Plugins

Auto-Memory im Claude-Code-Stil, nativ: typisierte Memory-Dateien (user/feedback/project/reference) mit einem MEMORY.md-Index, der automatisch in den System-Prompt injiziert wird (kein Footprint im leeren Zustand); memory_write/read/list/delete folgen den Schreibregeln von Claude Code (Deduplizieren-und-Aktualisieren, absolute Datumsangaben, Querverweise); Ebenen auf Workspace- und Nutzer-Scope, prozessübergreifendes File-Locking mit Recovery verwaister Locks, reines Markdown auf der Platte, keine externen Dienste, keine Embeddings.

Red-Team-Einsatz für ein Zielunternehmen: 5 Rollen (Aufklärung, Asset-Triage, Schwachstellen, Ausnutzung, interner Pivot); Parallelität einstellbar, Standard 3, sofort wirksam. Vorabprüfung prüft Ressourcen und fragt einmal nach fehlendem Schlüssel/VPS. Wertung: 8 Kategorien/25, Serverlimits, höchstes Privileg, Deduplizierung je Dienst; selbst registrierte Konten zählen nicht, unklassifizierter Login = Web-App-Kontrolle. Zeitbelege in lokalem SQLite, Konsole sitzungsgebunden. Bericht: Wertungsgrund, genaue Befehle, Credential-Herkunft, Tunnel, Reproduktion, Index. Max. 3 Bilder/Punkt; Vor-Ort-Fotos getrennt von Datensatz-Karten. 14 Aufklärungs-/Bewertungs-Skills, 56 redteam_*, Ein-Befehl-Update. npm ohne Auto-Installer/Angriffsskills; Betreiber holt und startet Toolkit Release separat.

Evidenzbasierte Aufmerksamkeitsüberwachung für DeepSeek Harness mit C0–C3-Richtlinie, deduplizierten Inbox-Warnungen, Ruhezeiten und geschwärzten Ergebnisaufzeichnungen.

Datei-Upload mit farbcodierten Anhang-Karten (sitzungsisolierte Speicherung, sha256-Deduplizierung, TTL-Bereinigung) plus einem inhaltserkennenden read_document-Tool für PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Umkehrbare Kontextverschlankung für DeepSeek Harness: TOON-artige verlustfreie tabellarische Neukodierung gleichförmiger JSON-Arrays, per Stride abgetastete Tabellenfenster mit Zeilennummern und Cross-Turn-Deduplizierung für wiederholte Tool-Ausgaben; jeder Ersatz passiert ein Byte-plus-Token-Gate (≤72 % Bytes, strikt weniger geschätzte Tokens), und das Original wird hinter einem `[save-token #id]`-Hinweis auf die Festplatte ausgelagert und ist in einem Aufruf über das `save_token_expand`-Tool abrufbar, mit Abrechnung und vermiedener Token-Messung auf einem Einstellungs-Dashboard.

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Ein in sich geschlossenes zweites Gehirn für DeepSeek Harness — erfasst dauerhaftes Dialogwissen automatisch in einem lokalen Markdown-Tresor (benutzerdefinierte Deduplizierung, CJK-Suche, git-freundlich), mit einer grafischen Wissensdatenbank und einem interaktiven Wissensgraphen (Legendenfilter, Zeitachsen-Färbung, Box-Auswahl, Zusammenführen, Löschen, PNG-Export/-Import).

Lokale Literatur-Wissensdatenbank-RAG: 10 Tools (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), hybride BM25+Vector+Reranker-Suche, belegte Fragen-Antworten mit anklickbaren DOI-Links, vollständig lokale bge-Embeddings über einen Single-File-SQLite-Index. Benötigt Python 3.9+ mit pymupdf, faiss-cpu und sentence-transformers; der Installer `npx dsh-kb-rag-install` richtet diese ein und lädt das Modell vorab herunter.

Bidirektionale WeChat-Bridge (iLink): Push bei Rundenende und Genehmigungsanfragen, Genehmigen/Ablehnen und Nachrichteneinschleusung direkt im Chat, persistente Deduplizierung und konvergentes Chunking langer Antworten; Channel-Schicht erweiterbar auf weitere Messenger.

Protokolliert fehlgeschlagene Tool-Aufrufe automatisch über native Tools, PTC run_code und Inline-Aufrufe hinweg: dedupliziert und zählt Grundursachen in einen Skill, damit sich wiederholende Fehler abnehmen.

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.

Live-Skill-Anbieter, der Skills aus den Verzeichnissen von über 60 anderen Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), aus Claude-Code-Plugin-Marktplätzen und aus jedem Git-Repository mit Skills ohne Kopieren oder Symlinks zum dsh-Katalog hinzufügt; dedupliziert, repariert Frontmatter, benennt Namenskollisionen um und liefert eine CLI (list, add, sync, doctor).

Ausführungsdisziplin-Suite für DSH mit Abfangen identischer Wiederholungsversuche, erzwungener Reflexion, Todo-Durchsetzung, Speicher-Deduplizierung und Umwandlung von Erfahrung in Skills (11 Plugins + 6 Skills).

Codex-ähnliche Prüfung von Sitzungsdateiänderungen: Karten pro Turn (optional auch Shell-bearbeitete Karten) mit Netto-Diff des Turns; Review-Tab mit hervorgehobenen, nicht umbrechenden Diffs, echten Zeilennummern, Öffnen an einer Zeile, verschiebbarem Split, Dateivorschau beim Überfahren mit je drei Kontextzeilen, Ein-Klick-Rücknahme pro Turn sowie Anzeige und Löschen der Datensatzgröße. Datensätze sind pro Sitzung aufgeteilt; inhaltsadressierte Snapshots werden dedupliziert und bereinigt. Helle/dunkle Presets folgen DSH, Schriftarten DSH und installierten Skins oder beliebigen lokalen Fonts mit px-Schritt. Eine Einstellung ergänzt AGENTS.md global um die Regel, auf vereinfachtem Chinesisch zu denken.

Aggregierter Web-Suchanbieter, der eine Abfrage gleichzeitig an 11 Engines (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) verteilt, per URL dedupliziert und die Ergebnisse zusammenführt. Enthält eine Einstellungskarte zum Umschalten der Backends, Speichern von API-Schlüsseln im Credential-Store und Anpassen von Parallelität und Timeouts.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

Community-Suche, Ähnlichkeitsanalyse und Entscheidungen zu Installation/Deduplizierung/Selbstbau für das dsh-plugin-Ökosystem.

Volltextsuche auf Nachrichtenebene über DSH-Sitzungen hinweg über einen FTS5-Trigramm-Index (Benutzer / Assistent / Steuerung / Werkzeug mit Filtern je Art), deduplizierte Ergebnisse über Fork- und fortgesetzte Sitzungen hinweg, schreibgeschützte Kontextvorschau mit automatischem Scrollen zur fokussierten Nachricht, Sprung zur echten Sitzung per Mausklick sowie inkrementeller/vollständiger Neuaufbau des Index mit Gesundheitsprüfung; zh/en-i18n folgt dem Locale-Dienst des Hosts.

Multi-Channel-IM-Bridge für DeepSeek Harness: leitet WeChat- (ClawBot/iLink), QQ- und Feishu- (Lark) Chatnachrichten an einen DSH-Agenten weiter und übermittelt dessen Antworten zurück, mit kanalbezogenen Sitzungen und Entdoppelung von Antworten.

Datenbereinigung und Datenanreicherung für CSV/XLSX/JSON-Unternehmenslisten in DeepSeek Harness, einschließlich Tabellenkalkulationsbereinigung, Deduplizierung, Profilierung, optionalem Qichacha MCP und Exporten.

Vollständig lokale Vektorspeicher für DSH: lokale Einbettungen, SQLite-Speicherung, automatische Rückruf-Einspeisung, Deduplizierung mit Konflikterkennung, Soft-Delete-Papierkorb, Online-Backup und optionale LLM-Extraktion.

Installierte Skills gruppieren und MCP-Server über eine linke Panel-UI verwalten: Modell-Skill-Katalog nach aktivierten Gruppen filtern (Union-duplikatbereinigt) und MCP-Server unabhängig umschalten.

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.

Gitee/GitHub-KI-Mitarbeiter: @ den Bot in einem Issue (Gitee oder GitHub), er klont das Repo, implementiert den Fix auf dem von Ihnen benannten Branch, öffnet einen PR zu diesem Branch und kann das Issue automatisch zusammenführen und schließen. v1.2 fügt Sicherheitsscanning hinzu: Scan-Repos konfigurieren, mit eingebauten/benutzerdefinierten Prompts prüfen, deduplizieren und neue Ergebnisse als Issues einreichen.