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Vier schreibgeschützte Werkzeuge über eine WeKnora-Wissensdatenbank: Wissensdatenbanken auflisten, hybride Passagesuche, Chunks eines Dokuments in der richtigen Reihenfolge wieder zusammensetzen und WeKnoras eigene zitierte RAG- oder ReAct-Agent-Antwort mit fortsetzbarer Sitzungs-ID.

WeKnora-Wissensabrufwerkzeuge für DeepSeek Harness (dsh): semantische Suche, Dokumentenlesen und RAG-/Agent-Antworten über Ihre eigenen Wissensdatenbanken.

ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

Ein `describe_image`-Vision-Tool für rein textbasierte Modelle: Bilder (lokaler Pfad, URL, Anhang) werden an einen konfigurierbaren, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt gesendet, und nur der zurückgegebene Text gelangt in die Sitzung.

Fest verankertes Wal-Widget in der Ecke für die DSH-Web-GUI — Guthaben, heutige Nutzung und Kosten pro Zug mit Spitzen-/Nebenzeit-Tarifen, editierbare Guthaben-Alarm- und Tagesbudget-Bubbles, modulbasierte eigene Bubbles-Warteschlange mit A/B-gewichteten Auswahlmöglichkeiten und zufälligen Zeilen oder Bildern, über 30 Anbieter-Vorlagen (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax und mehr) mit Guthaben und Abo-Kontingent pro Modell, dazu Task-Ende-Sound, importierte Audiodateien, eigene Rollen und ein Ressourcen-Manager. Nur lokal, keine Telemetrie.

Ersetzt die Dateisystem- und Bash-Provider durch einen virtuellen mirage-Arbeitsbereich: Datei-Tools und Shell-Befehle laufen über eingebundene Ressourcen (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) anstelle der Host-Festplatte, mit Lese-/Schreib-/Ausführungsmodi je Mount, Sandbox-Routing je Befehl (monty, pyodide, quickjs im Prozess; docker, e2b, daytona remote) und installierten CLIs (git, gh, slack, linear, ntn, gws oder eine selbst registrierte) als Kopfwörter im virtuellen Terminal.

Führt lokale Sicherheitsaudits von KI-API-Relais und LLM-Proxys aus DeepSeek Harness heraus durch und erstellt Markdown-Berichte zu Prompt-Injection, Signalen für Modellsubstitution, Umschreibung von Tool-Aufrufen, Fehlerlecks, Stream-Integrität und profilgesteuerten Web3-Risiken.

Native konversationelle Bildgenerierung für DeepSeek Harness: Bitten Sie den Agenten, ein Bild zu erstellen, und er übernimmt die Generierung und behält das Ergebnis direkt in der Konversation.

Einfach dieses Plugin in dsh installieren: kein Login, keine Registrierung, kein API Key — und die Frontier-Modelle sind da, darunter Muse Spark 1.3 und MiMo V2.6. Komplett kostenlos, ohne Nutzungslimit.

Importiert verlustfreie Chat-Verläufe aus 13 Coding-Agenten (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode u. a.) als fortsetzbare DeepSeek-Harness-Sitzungen, mit Rückexport nach Claude Code.

Prüfungen zur Hygiene vor dem Einreichen von Pull Requests innerhalb von DeepSeek Harness: durchsucht den aktuellen Diff nach verbliebenen TODOs, hartkodierten Geheimnissen und nicht konventionellen Commit-Betreffzeilen.

Verbindet ChatGPT-OAuth und OpenAI-Codex-Modelle mit DeepSeek Harness, mit optionalen Such- und Bild-Tools.

ChatGPT-OAuth-Provider für Codex-Modelle mit Abonnement-Websuche, Kontingent und sicherem Reset, Bildtools, Fast-Modus und modellbewusstem Kontext; kein API-Schlüssel oder Codex CLI erforderlich

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

KI-Bildgenerierung für die DSH-Web-GUI: Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild über einen konfigurierbaren OpenAI-kompatiblen Endpunkt (gpt-image-2 / gpt-image-1 / dall-e-3), mit einer api_url/api_key-Einstellungskarte und einem geteilten Generierungsstudio in der Seitenleiste.

Wortalternativen und durch Unterstrich ausgelöste Lückenfüller im Composer. Beende eine Zeile mit _ und sie wird ausgefüllt; Rechtschreibfehler werden während der Eingabe markiert. Läuft über das bereits in dsh konfigurierte Modell, daher wird kein API-Schlüssel benötigt.

Design-Treue-QA für textbasierte Modelle: Ein `deepseek_vision`-Tool leiht sich ein Auge von jedem OpenAI-kompatiblen Vision-Pfad, damit das Modell beurteilen kann, ob eine Implementierung zu seinem Mock passt — ausgeliefert mit dem Benchmark hinter diesem Urteil (vier Fixtures, 23 injizierte Defekte, Rohtranskripte) und der Fragedisziplin, von der es abhängt.

Spracheingabe für die Web-UI: Alt (oder Alt+Space) drücken, um das Diktat zu starten/stoppen, Browser Web Speech (Zero-Config) oder OpenAI-kompatible Cloud-ASR, optionale Politur durch das DSH-konfigurierte LLM, Einstellungs-UI.

OpenCues für DeepSeek Harness — LLM-Wortalternativen und durch „_" ausgelöste Lückenfüller im dsh-Composer.

Bidirektionale Codex↔DSH-Brücke: Skills aus ~/.codex/skills, Sitzungsimport mit Workspace-Anbindung, Live-MCP-Spiegelung von mcp_servers sowie ein MCP-Reverse-Installer auf der Codex-Seite.

Coding-Abo-OAuth für SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code und Claude Code sowie ein optionales Loopback-OpenAI/Anthropic-Gateway: lokaler Login ohne Token-Einfügen, AUTH-Aktualisierung und -Wiederholung, grok-4.6 xhigh und Koexistenz von API-Key-Routen.

Nativer Rapid-MLX-Provider für DeepSeek Harness (dsh) — dsh liest die Modellinformationen vom Server anstatt aus Ihrer settings.yaml.

Nutzt den ChatGPT-Login der Codex-CLI als `openai-codex`-LLM-Route weiter und fügt den DSH-Web-Einstellungen GPT-Auth-Steuerelemente hinzu.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.