, und Daten bleiben auf dem lokalen Laufwerk.