Plugins

Reines Konfigurationspaket, das Ouroboros über den MCP-Client von DSH einbindet und 36 Workflow-Tools für Interview, Seed, Ausführung, Bewertung und Evolution in DSH bereitstellt.

LoopX, ein anbieterneutraler, lokal orientierter State-Kernel und Control Plane für Agenten mit langem Horizont: hält Goal-, Todo-, Gate-, Evidence-, Quota-, Recovery- und Handoff-Zustand oberhalb von DeepSeek Harness, während das Plugin CLI und Skills bootstrapped, begrenzte Fortsetzung in derselben Sitzung zulässt und eine Loopback-GoalBar für den exakt begrenzten Loop hinzufügt.

Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bild einfügen, strukturierte JSON-Belege erhalten (OCR, Layout, Semantik).

Softwareentwicklungs-Methodenpaket für Coding-Agenten mit Skills für baseline-orientierte Planung, systematisches Debugging, Prompt-Hygiene, Verifikation vor Abschluss sowie Reparatur-/Stilllegungs-Tracking.

Websuche-Brücke für reine Textagenten: das Web oder X befragen, strukturierte JSON-Belege erhalten (Suche, Abruf, Zitate).

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

Sicherheits-Plugin für Reverse Engineering und Pentest als Einzelbündel: Werkzeug-Einengung im ersten Zug, Domain-Routing und 33 Werkzeuge für APK, Web, native Binaries, Protokolle, Malware und LLM-Proben — mit Playbooks für Entpacken, Lizenzumgehung und Anti-Analyse, einer H-CoT-Auswertungs-Engine (semantisches Routing, Befehl /hcot), einer Web-Werkbank mit Ledger-gesteuertem Werkzeugregal, einem fallbasierten Workflow auf der Festplatte (automatisch persistierte Beweiskette, E-nummerierte validierte Befunde, Fortsetzen nach Kompaktierung), GitHub-basierter externer Werkzeugsuche und 361 On-Demand-Referenzdokumenten.

Verbindet dsh über stdio MCP mit einer lokalen SandBase-Harness-Laufzeitumgebung zur Verwaltung von Agenten und Sitzungen, zum Streamen von Turns, zur Inspektion von Artefakten und zum Abbrechen von Arbeiten.

Fehlerbehebungs-Gedächtnis: durchsucht und protokolliert Lehren aus der Fehlerbehebung realer Engineering-Sitzungen, mit BM25- + semantischer RAG-Suche und einer Wissensdatenbank mit gewonnenen Erkenntnissen.

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

Vollständiges Reverse-Skill-Paket (85 SKILL.md) als DeepSeek-Harness-Cordis-Plugin: Skill-Router für Reverse Engineering, autorisiertes Pentesting und Security-Forschung.

Eine Terminal-UI (TUI) für DeepSeek Harness.

Enthält 27 Engineering- und Produktivitäts-Skills (mattpocock/skills v1.3.1), ohne manuelle Skill-Installation. Der Autor gibt an, es mit 40 Milliarden Tokens erstellt zu haben und auf Basis der ursprünglichen Skills zehnfache Entwicklungseffizienz zu bieten. Erleichtert Neulingen den Einstieg in die Sammlung. GitHub Issues wird vollständig unterstützt; Markdown ist eine Vorschau, GitLab wird noch nicht unterstützt. Danke für Nutzung und Unterstützung.

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness in einfachem Markdown, eine Tatsache pro Datei, lesbar in jedem Editor. Der `MEMORY.md`-Index hat eine strikte Obergrenze von 200 Zeilen / 25 KB, erzwungen durch `ctx.tools.guard()`: Ein Schreibvorgang, der den Index über die Grenze wachsen lassen würde, wird abgelehnt, während ein Neuschreiben, das ihn verkleinert, immer durchgeht, sodass ein übergroßer Index schrittweise komprimiert werden kann. Das Plugin schreibt niemals selbst Erinnerungen – was behalten wird, entscheiden Sie und das Modell. Derselbe Speicher wird auch von Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw verwendet.

Kuratiertes dateibasiertes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness — menschenlesbare Markdown-Notizen, ein einziger Klartext-Dateispeicher, der über Hosts hinweg gemeinsam genutzt wird (von git ignoriert, wenn er sich in einem Projekt-Repository befindet), und eine deterministische Indexobergrenze, die von ctx.tools.guard() durchgesetzt wird

Wish Specializer ist ein DSH-Plugin, das dem Modell hilft, deine „Wünsche“ ohne Missverständnisse zu erfüllen. Laut Autor bringt ein kurzer Prompt mit enthaltenem Wish-Preset (PTC ebenfalls möglich) im Heavy-Modus deutliche Leistungssteigerungen.

Ein-Klick-Prompt-Verbesserung (5 Modi, Memory-Chain, Multi-Modell-Fallback) plus Spracherkennung (Cloud Qwen3-ASR / Offline SenseVoice, automatischer Stopp bei Stille) für den Composer, mit Ein-Klick-Neustart des DSH-Dienstes.

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.

Filtert Tool-Ausgaben, entfernt veralteten Kontext und gibt Skills bei Bedarf frei; DSH 0.2.1-alpha.1.

Selbstgebautes DSH-Gedächtnis-Plugin: SQLite-Persistenzspeicher + Audit-Wächter auf Datenbankebene (enforceAudit) + Audit-Protokoll. Erfasst Wissen nach Gesprächen automatisch, Agenten erinnern per memory_recall, Unterstützung für Multi-Agent-Teilen mit Claude Code/Codex/Cursor. Null externe Abhängigkeiten.

Skill-gesteuertes Harness/Loop-Engineering-Workflow-Agent-Plugin.

Speichern Sie jeden wiederkehrenden, lästigen Vorlagen-Prompt — ein Mausklick fügt ihn in den Composer ein und erspart Ihnen die Mühe. 🌹

Agent Context Editor ist ein Agent-übergreifendes Plugin zum manuellen Ausschließen, Bearbeiten und selektiven Komprimieren des KI-Gesprächskontexts. Es unterstützt außerdem das Suchen, Filtern, Auswählen, Verbergen, Wiederherstellen und Rückgängigmachen von Gesprächsänderungen unter Beibehaltung der ursprünglichen Sitzung.

Ingenieursdisziplin-Wächter: Anforderungsprüfung vor der ersten Bearbeitung, Rot/Grün-Testnachweis-Gates, verzweigte Adversär-Prüfung und ein Lieferbericht mit einem dimensionsbasierten Verifizierungsworkflow.