Plugins

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.

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.

Multi-Modell-Rat für DeepSeek Harness: unabhängige Antworten, anonyme Peer-Reviews und eine nachprüfbare Endentscheidung.

Multi-Modell-Orchestrator: Das Hauptgehirn zerlegt komplexe Aufgaben und verteilt Teilaufgaben je nach Stärken an GLM-/Kimi-/Qwen-Subagenten, mit Token-Verbrauch pro Modell.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

Konfigurierbares Standardmodell für Subagenten-Delegationen über settings.yaml, mit Einzelmodell- und Multi-Modell-Round-Robin- oder Zufallsstrategien.

Advisor-Reviews, die über Runden konvergieren, ein Engineering-Modus, dessen Schreibvorgänge ein Design-Token erfordern, die Eskalation einer Aufgabe an ein stärkeres Modell und parallele Multi-Modell-Beratung; eine Einstellungsseite bearbeitet Modellrouten, Timeouts und Budgets.

Multimodell-Routing-Plugin für DeepSeek Harness: Überlassen Sie fachliche Aufgaben fachlichen Agenten — passen Sie professionelle Agenten (Vision/Übersetzung/Sprache/Sub-Agent usw.) an und binden Sie sie an unabhängige Modelle; Ein-Klick-Login für multimodale Konten, Gesundheits-Routing des Kontopools und Echtzeit-Nutzungsstatistiken.

Agentenaufrufbares Vision-Tool, das lokale Bilder über einen von dir konfigurierten, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt beschreibt, mit optionalem Multi-Modell-Gegencheck und ohne integrierte Schlüssel.

Modellbezogene Fähigkeitsprofilerstellung für DSH: wandelt den lokalen Sitzungsverlauf in modellspezifische Dashboards mit Sitzungsanzahl, Werkzeugnutzung, Fehlerquoten und Top-Fehlersignaturen um, mit Zeitbereichsfiltern und Mehrfachmodell-Vergleich.

Für DeepSeek Harness: Modelle registrieren, bei Porträts helfen und das Agent-Modell aus einem geheimnisfreien Katalog auswählen.

Live2D session view with realtime voice: continuous voice input, streaming TTS, subtitle translation, multi-model catalog, standalone entry / Live2D 实时语音会话视图：连续语音输入、流式 TTS、字幕翻译、多模型目录、独立入口

FreeDSH — free-first multi-model routing, safe core updates and pt-BR/Windows support for DeepSeek Harness. Installable as a DSH bundle (dsh plugin add). Unofficial project.

Governs multi-model access, monthly credits, manual/quality/credit/auto routing, failure rerouting, and usage auditing for DSH.

DeepSeek-Harness plugin for multi-model orchestration with recursive task decomposition, dynamic routing, quality gates, failure recovery, and KPI reporting.

Ein ziehbares Maskottchen lädt dich zum Xiangqi (chinesisches Schach) während die KI denkt ein, mit eingebauter Engine, Zugaufzeichnungs-Export und optionalem Multi-Modell-Kommentar.

Nachrichten-Review- und Quote-Chips für Konversationen: Multi-Modell-Kreuzreview (Code/Antwort) mit Schweregrad-Einstufung und Zusammenfassungen, Review-Historie und host-persistierte Präferenzen.

Zweistufiger Modell-Router für DeepSeek Harness — LLM-Judge-Routing, Multi-Modell-Fallback-Ketten, Failover mit exponentiellem Backoff und Orchestrierung auf Aufgabenebene (DSH-Anpassung von pi-shift-router)

DeepSee: Vision für DeepSeek Harness, Multi-Modell-Routing und visuelle Gemini-Selbstprüfungen vor der Auslieferung

Explicit, evidence-first multi-model consultation for DeepSeek Harness

Runs one coding prompt across multiple configured models in isolated Git worktrees, streams side-by-side tool traces and results, and commits the candidate the user adopts for later rounds.

Evidence-first multi-model coding comparison workbench for DeepSeek Harness