Plugins

iPolloWork HyperFrames Video Studio und 27 bearbeitbare Videovorlagen als native Konversationsansicht für DeepSeek Harness.

Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bild einfügen, strukturierte JSON-Belege erhalten (OCR, Layout, Semantik).

Verbindet DeepSeek Harness mit der local-first, selbst-evolvierenden persönlichen Wissensdatenbank von ReMe: erfasst abgeschlossene Hauptagent-Gespräche automatisch als nutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant eine tägliche Gedächtnis-Konsolidierung.

Gemeinsamer Markdown-Speicher für DSH und andere Coding-Agents, mit automatischer Erfassung, Vor-Schritt-Kontextinjektion, durchsuchbarem Abruf und Selbstevolution von Speicher zu Skills über ein Review-Panel.

Ein Schutz vor der Ausführung für KI-Coding-Agenten. Er blockiert destruktive Git- und Dateisystem-Befehle sowie übliche Zugriffsversuche auf sensible Dateien, bevor ein Tool-Aufruf ausgeführt wird. Unterstützt Amp Code, Antigravity CLI, Claude Code, Codex, Cursor, DeepSeek Harness, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Grok Build, Hermes Agent, Kimi Code, OpenClaw, OpenCode und Pi.

Liest die Session-Dateien, die dreiunddreißig andere Coding-Agents auf dieser Maschine bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und mehr — auch Sessions von vor der Installation: sechs Tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), ein /deja-Befehl und optionales automatisches Recall im Runtime-Kontext. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

AgentRQ-Aufgabenmanager für DeepSeek Harness: AgentRQ-Aufgaben erstellen, verwalten und automatisch abrufen, ohne den Harness zu verlassen

Rückverfolgbares, durchsuchbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness – Gesprächswissen als typisierte Graphknoten (TASK/SKILL/EVENT) und typisierte Kanten.

Websuche-Brücke für reine Textagenten: das Web oder X befragen, strukturierte JSON-Belege erhalten (Suche, Abruf, Zitate).

Verbindet DeepSeek Harness über MCP mit Postiz: listet verbundene Social-Media-Kanäle, ruft plattformspezifische Posting-Regeln ab und plant, verfasst oder veröffentlicht Beiträge auf X, LinkedIn, Instagram, Facebook, Threads, TikTok, YouTube, Reddit, Bluesky, Mastodon, Discord, Slack, Telegram und mehr; fügt eine postiz-Workflow-Fähigkeit hinzu.

DeepSeek Harness-Plugin, das den Agenten über MCP mit Postiz verbindet: verbundene Kanäle auflisten, Posting-Regeln der Plattformen abrufen und Social-Media-Beiträge auf über 28 Plattformen planen, entwerfen oder veröffentlichen.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

MemOS-Cloud-Lebenszyklus-Speicher-Plugin für DeepSeek Harness

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness in einfachem Markdown, eine Tatsache pro Datei, lesbar in jedem Editor. Der `MEMORY.md`-Index hat eine strikte Obergrenze von 200 Zeilen / 25 KB, erzwungen durch `ctx.tools.guard()`: Ein Schreibvorgang, der den Index über die Grenze wachsen lassen würde, wird abgelehnt, während ein Neuschreiben, das ihn verkleinert, immer durchgeht, sodass ein übergroßer Index schrittweise komprimiert werden kann. Das Plugin schreibt niemals selbst Erinnerungen – was behalten wird, entscheiden Sie und das Modell. Derselbe Speicher wird auch von Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw verwendet.

You.com-Skill-Anbieter für Agenten und MCP-Einrichtung für DeepSeek Harness (dsh), registriert über ctx.skills

Commit-Zeit-Audit-Harness für KI-Coding-Agents: 24 git-diff-Regeln (Geheimnisse, bereichsfremde Änderungen, Prompt-Injection), HMAC-signierter Audit-Trail, Snapshot-Rollback und ein MCP-Server mit 84 Tools. Installierbar via `dsh plugin add`.

Selbstentwickelnder Team-Speicher als reines Markdown in Git: Ein natives Cordis-Plugin, das 38 Bare-Name-Speicher-Tools plus einen bei jeder Assemblierung neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Abklingung und Schlafkonsolidierung; teilt ein Daten-Repository mit seinen Claude Code (MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert gegen DSH 0.1.0-rc.6.

Selbstentwickelndes Team-Gedächtnis als reines Markdown in git: ein natives Cordis-Plugin, das 38 Speicher-Tools mit einfachem Namen sowie einen bei jedem Assembly neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Zerfall und Schlafkonsolidierung; teilt sich ein Daten-Repository mit seinen Claude-Code-(MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert mit DSH 0.1.0-rc.6.

NeatMem-Langzeitgedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness – schlanker REST-Client gegen einen neatmem-Server

Scannt 20+ KI-Agents auf diesem Rechner (Codex, Claude Code, cc-switch, Hermes, opencode, Gemini, Grok, Kimi, CodeBuddy, Trae, OpenClaw, Qoder, WorkBuddy, Zcode, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Qwen Code, …) und synct, verwaltet und ergänzt deren MCP-Server und Skills per Ein-Klick in DSH — global oder pro Workspace.

Aufgaben-Abschluss-Push für Huawei HarmonyOS Assistant-Today (负一屏) aus DeepSeek Harness: die Tools hiboard_push / hiboard_verify senden Markdown-Aufgabenergebnisse an den Karten-Feed des Telefons, wire-kompatibel mit dem Today-Task-Skill von OpenClaw, wobei der authCode im dsh-Einstellungsbereich verwaltet wird.

Aufgabenabschluss-Push für den Huawei-HarmonyOS-Assistenten „today“ (Minus-eins-Bildschirm) für DeepSeek Harness: Die Tools hiboard_push / hiboard_verify posten Markdown-Aufgabenergebnisse in den Karten-Feed des Telefons, protokollkompatibel mit der OpenClaw-Skill „today-task“; der authCode wird im dsh-Einstellungsfeld verwaltet.

Persönliches WeChat-ClawBot-Plugin für DeepSeek Harness (DSH): OpenClaw übernimmt den WeChat-Kanal (Login per QR-Code, Nachrichten senden/empfangen), DSH übernimmt das „Gehirn“ — beide werden über ein OpenAI-kompatibles Protokoll verbunden.

Reflect2Evolve memory plugin: layered L1/L2/L3 memory, reflection-weighted value backprop, cross-task policy induction, skill crystallization, and three-tier retrieval for OpenClaw, Hermes Agent, and DeepSeek Harness.