Plugins

DSH-Kontext-Einblickspanel: Context-Dashboard + Befehl /context + Context-Browser — zentrales Management des Kontext-Lebenszyklus mit kategorisierter Zusammensetzung, Inhaltsdetails, Entwicklungstrends, Kompaktierungs-/Injektionsereignissen und Statistiken.

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

Lokaler IMAP-Rechnungsdownload, OCR, Archiv und Excel-Spesenabrechnungs-Zusammenfassungen für DeepSeek Harness.

Agentenübergreifendes, local-first persistentes Gedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness (DSH), unterstützt von Mnemon. Es teilt Langzeitgedächtnis zwischen Mnemon-fähigen Agents und fügt Laufzeitgedächtnis, durchsuchbare Projektdokumente, semantischen Recall, Knowledge Graph und eine Seitenleisten-UI hinzu.

Mnemotechnik-Ebene.

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.

Terminal-Arbeitsbereich für DeepSeek Harness mit lokalem VS Code JSON/JSONC-Themenimport, geerbten Terminal-Hintergrundeffekten, Maus-Textauswahl, strukturierten Werkzeug- und Diff-Ansichten, Session/Profile/Plugin-Verwaltung und Skill/MCP-Browsern.

GitHub-Topic-gesteuerter Plugin- und Skill-Marktplatz: eine Einstellungsseite, die die automatisch gesammelte Registry durchsucht (das gesamte dsh-plugin-Topic plus den Skill-Index, alle 2 Stunden per CI aktualisiert) — mit Ein-Klick-Installation, Typerkennung, Sicherheitsbestätigungen für Installationsskripte und versteckte Host-Abhängigkeiten, Verwaltung von Umgebungsvariablen-Schlüsseln und der STANDARD.md-Erkennungsspezifikation.

Drei-Schichten-Speichersteuerungsebene für DeepSeek Harness: persistenter Laufzeitkontext, durchsuchbare Projektdokumente, austauschbarer Langzeitspeicher, intelligentes Routing, überwachte Agent-Workflows, WebUI und Headless-Werkzeuge.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sessions hinweg an Sie, konsolidiert im Schlaf automatisch (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen zu Ihrer Prüfung ein und führt ein wieder abspielbares Audit-Trail. Offline-First-lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren, editierbaren Markdown-Spiegeln, einem Entity-Graph, einem interaktiven Memory-Panel sowie einer externen API und CLI.

Lokales IMAP-Rechnungsdownload, OCR, Archivierung und Excel-Zusammenfassungspaket für DeepSeek Harness

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung (Active Context Pruning) für DeepSeek Harness: Das Modell entscheidet, wann und was komprimiert wird.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert dich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf selbst (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für deine Prüfung ein und führt ein wiedergabefähiges Audit-Protokoll. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit manuell editierbaren Markdown-Spiegeln, ein Entity-Graph, ein interaktives Gedächtnis-Panel sowie eine externe API und CLI.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für die Prüfung ein und führt eine wiederabspielbare Prüfspur. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren Markdown-Spiegeln, einem Entitätengraphen, einem interaktiven Gedächtnis-Panel sowie externer API und CLI.

Fügt Konto-Login, API- und benutzerdefinierte Provider-Einrichtung, Modellwechsel, Bild-Fallback für reine Textmodelle sowie Token-/Kostenzuordnung zu DeepSeek Harness 47f hinzu.

Proaktive assoziative Gedächtnisfunktion für DSH: injiziert an einer festen Grenze promptfreies Recall, mit dreischichtiger Auto-Konsolidierung, Skill-Kristallisierung und Astra-artigem Kontextmanagement. Enthält Übergabeprotokolle und ein PLAN-Whiteboard, die Fensterwechsel des Kontexts überstehen, sowie Wasserstandserkennung mit automatisch erkanntem Modellfenster. Lokale Markdown-Speicherung, modellagnostisch, null Abhängigkeiten; lexikalische 0-GB-Untergrenze mit optionalen semantischen Ebenen.

Ein Panel zur Plugin-Verwaltung: Ein-Klick-Aktivieren/Deaktivieren installierter Plugins sowie ein GitHub-dsh-plugin-Marktplatz mit Details und Ein-Klick-Installation.

DeepSeek-Harness-Kontrollzentrum für offizielle Guthabenüberwachung, Kosten und Token pro Sitzung, Token-Summen von Drittanbietern, Abschlussbenachrichtigungen, offizielles Aufladen, flexible Layouts und agentengestützte Sitzungssteuerung.

Rein lesendes Runtime-Verwaltungspanel für den offiziellen DSH-MCP-Client: Verbindungsstatus, registrierte Tools, Fehler und Reconnect-Zähler über den `/mcp`-Befehl und einen Einstellungstab, mit bereinigter Anzeige und Vorschlägen zum Aktivieren/Deaktivieren per Patch.

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.

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

Sitzungsübergreifende Speicher-Engine für DeepSeek Harness: SQLite-Speicher + von Menschen editierbarer Markdown-Spiegel, autoDream-Konsolidierung, Offline-Semantiksuche (lokale Vektorisierung/Reranking/Clustering), Entität-Attribut-Zeitachse, Sleep Mode, autoSummarize mit benutzerdefiniertem Modell und 7 Speicherwerkzeuge.

Ökosystem-Infrastruktur: eine schlanke Browser-Konsole zur Verwaltung der offiziellen Repository-Plugins (keine Patches) sowie eine make-dsh-plugin-Skill für die geführte Plugin-Entwicklung.

Tiefgehendes Lesen von Büchern und Artikeln in fünf Modi (Schnell, Tief, Wissenskarte, Feynman, Vollständiges Buch) mit Aussage-Beleg-Daten-Berichten, Mermaid/XMind-Mindmaps, Stapelvergleich, Budget-Vorabprüfung, transparentem Fortschritt von Hintergrundaufgaben sowie MD/HTML-Exporten aus URLs, Dateien oder eingefügtem Text.