Plugins

ROS2-Debug-Werkzeugkasten und Roboterzustands-Bildanalyse für DeepSeek Harness: Aufzählung von Node/Topic/Service/Action/Interface/TF, Topologie-JSON des gesamten Graphen, rosdep-Prüfungen, genehmigungsgesteuerte Builds und Custom-Message-Gerüstbau, GUI-Screenshots und multimodale Visionsbeobachtung sowie Headless-RViz2-Offscreen-Rendering (Low-Poly-Meshes, direkter Pixel-Read, GPU-Passthrough – Bewegungsdarstellung mit 30 Hz) mit paralleler VLM-Echtzeitanalyse.

Codex-artiges Turn-Folding für die DSH-Web-UI: lässt endgültige Antworten sichtbar, gruppiert aufeinanderfolgende Schlussfolgerungen und Werkzeugaktivitäten und zeigt konfigurierbare Live-Dauer-, Werkzeugaufruf- und Token-Metriken mit mehrsprachigen Zusammenfassungen.

Macht jedes Projekt mit einem Befehl KI-Agent-fähig. Adaptive Tech-Stack-Erkennung (7 Sprachen × 14 Frameworks × 61 Komponenten), generiert automatisch AGENTS.md, ein Doku-Grundgerüst, CI/CD und Test-Infrastruktur.

Verlustfreies Falten des Kontexts für DeepSeek Harness: der älteste Abschnitt wird durch eine Kurzfassung ersetzt, die Originale bleiben im Sitzungsprotokoll erhalten.

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

DeepSeek-Harness-Plugin, das aggressiv Tokens spart, ohne die Aufgabenqualität zu beeinträchtigen: verlustfreie Kopf-/Endkürzung von Tool-Ergebnissen (Standard), Falten von grep-Ergebnissen, druckausgelöste Delegation an dsh-compaction-basic und eine CompactionEngine-Unterklasse mit LLM-Zusammenfassung für den aggressiven Modus. Spart 97,6 % der Eingabe-Tokens in einer synthetischen Suite mit 8 Szenarien, alle Kürzungen laufen über den dsh-Ereignisfluss, damit modellsichtig = protokolliert erhalten bleibt.

Bietet Codex-Stil-Sitzungs-Nachrichtenfaltung für DeepSeek Harness.

Plugin-Entwicklungs-Toolkit für DeepSeek Harness mit Scaffolding, Vertragsprüfungen, Plugin-Prüfung, Impact-Analyse und Upstream-Kompatibilitätsverfolgung.

Projekt-Dokumentations-Scaffolding-Skill: fragengetriebene Einrichtung von Projektstandards, KI-Zusammenarbeits-Workflows und Speicher-Disziplin über DSH, Reasonix, Claude Code und Codex hinweg.

DeepSeek Harness Web plugin that keeps image-bearing Tool results visible after Compact transcript folding

DSH plugin: an unattended AI software team. Feed it a bare Linux server, a set of secrets (env-var references only) and a git remote, and the plugin-driven AI team drives the whole project lifecycle — environment bootstrap, scaffolding, task decomposition

DSH project scaffold preset: strict 5-phase init runbook, engineering standards and six runnable starter templates (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).

Education toolkit for DSH agents: lesson-plan skeletons by grade band, quiz scaffolding and answer-key validation, analytic rubrics, Anki/markdown flashcards, and readability levels.