Plugins

Autonomer Bilibili-Begleiter: Alle 60 s weckt der Plugin-Host per Tick eine eigene Agent-Sitzung zu einem zufälligen Zeitpunkt der konfigurierten Zeitfenster; die Aussetz-Wahrscheinlichkeit pro Tag ist einstellbar. CLI mit 38 Unterbefehlen (Feed, Untertitel, Danmaku, Kommentare, ffmpeg-Bilder, zwei Tagebücher). Teilt höchstens N Beiträge/Tag per Kommentar und @-Erwähnung des Besitzers (Standard 3; Quote protokolliert); stoppt bei Rate-Limit/Captcha. Prüft Antworten, DMs und Live-Danmaku. Antworten an Dritte warten in Settings auf Freigabe. Settings → 养鱼 speichert in ~/.dsh/bili-whale.config.json; Cookies separat in ~/.bili-ai/credentials.json und nie erneut ausgegeben. HTTP nur loopback hinter DSH trust fence. Node 18+; ffmpeg für Frames in PATH.

Chat-Meme-Sticker: reiner Textversand, stimmungsbasierter Autoversand, Auswahl im QQ/WeChat-Stil, automatisches Lernen, individuelle Pakete.

OpenMAIC: Klassenzimmer, Folien, interaktive Widgets und sokratisches Lehren.

Mobile-first-UX-Politur für die DSH Web UI: Composer-Auto-Faltung, Eingabe als Zeilenumbruch auf Smartphones, kompakte Seitenleiste/Kopfzeile/Einstellungen, Zoom- und Overscroll-Sperre, plus Genehmigungs-/Frage-/Abschluss-Benachrichtigungen über Karten auf der Seite, Web Push und Webhook — null Änderungen an dsh.

Log-Abfragekarte für die DSH-Weboberfläche mit Elasticsearch/OpenSearch: eine Abfragefläche mit Dialekt-Strings und anklickbaren Beispielen, Feldnamenvervollständigung, Filter-Chips, Zeithistogramm mit Zoom auf das jeweilige Balkenintervall, Facetten als Filter und Ergebnisliste mit Level-Farben, Stack-Fortsetzungszeilen, Spalten und Seitenwechsel. Docker-Containerlogs sind eine Sammelquelle, die das docker-Plugin wiederverwendet. Fünf nur lesende loglens_*-Tools (sources/search/fields/facets/context) teilen die Ausführungsschicht mit dem Panel. Ausgehende Anfragen erreichen nur konfigurierte Quellen, werden anhand der aufgelösten IP beurteilt, folgen keinen Weiterleitungen und haben Größen- und Zeitlimits.

Erscheinungsbild-Toolkit für DeepSeek Harness. Deckkraft und Milchglas-Unschärfe getrennt für 8 Oberflächen (Haupt-Hintergrund, Seitenleiste, Karten/Panels, Eingaben, Einstellungen, Unterhaltungsrahmen, Trajektorie, erzeugte Inhalte/Hervorhebungen – 9 mit dsh-better-sidebar). Bild oder Video als Hintergrundbild, mit Positionseditor (Ziehen verschiebt, Scrollen zoomt) und 5 Layoutmodi (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); Videos laufen stumm in Schleife, überstehen Neuladen, liefern ein Live-Einzelbild für Vorschau, Farbextraktion und Bildausschnitt. Bildvorräte rotierbar (Zufall/Reihenfolge, jedes Neuladen/täglich/wöchentlich). Dazu: Farbrad im Photoshop-Stil, Farbextraktion per Klick, 6 Voreinstellungen + gespeicherte Profile, automatischer Tag-/Nacht-Wechsel, voller Theme-Export/-Import.

Bloom-Morandi-Thema: zehn Varianten (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender), auf OKLCH basierend, sodass Hell und Dunkel wahrnehmungsmäßig ausgewogen bleiben, in der oberen Leiste umschaltbar; alle 20 Vorder-/Hintergrundpaare erfüllen WCAG AA oder besser.

Bild-„Lesen“ für reine Textmodelle: Herunterskalieren + Reduzierung der Farbtiefe + Struktur-/Farb-Fingerabdrücke werden in Textraster umgewandelt und in das Gespräch zurückgespeist, sodass das Modell wie ein multimodales Modell autonom zoomen, sampeln und OCR durchführen kann; vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Modellen, enthält einen Skill zur Bild-Lese-Methodik sowie optional PaddleOCR.

Rendert alle abgegrenzten Gesprächsblöcke selbst: Markdown für Text, highlight.js-Codeblöcke für andere Sprachen und zoombare mermaid-Diagrammkarten. Unterstützt außerdem context-body-Rendering, Gesamtkopie und Export als MarkdownView. npm: dsh-md-render

Automatische Kontextkompression für DeepSeek Harness: komprimiert Tool-Outputs, bevor sie das Modell erreichen, und hält jede verlustbehaftete Kompression via CCR-Retrieval-Tools reversibel.

Mobile UI-Shell für die DSH Web-GUI: verwandelt das Desktop-Dreispaltenlayout in ein touchfreundliches Telefon-Layout (Overlay-Drawer, ziehbare FAB, Vollbild-Dialoge, Infinite-Scroll-Verlauf) unter einem 1024px-Viewport, ohne Desktop-Auswirkungen. - Vollständige Mobile-PWA für DSH, aufgebaut auf dsh-mobile-gate: sicheres Fernzugriffs-Gateway plus Installation auf dem Startbildschirm (Manifest + Service Worker), Offline-Fähigkeit, Touch-Gesten (Pull-to-Refresh, Edge-Swipe zurück, Pinch-Zoom-Schrift), Push-Benachrichtigungen bei Agent-Fertigstellung und Touch-First-Layout — Desktop unberührt.

Rendert Mermaid-Code-Fences als SVG-Diagramme mit Streaming-Unterstützung, Umschalten zwischen Diagramm und Code, Vollbild-Zoom und -Pan, SVG-Export und einer gebündelten Same-Origin-Runtime.

Barrage-Meme-Skill, destilliert aus 22.771 echten Nachrichten im Livestream-Raum 6657: Wanjiqi-artiges Geplänkel, CS- und DOTA-Cross-Memes, Spieler-Frotzeleien und Casting-Kommentare.

Meldet sich bei Huawei Cloud CodeArts an und registriert CodeBuddy, WorkBuddy, LobsterAI, Qoder (global und China), TRAE, Cline, Loomy, Raccoon Work, MiniMax Code, TeleAgent, ZCode, Step Code und Antigravity als LLM-Anbieter mit anbieterbezogenen Kontopools. Einige zeigen im selben Panel außerdem Kontingentstand und täglichen Check-in.

Agenten-Teams: Erstellen Sie benannte langlebige Teamkollegen, koordinieren Sie sie mit einer gemeinsamen Aufgabenliste, einem Mitglieder-Postfach und virtuellen Arbeitsbereichen, und beobachten Sie das Team live in einem Teamraum-Tab.

Sitzungsübergreifendes Markdown-Gedächtnis mit LLM-Wiki/SOUL.md. Standard: erst nach erster Nutzernachricht, nur aktive Sitzung. remember/recall/consolidate/forget, Skill, pack/unpack-Migration, persönliche Erinnerungen im Leerlauf. Dateibudget schützt Index vor Trunkierung; last_access ermöglicht Relevanzabnahme. Nur-Lese-Dashboard: Größe/Aktualität/lint. Index via summary:, ziehbarer Seiten-/Tag-Graph mit Zoom, Filter tag/type/salience/hot/stale, Linkvorschläge, checkup mit priorisierten Maßnahmen. Skill bei Bedarf senkt Start-Payload ~23%. Eigenes Icon und Repo-Feedback. Erfordert DSH-Format v4, offizielles DeepSeek Harness 0.1.7+; Nachrichtenquelle plugin:memory.

Modellseitiges display_file-Tool, das 36 Dateiendungen in der Weboberfläche inline darstellt: Bilder mit Klick-Zoom-Lightbox, spulbares Video, Audio, PDF, per LibreOffice auf dem Host in PDF konvertierte Office- und OpenDocument-Dateien sowie lokales HTML in einem isolierten Frame; Bytes werden über eine signierte HTTP-Route mit Range-Unterstützung gestreamt, und PNG/JPEG/WebP/GIF gelangen auf bildfähigen Routen auch in den Modellkontext.

Verbindet DeepSeek Harness mit von OOMOL verwalteten Apps und Diensten, mit progressiver Connector-Action-Erkennung und -Ausführung sowie einem In-App-Panel zur Verwaltung von Provider-Verbindungen.

Eigenständiger Hintergrund für DSH-Weboberfläche und Desktop-App: integrierte Motive, lokale Bild-/Video-Uploads in IndexedDB und eine schreibgeschützte lokale Wallpaper-Engine-Bibliothek, bereitgestellt über den im Repository enthaltenen wallpaper-engine-api-Dienst. Zeigt Bilder, Videos und Workshop-Szenenvorschauen; mit hellem Nebel/dunkler Überlagerung, Unschärfe, Helligkeit und sicherem Zoom. Auch der Desktop-Hintergrund-Folgemodus ist nur lesend.

Zeigt read_image-Ergebnisse in DSH Web und Desktop: vollständige Vorschauen, gruppierte Mehrbildgalerien, Transparenz-Schachbrett, Tastatur-/Touchzoom und sitzungsautorisierte Ladefunktion. Verifiziert mit DSH Desktop 0.11.1 / Harness 0.2.0-rc.2.

Kombiniert Headrooms Code-Skeleton-Verfahren (Apache-2.0) mit dem Estimator von TokenPilot (arXiv:2606.17016). Veröffentlichte Werte: Headroom meldet 20 % weniger Tokens für Coding-Agenten und 60–95 % für JSON bei gleichen Antworten; TokenPilot bis zu 60 % geringere Kosten bei langen Sitzungen. Das sind Angaben der Projekte, keine Messungen oder Benchmarks dieses Plugins. In DSH lassen sich Profil, Auto-Compact-Schwelle und Skeleton-Komprimierung einstellen. Exakte Messung mit DeepSeek-V4-Tokenizer und Abgleich derselben Revision; bei nicht unterstützten Modellen bewahrt fail-open die ursprünglichen Tool-Ergebnisse. Skeleton-Komprimierung im Turn und abschließende Intent-Zusammenfassung innerhalb der offiziellen JSONL-Komprimierung.

Ein schlanker Port von Headroom: komprimiert Tool-Ausgaben, kürzt bis zu 20 % des Kontexts, ohne den Kontext-Cache des Modells oder die Agent-Leistung zu beeinträchtigen.

Modell-Plugin für DeepSeek Harness (cordis bundle): Bindet 15 Kontoanbieter in die Modellauswahl ein — CodeArts, CodeBuddy / WorkBuddy, LobsterAI, Qoder / Qoder CN, TRAE, Cline, Loomy, Raccoon, MiniMax Code, ZCode, Gemini, OfficeAce und Accio Work — und behält Datendashboard, Laufprotokolle sowie das lokale Gateway mit LAN-Weiterleitung bei.