Plugins

Offizieller Agenten-Skill für das Open-Source-Mole-CLI (mo), ein Bereinigungstool für macOS und Windows. Prüft Speicherbelegung, zeigt Bereinigungen vorab und führt sie aus, untersucht installierte Apps, Systemzustand und Verlauf aus Mole-JSON. Vorschau mit --dry-run, Nachfrage vor dem Löschen. App-Deinstallationen und privilegierte Schritte bleiben dem Terminal des Nutzers überlassen. Das Plugin enthält nur den Skill; das CLI wird separat installiert.

Skills, Agenten, Prompts, Code und Plugins direkt in DeepSeek Harness weiterentwickeln – mit AgentDescent.

Optimiert Prompts im DeepSeek-Harness-Eingabefeld: erkennt fehlende Anforderungen, fügt einen Satz aus 90 Methodenkarten ein oder lässt vor dem Senden einen vollständigen Rewrite vergleichen und bearbeiten.

Wish Specializer ist ein DSH-Plugin, das dem Modell hilft, deine „Wünsche“ ohne Missverständnisse zu erfüllen. Laut Autor bringt ein kurzer Prompt mit enthaltenem Wish-Preset (PTC ebenfalls möglich) im Heavy-Modus deutliche Leistungssteigerungen.

Übernimmt das DSH-Web-Eingabefeld (v0.3.0-beta.4 · Fähigkeitspaket für komplexe Aufgaben: 3D/Normalen/Interaktion/Daten/Nebenläufigkeit/Leistungsdetails jeweils geprüft + automatisierbare Abnahme + zweisprachig Chinesisch/Englisch · für dsh-0.1.6-alpha.1): vor dem Senden optimiert eine unabhängige KI (Überbringer) den Prompt zu einem direkt an die Arbeits-KI sendbaren Befehl (vier Stärken, flusslänge nach Schwierigkeit, Isolierung pro Sitzung, minimalistisches Mini-Fenster).

Sichtbarer Agentenbrowser für DSH über CDP, außerdem für egolite, Tabbit, Chrome, Edge, Brave und Lightpanda. Nur bcdp_status bleibt resident (401 Zeichen); die übrigen 33 kontextoptimierten bcdp_*-Tools werden je Aktivitätsblock freigeschaltet und senken die Schema-Last browserloser Sitzungen (-91,9 % laut Projektmessung). Live-Panel für Klick/Scroll/IME; Elementauswahl wird als @"picks/*.json"-Referenz in den Composer übernommen; Hinweise zur menschlichen Prüfung. Nicht-CDP-Kanäle (ego CLI/Tabbit CLI) gleichen Frames alle 3 s ab. Unterstützt DSH 0.1.7-rc.1 bis 0.2.2-rc.1 (10 rc-Versionen einzeln aufgeführt).

Fügt eine Optimize-Schaltfläche neben dem Composer hinzu, die den Prompt-Entwurf mit SSE-Streaming, Konversationskontext-Bewusstsein (Template- vs. Intent-Polish-Strategien), einer Edit-Continuity-Speicherkette, Undo sowie Modell-Routing mit Fallback und Konnektivitätstest analysiert und umschreibt.

Optimiert rohe Anweisungen mit einem Klick: drei Ausgabestile, kontextbezogene Rollen-/Aufgaben-/Zielanalyse, Auswahl mehrerer Beispiele durch einen Modellrichter und iterative Verbesserung mit Sitzungsgedächtnis, smarten Defaults und Nutzerüberschreibungen. /template für 22 Unterfälle ohne Modellaufruf. ✨ Optimieren/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimierungs-Hook, Laufzeitstatus, Settings-Panel (dsh 0.2.0) und automatische Erkennung von zh/en-Dokumenten.

Optimiert Tokens in DeepSeek Harness durch durchsuchbare MCP-Tool-Suche und verzögertes Laden, konfigurierbare Komprimierungssteuerung und Statusanzeige, verkleinerte Tool-Ausgaben, visuelle Langtext-Zusammenfassungen und optionale Gesprächsarchivierung mit seitenweisem Abruf.

Macht aus einem einzeiligen DSH-Entwurf ein vollständiges Aufgabenbriefing (Rolle, Ziel, Einschränkungen, Ausgabeformat). Byte-verifizierter Port von linshenkx/prompt-optimizer mit drei Modi und zehn identischen Vorlagen. Verlauf nur nach Zustimmung, mit Versionsketten und Strukturvergleich; jeder Lauf weist den Tokenverbrauch aus. Ohne Klick wird nichts gespeichert oder gesendet.

Reasoning_effort-Optimierer pro Runde für dsh — senkt automatisch die Reasoning-Stufe bei einfachen Werkzeugaufrufen und hebt sie bei schweren Aufgaben wieder an, wodurch die Denkzeit zwischen Werkzeugaufrufen verkürzt wird.

Geschichtete Token-Optimierungspipeline für DeepSeek Harness: Ausgabe-Leiter, MCP Lazy Loading, Kompaktierungs-Treiber, Cache-Treffer-Bericht. Auf echten DSH-Plugin-APIs aufgebaut; in langen Sitzungen werden etwa 40–60 % der Eingaben gespart.

Modell-Router und Kostenoptimierer für DeepSeek Harness: schnelle Flash-Antworten bei einfachen Fragen, automatischer Failover, Live-Panel für Token/Cache/Kosten.

Konfigurierbare Sende- und Zeilenumbruchtasten, ein Composer-Kontextmenü mit drei Quellen (DSH und anderen Plugins überlassen / Browser-Menü / plugin-gestyltes eigenes Menü), ein Schnellbefehlspanel mit kategorisierten Prompt-Listen, bei denen jeder Prompt bei jedem Senden oder nur bei der ersten Nachricht einer Session angehängt werden kann, eine Zeile zum Erstellen und Verschieben am Ende jeder Kategorie, ein Prompt-Optimierer, der den Entwurf mit einem separaten Modellaufruf umschreibt, Größenspeicherung des Einstellungspanels und automatische Injektion des x-opencode-session-Headers für OpenCode-Routen. Prompt-Listen liegen in einer globalen ~/.dsh/quick-prompts.json, die unabhängig von Session und Projekt ist.

Netzwerkoptimierung für die DSH-Web-UI: reduziert die Übertragungsgröße mit Caching und Komprimierung, um das Laden der Seite stark zu beschleunigen, plus Anzeige bei Verbindungsabbruch und automatische Wiederverbindung. Ideal für Nutzer, die Spitzenleistung anstreben oder instabile Netzwerke verwenden.

Verfeinert den Entwurf im Composer über die ✨-Schaltfläche oder Alt+O zu einem klareren, besser strukturierten Prompt; streamt das Ergebnis live über SSE mit zuerst angezeigtem Reasoning und folgt ohne Konfiguration dem Standardmodell der Sitzung oder einem beliebigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Agnes-Bild- und Videogenerierung für DeepSeek Harness mit zwei Agent-Tools, KI-Prompt-Optimierer und Seitenleistenpanel zur Eingabe des API-Schlüssels; der Schlüssel wird nie im Code ausgeliefert.

Verhaltensverwaltungs-Plugin für DeepSeek Harness: Prompt-Abschnitt für Disziplin bei Tool-Aufrufen, bei Fehlern ausgelöste Konvergenz der Parallelität (Pool fällt auf 1, automatische Wiederherstellung), Benutzereingriff bei aufeinanderfolgenden Fehlern. Ergänzt dsh-token-optimizer; funktioniert eigenständig.

Sword-Art-Online-Thema mit zwei Link-Start-Animationen und Kirito/Asuna-Stimmen; Vollmodus oder nur beim Start; unabhängige Akzent-, Theme- und Flächenfarben für Hell/Dunkel; lokale Schriften und akzentgetönte Glaseinstellungen mit 220-ms-Schiebereglern. Scrollen und Theme-Wechsel optimiert; Flüssig-/Milchglas, Transparenz je Komponente und durchgängige Seitenleisten-/Kontextflächen. Kompakte Gesprächs-Tabs und einzeilige Statusanzeigen. Neun integrierte Hintergründe, lokale Bilder oder 4K/5K-Loopvideos mit Energiesparmodus sowie Regler für die Modell-Reasoning-Intensität.

Agentenstrukturierter Prompt-Optimierer für DeepSeek Harness: schreibt Composer-Entwürfe in role/task/context/constraint/format um, mit den Modi normal, slim und expand, einem Bestätigungsmodal mit Bewertung, continue-optimize sowie lokalen, hybriden, DSH- oder Cloud-API-Engines.

Bindet externe KI-Chatseiten über einen Same-Origin-Reverse-Proxy mit Website-spezifischen DOM-Adaptern in ein DSH-Seitenpanel ein. Eine Composer-Schaltfläche kann den Entwurf mit dem Hostmodell umformulieren oder einen Zwei-Runden-Ablauf starten: Gespräch komprimieren und optimieren, an die eingebettete Seite senden, Antwort erfassen und in den Composer übernehmen.

3D-Druck- und Additive-Fertigung-Plugin für DeepSeek Harness: parametrische STL-Erzeugung, Kalibrierungs-G-Code, STL/G-Code-Analyse, Toolpath-Rendering und PrusaSlicer-Brücke, dazu 5 Skills und eine knappe, für lokale Modelle optimierte Persona.

Prompt-Optimierer in der Eingabeleiste: schreibt Entwürfe mit 6 Strategien × 3 Sprachen plus eigene Anweisungen um, mit optionalem Ziel/Todo/Kompaktionszusammenfassung/Werkzeugergebnis und Chat-Kontext, einem Bestätigungsdialog, Verlauf der letzten 5 und dreistufiger Einstellungspersistenz.

Optimierter Fork von dsh-image-gen mit Stapelgenerierung (count), Galerie-Seitenwechsel, verzögertem Laden, erneuten Abrufen/Timeout und 7 Providern: Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image und Stability AI.