Plugins

Ein `describe_image`-Vision-Tool für rein textbasierte Modelle: Bilder (lokaler Pfad, URL, Anhang) werden an einen konfigurierbaren, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt gesendet, und nur der zurückgegebene Text gelangt in die Sitzung.

Erweiterter Fork des offiziellen todo_write-Tools: Prioritätstags, vollständige Checkliste im Gespräch und ein verschiebbares Sitzungs-Taskpanel mit Positionsspeicher, Zurücksetzen per Doppelklick und Anzeige der gerade ausgeführten Aktion.

Schwebendes Panel zur Verwaltung von MCP-Servern und Skills in der DSH-Weboberfläche: verzögertes Tool-Laden je Server (ToolSearch, standardmäßig aus) hält dessen Tools aus dem Kontext jeder Runde heraus. Der Prompt nennt zunächst nur Tool-Namen; das vollständige Schema kommt erst hinzu, wenn das Modell es mit dem integrierten tool_search findet, sodass ungenutzte Schemas keinen Kontext kosten. MCP-Server global oder in der .dsh/mcp.json eines Projekts, Aktivierung pro Server, Markt mit 47 Diensten und Import aus zehn anderen Clients. Skills werden in ihren tatsächlichen Bereichen automatisch entdeckt und nach Vorrang aufgelöst; automatische Modellaufrufe oder nur manuelle Nutzung je Skill.

Toolkit ohne Abhängigkeiten: Zeit / Encoding / JSON / Rechner / CSV / Regex / Markdown / Diff / Stat / Schema — zehn deterministische Tools in einer Installation.

Verleiht einem Text-only-Modell Bildverständnis über ein Vision-Language-Modell, bereitgestellt als `describe_image`-Werkzeug.

Werkzeugsammlung ohne Abhängigkeiten (Taschenrechner/CSV/Diff/Kodierung/JSON/Markdown/Regex/Zeit).

Verbindet Google-Antigravity-OAuth-Konten mit DeepSeek Harness, rotiert Kontingente intelligent über mehrere Konten und bietet LLM-Routing über mehrere Modelle sowie Bildgenerierung mit Nano Banana 2.

Expandiert neu eingetroffene Tool-Call-Karten in der DSH-Web-UI automatisch, mit einem Sidebar-Schalter, der zwischen No-Op/Expandieren/Einklappen wechselt, und speichert den Zustand in localStorage.

Lädt standardmäßig nur die grundlegenden DeepSeek-Harness-Tools und aktiviert weitere Tools bei Bedarf.

Tool-Suche und -Verschlankung im Hermes-Stil: schrittweise Offenlegung, semantische Suche, Beschreibung und bedarfsweiser Aufruf von Long-Tail-Tools, während Kern-Tools weiterhin sofort verfügbar bleiben.

Lädt standardmäßig nur die grundlegenden DSH-Tools und aktiviert weitere bei Bedarf. In den Plugin-Einstellungen gibt es eine Schalterliste pro Tool.

Reasoning_effort-Optimierer pro Runde für dsh — senkt automatisch die Reasoning-Stufe bei einfachen Werkzeugaufrufen und hebt sie bei schweren Aufgaben wieder an, wodurch die Denkzeit zwischen Werkzeugaufrufen verkürzt wird.

Eine Web-Roman-Schreib-Engine für DeepSeek Harness: paralleles Entwerfen, Gliederung und Brainstorming mit einem separaten DeepSeek-Schlüssel, Verwaltung von Hintergrundwissen und Vorausdeutungen, semantische Vektorsuche, eine Korpusbibliothek, ein Nutzungsprotokoll, mechanisches Korrekturlesen und ein lokaler Serialisierungsplan.

Eine Selbstheilungsschicht für Tool-Aufrufe: fehlende Parameter, falsche Felder und außerhalb des Bereichs liegende Pfade werden korrigiert, bevor sie das Modell erreichen. Die sichtbare Fehlerrate sank von 7,95 % auf 2,20 %.

Ergänzt umschaltbare Backends für natives web_search und web_fetch, pro Session im Composer-Menü oder mit /setup-search und /setup-fetch auswählbar. Suche: DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar und serverseitige Modellsuche. Fetch: lokales HTTP mit Allowlist für private Netzwerke, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily und Tinyfish.

Cordis-/hongtou-Befehl: zweiphasige Pipeline (strukturiertes LLM-JSON + deterministisches Word-2003-XML-Template-Rendering)

Sicherer Auswerter für mathematische Ausdrücke, Recursive-Descent-Parser ohne Abhängigkeiten.

Sendet lokale Bilder oder HTTP(S)-Bild-URLs an einen konfigurierten OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt mit dem inspect_image-Tool und gibt dessen Textantwort an die Unterhaltung zurück.

Verwaltet die Verfügbarkeit und Gruppen von Tools für jedes Agent Preset, lädt Tools wie Skills bei Bedarf und reduziert so den Kontextverbrauch des Modells.

web_search-Provider für DeepSeek Harness mit umschaltbaren Such-Backends; Installation über dsh-tool-web-enhanced-profile.

Tavily-Suche mit mehreren API-Keys, Key-Rotation und Failover, Nutzungsanzeige und Einstellungskarte.

Codex-artiges Falten von Tool-Aufrufen, das mehrere Tool-Aufrufe in einer einzigen Zeile zusammenfasst.

Chrome- und Edge-Browsersteuerung, die das echte angemeldete Profil, die Tabs und Cookies über eine MV3-Erweiterung und eine Loopback-Bridge anspricht und die Werkzeuge browser_*, einen Skill und Befehle /chrome bereitstellt.

Stellt das see_image-Tool für DSH bereit: sendet eine Bilddatei an ein konfigurierbares OpenAI-kompatibles Vision-Modell und leitet dessen Beschreibung an ein reines Textmodell zurück.