Plugins

Leitplanken für das Romanschreiben: 20 novel_*-Tools erzwingen Faktenbuch-Konsistenz, Phasen- und Kapiteltore, maschinelle Prüfung mit deterministischen Metriken und vorschlagsbasierte Revisionen; eine Werkbank im rechten Bedienfeld deckt Lesen, TTS-Wiedergabe, Feinschliff, Korrekturlesen, Kontinuitätsprüfungen und Batch-Entwurf ab, und eine Bypass-Engine führt interne Schritte außerhalb der Hauptkonversation aus.

Multi-Maschinen-Sync: hält mehrere dsh-Replikas über ein einziges privates GitCode-Repository konsistent — skill, Sitzungen, Einstellungen und Plugin-Manifeste, jeweils mit eigenem Schalter; Änderungen laufen über Branch, PR und Merge, nur im Remote vorhandene Ergänzungen werden vor jedem Push zurückgeholt, damit nichts gelöscht wird, und ein KI-Smart-Align-Schritt führt von beiden Seiten geänderte Dateien semantisch zusammen (plus Konfliktauflösung mit einem Klick); private Repos sind erzwungen, Pull überschreibt lokale Bearbeitungen niemals.

Fügt der DSH-Web-GUI ein verschiebbares Haustier hinzu: Wal-Mädchen Big Fat Fish (Jingjing) mit 8 Farbskins. Sie erinnert sich über Sitzungen: Drei Gewichts-Kommentare am Tag führen zu kalter, drei Spitznamen zu warmer Begrüßung; Zähler in der Plugin-Statusdatei werden um lokale Mitternacht zurückgesetzt. Nach 30 Minuten sagt sie, sie habe nicht gewartet; anfangs ist sie schüchtern. Nach 10 Minuten Inaktivität treibt sie nur optisch in eine Ecke; die gewählte Position bleibt. Die 8 PNGs sind enthalten und werden ohne Drittanbieteranfragen vom Plugin ausgeliefert. Hinweis: Das Bild trägt ein OleapCrow-Wasserzeichen und stammt vom Repository-Eigentümer; alle 8 Skins färben dieselbe Zeichnung um. Installation auf einem Live-DSH-Host nicht getestet.

Technische Dokumentations-Agent-Voreinstellung für DeepSeek Harness: vorlagengesteuertes Schreiben mit selbstlernender Vorlagenbibliothek, KI-Geschmacks-Entfernung für technische Dokumente und Qualitätssicherungs-Werkzeugkasten (Dokumentenprüfung, dokumentübergreifende Konsistenz, Nummerierungs-Neuanordnung, Versionssynchronisierung, PDF- und Word-Export, Screenshot-Automatisierung).

Prüft die Qualität geografischer Daten: Höhenpräzision, topologische Konsistenz und Koordinatenreferenzsystem; erstellt gewichtete Qualitätsberichte nach GB/T 24356-2023.

Plugin zur Bewertung der Datenqualität: mehrdimensionale Bewertung von Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität.

KI-Datensatzprüfer für die Qualität von Annotationen, Verzerrungen in der Klassenverteilung und Datendatenlecks.

Urteilskern für DeepSeek Harness: Ein Erkenntniszyklus ordnet jeder Entscheidung Quelle und Zuschreibung zu und führt die Planung zum Abschluss; hippocampus-Speicher verdichtet Erfahrungen zu Wissen (Journal, Episodenarchiv, Abwertung geringer Sicherheit); die Architektur verankert Verantwortung und einheitliche Kriterien; ein A2A-Team verwaltet den Speicher mit dsh-linghun-assembler. Erfordert DSH ^0.1.0-rc.7 (rc.2 unterstützt).

Workbench für chinesische Langromane in DeepSeek Harness. Manuskripte lassen sich direkt lesen, bearbeiten und kommentieren. Die KI meldet Probleme und schlägt übernehmbare Überarbeitungsentwürfe vor; der Text ändert sich erst nach Zustimmung. Ein Register für Figuren, Fakten und Hinweise sowie eine Weltkarte sichern die Konsistenz; Kapitel können fortgesetzt, erweitert oder umgeschrieben werden.

Ein leichtgewichtiges, allgemeines Anhang-Dock für DSH: Bilder, PDFs, Dokumente, Archive, Code und andere Dateien einfügen, ablegen oder auswählen, vor dem Senden prüfen und verwalten und anschließend als lokale Pfade an den Agenten übergeben. Es gibt Nicht-Bild-Dateien einen einheitlichen Anhangseinstiegspunkt.

Werkzeugkasten für Zeichenkonsistenz: Persönlichkeits-Profilkarten, Gewichtungsstatistiken zum Erscheinungsbild und Erkennung von Verhaltensdrift für lange Erzählprosa.

Ergänzt dateigestützte chinesische Web-Fictions-Planung, Kapitelschreiben, Konsistenzprüfung, Rollback und Stilprofil-Skills.

Roman-Schreibumgebung: ein Ordner je Buch, YAML-/Markdown-Abschnitte, automatisch verknüpftes Beziehungsdiagramm, Konsistenzprüfungen, vier LLM-Aufgaben und vier Exportformate.

Wächter für Doku-Code-Konsistenz: prüft Versions-Header, Changelog-Tabellen, Verzeichnisbäume, Modul- und Testzahlen sowie Querverweise zwischen Dokumenten auf Abweichungen, mit nach Schweregrad sortierten Nur-Lese-Korrekturvorschlägen.

Richtet die Sitzung als konsistenten Nutzer vom chinesischen Festland ein (ID-Region, Telefonvorwahl, Carrier-ASN, Locale, Zeitzone) und bietet Start-Checkliste, Selbstprüfung sowie einen Befehl zum Paketieren für Freunde.

Blendet dsh-pet aus, solange ein Spiel oder eine Vollbild-App im Vordergrund ist, und zeigt es danach wieder. Drei Signale entscheiden: fensterfüllendes Fenster ohne Beschriftung, Vordergrundprozess in einem Spieleordner und Vollbildstatus des Systems. Erst nach zwei übereinstimmenden Abfragen wird gehandelt, damit Alt-Tab kein Flackern auslöst. Ändert nur die Fenstersichtbarkeit, nie Konfiguration oder Installationsordner. Tray-Menü: pausieren, jetzt wiederherstellen, Konfiguration neu laden. Nur Windows.

Prüft ein Rechnungsregister auf Duplikate anhand von Code+Nummer, Rechenstimmigkeit, abweichende Zahler, Datumsanomalien und Platzhalter. Gibt eine Anomalieliste und eine Arbeitsmappe aus.

Prüft vor Veröffentlichung Geometrie: Pixel, Verhältnis, dpi, Größe/Format, reale Druckbreite, Farbmodus. Keine Inhaltsprüfung (QR, Text/Bild-Anteil, Rechte, Verbote). Nur Python-Standardbibliothek, keine Drittpakete, Eingaben unverändert; Python 3.8+. 10 Plattformen/20 Slots mit Vertrauenslabel: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, Zeitschriften, Druck, Kundenauslieferung. Auflösung per ID/chinesischem Namen/Alias (Fuzzy). Manuell oder automatisch nach Datei-Ausgabe bei genanntem Veröffentlichungsziel; bei Erfolg eine Zeile, Details nur bei Fehlern. Zeitschrift/Druck: reale Breite per Pixel/dpi, erkennt zu kleine Drucke trotz gültigem dpi-Metadatum. Mehrfachbilder: Konsistenz prüfen, Ausreißer nennen.

Schreibt, prüft und veröffentlicht ein chinesisches Quarto-Buch: Kapitelverfassen in neun Schritten, Struktur-/Link-/Abbildungsprüfungen, einheitliches Theme und Render-Abnahme. Lädt nur in Repositories mit `type: book`; benötigt Quarto CLI und Python 3.

Registriert ein `principles_audit`-Tool in DeepSeek Harness. Prüft principle_id-Kollisionen/alte IDs, fehlende Kausalaussagen, Grenzen, Gegenbeispiele oder Belege, Duplikate und Beinahe-Duplikate, Status-/Konfidenzwidersprüche, lange veraltete Einträge und Abdeckungslücken. Befunde werden nach Schwere sortiert; ein Hard Gate liefert pass/warn/fail. Jeder kritische Befund muss durch eine gültige, nicht abgelaufene Ausnahme abgedeckt sein. Die Bibliothek wird nur gelesen.

Registriert ein `office_audit`-Tool in DeepSeek Harness. Berechnet Formeln mit dem mitgelieferten LibreOffice Kit neu und prüft anschließend die Werte: Formel- und Blattreferenzfehler, Formel-Konsistenz, hartcodierte Konstanten, Zahlenformat-/Einheitenfehler, Bilanz, Gewinnvortrag, Kassenabgleich, Cashflow-Zwischensummen, Kennzahlentabellen und Datenbereinigung. Befunde nach Schwere und betroffener Zelle sortiert; optionales Findings-Blatt wird in eine Kopie geschrieben. Quelldatei bleibt unverändert. Benötigt Python mit openpyxl und enthaltenes LibreOffice Kit.

Behandelt die Sitzung als Nutzer aus Festlandchina (zh-Hans-CN, Asia/Shanghai, ISO-Daten, Währung CNY) und erzeugt eine konsistente Testpersona: fünf Tools, sechs Gegenprüfungen, GB-11643-Prüfziffer und Telefonvorwahl passend zur ASN des Betreibers.

Ein Stylesheet und zwei kleine DOM-Patches passen Einträge fremder Plugins in der Seitenleiste an den Host an: einheitliche Zeilenhöhe, Abstände, Symbolgröße und Aktivhintergrund sowie gegenseitiger Ausschluss, damit Cron- und Host-Panels nie überlappen.

Prüft Zolldokumente Feld für Feld auf Konsistenz und liefert Befunde mit rule IDs.