Plugins

Erzeugt validierte, eigenständige interaktive Architektur-, Workflow-, Sequenz-, Datenfluss- und Lebenszyklusdiagramme aus Repositories oder Systembeschreibungen.

ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

Optionales, reines Skill-Bundle für DeepSeek Harness mit dem Archify-Skill für Architekturdiagramme.

LoopX, ein anbieterneutraler Local-First-State-Kernel und eine Control Plane für langfristig arbeitende Agenten: hält Goal-, Todo-, Gate-, Evidence-, Quota-, Recovery- und Handoff-Status oberhalb von DeepSeek Harness, während das Plugin CLI und Skills bootstrappt, begrenzte Fortsetzung in derselben Session zulässt und eine Loopback-GoalBar für die exakt gebundene Schleife hinzufügt.

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.

Fest verankertes Wal-Widget in der Ecke für die DSH-Web-GUI — Guthaben, heutige Nutzung und Kosten pro Zug mit Spitzen-/Nebenzeit-Tarifen, editierbare Guthaben-Alarm- und Tagesbudget-Bubbles, modulbasierte eigene Bubbles-Warteschlange mit A/B-gewichteten Auswahlmöglichkeiten und zufälligen Zeilen oder Bildern, über 30 Anbieter-Vorlagen (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax und mehr) mit Guthaben und Abo-Kontingent pro Modell, dazu Task-Ende-Sound, importierte Audiodateien, eigene Rollen und ein Ressourcen-Manager. Nur lokal, keine Telemetrie.

AgentRQ-Aufgabenmanager für DeepSeek Harness: AgentRQ-Aufgaben erstellen, verwalten und automatisch abrufen, ohne den Harness zu verlassen

TongFlow-Filmcrew-Studio für Bild-, Sprach-, Musik- und Videoproduktion: Der Agent erstellt assetbezogene TongFlow-Workflow-Dateien (.tongflow.json), die über TongFlow-Plugins ausgeführt werden, mit eingebetteter Workflow-Canvas, Shot-/Character-/Take-Projektlayout und Manga-Drama-Vorlage; Sitzungen, die mit @tongflow beginnen, öffnen die Studio-Ansicht.

DSCODE für Harness Desktop: gemeinsame Programmierung, Sitzungsspeicher, Browser-Workflows und Aufgabenverwaltung.

TongFlow-Studio-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Filmcrew-artiges Projektmodell, vom Agent erstellte TongFlow-Workflows, deterministische Medienerstellung, eingebettete Canvas.

Schreibwerkstatt für Romane für DSH mit Autoren-Preset, Outline- und Charakterverwaltung, Manuskriptanmerkungen, Review-Workflows und einem verwalteten lokalen Python-Backend.

Design-Skill für UI- und Marketing-Grafiken auf der Superdesign-Leinwand: liest das Repository, um den Kontext zu erfassen, extrahiert dessen Designsystem und generiert und iteriert dann über die Superdesign-CLI verzweigbare Designentwürfe, Ablaufseiten und wiederverwendbare Komponenten.

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.

Verbindet DeepSeek Harness über MCP mit Postiz: listet verbundene Social-Media-Kanäle, ruft plattformspezifische Posting-Regeln ab und plant, verfasst oder veröffentlicht Beiträge auf X, LinkedIn, Instagram, Facebook, Threads, TikTok, YouTube, Reddit, Bluesky, Mastodon, Discord, Slack, Telegram und mehr; fügt eine postiz-Workflow-Fähigkeit hinzu.

Registriert den lokalen flowix-cli-MCP-Server, damit der Agent Flowix-Notizen und Mind-Map-Artefakte suchen, lesen, erstellen und bearbeiten kann.

MCP-Server für Marktdaten ohne Schlüssel (dsh-Bundle): 5 MCP-Tools für A-Aktien-/HK-/US-Kurse, Sektor-Rankings, Futures, Geldfluss und 7x24-News, mit dreistufigem Upstream-Fallback.

Registriert den lokalen flowix-cli-MCP-Server, damit der Agent Flowix-Memos und Mindmap-Artefakte durchsuchen, lesen, erstellen und bearbeiten kann.

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

Lokales SQLite-Taskboard als native Overlay-Seite: Projekte, Aufgaben, Kommentare, Beziehungen, Anhänge und Workflow-Automatisierung mit den Status backlog → todo → in_progress → in_review → done; die `taskboard_*`-Agent-Tools können Arbeit nur an in_review übermitteln, dazu eine Headless-JSON-CLI und ein gepacktes Skill.

Persistente Multi-Modell-Trupps, die in den Einstellungen konfiguriert und im Composer ausgewählt werden, mit Modell- und Tool-Richtlinien pro Mitglied. Standardmäßig erledigt der leitende Agent einfache Arbeit selbst und delegiert nur, wenn der gespeicherte Trupp gebraucht wird; delegierte Arbeit läuft als begrenzter DAG mit optionaler Prüfung und Reparatur. Run Center verfolgt Wiederholungen und Tokens pro Mitglied aus offiziellen Harness-Nutzungsereignissen.

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.

Verifizierbares Forschungsbericht-Modul für DeepSeek Harness mit inhaltsadressiertem Belegregister, versionierten versiegelten Berichten, bei denen jede Aussage ein Verifikationsurteil trägt und der Manifest-Hash das Verzeichnis versiegelt, sowie Retrieval-Orchestrierung, die die ctx.web- und ctx.jobs-Schnittstellen wiederverwendet.