Plugins

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

Schreibgeschützter Beobachter des Sitzungs-Arbeitspfads: faltet Turns zu Zusammenfassungen aus Phase, Lauf, Dauer und tok/s und klappt dann parallele Zweige, Werkzeugergebnisse und anbieter-sichtbares Reasoning aus.

baro als Subagenten-Anbieter für DeepSeek Harness: ein Ziel mit mehreren Storys delegieren, parallele Ausführung, unabhängige Prüfung und ein verifiziertes Ergebnis zurückbekommen – mit Live-Bereich für den Lauf in der Seitenleiste

Vergleicht zwei laufende Vite-Builds in DSH-Gesprächen, ermöglicht eine Blindwahl und prüft die Übernahme anhand aktueller Projektänderungen. Erfordert ein Vite-Projekt auf Git-Repository-Ebene mit mindestens einem Commit.

Feishu/Lark-Brücke für DeepSeek Harness: PersonalAgent-Bindung per Scan-to-Connect, Streaming-Karten, Projekt-Workspaces via git-worktree, parallele Aufgaben pro Scope, Multi-Rollen-Agenten, sitzungsübergreifende Benachrichtigungen, Modell-/Schlüsselverwaltung im Chat sowie ein Sicherheitsnetz-Wächter, der auch nach einem Absturz von dsh weiterhin in Feishu antwortet.

Vertieftes Lesen und Zusammenfassen für DSH: Bücher, Papers, Videos und Web werden über Plugin-Parser, parallele MapReduce-Tiefenlese-Subagenten, JSON-Schema-Ausgaben und einen idempotenten Cache in strukturierte Obsidian-Notizen umgewandelt.

Live-Flowgraph-Visualisierung für DeepSeek-Harness-Sitzungen, einschließlich Tool-Aufrufen, parallelen Gruppen, Subagent-Zweigen und Drill-down-Details.

ROS2-Debug-Werkzeugkasten und Roboterzustands-Bildanalyse für DeepSeek Harness: Aufzählung von Node/Topic/Service/Action/Interface/TF, Topologie-JSON des gesamten Graphen, rosdep-Prüfungen, genehmigungsgesteuerte Builds und Custom-Message-Gerüstbau, GUI-Screenshots und multimodale Visionsbeobachtung sowie Headless-RViz2-Offscreen-Rendering (Low-Poly-Meshes, direkter Pixel-Read, GPU-Passthrough – Bewegungsdarstellung mit 30 Hz) mit paralleler VLM-Echtzeitanalyse.

DeepSeek-Harness-Bundle für lange Texte (Fachaufsätze, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) als 9-Rollen-/6-Phasen-Pipeline: T1 Literatur, T2 Daten und T3 Fälle parallel; T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Auditor, T8 Finalisierer durch Koordinator, T9 Peer-Reviewer. Enthält trianguläre Evidenzprüfung; M-gate: 26 Checks (25 Skripte + 1 Mensch); G0-G16-Audit mit Prüfung von KI-Schreibspuren in chinesischen Texten; Peer-Review-Bewertung mit Journal-Abgleich; 4 menschliche Checkpoints. Installation: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` und `lib/index.js` registrieren den Skill). Rollen-Karten T1-T9, Vorlagen, 36 abhängigkeitsfreie Prüfskripte und READMEs in 5 Sprachen.

Macht aus einer einzeiligen Anforderung eine geprüfte Lieferung. TeamFlow durchläuft Triage, PRD, Design, technischen Plan, parallele Entwicklung, QA mit Fehlerbehebung und Abnahme. Enthält 12 `teamflow_*`-Tools sowie eine Werkbank mit Live-Pipelinegrafik und Backlog-Kanban. Für jede Anforderung gibt es einen Ordner mit PRD, Design, technischem Plan, QA-Bericht und Abnahmeprotokoll.

Multi-Plattform-Recherche- und Deep-Search-Pipeline: harvest_scout für parallele Entdeckung über GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili und YouTube; harvest_deep_research für automatisch erstellte umfassende Rechercheberichte; dazu Extraktion, Quellenübergreifende Verifikation und Glaubwürdigkeitsprüfung.

Multi-Engine-Websuche, Seitenabruf, Echtzeit-X-(Twitter)-Suche mit anmeldungsfreiem Fallback, Deep Research und parallele Multi-Agenten-Recherche für DeepSeek Harness. Kostenlose Ebene: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (alle ohne Schlüssel, live geprüft); api la

Terminalartiger Composer für die DSH-Web-GUI: Shell-Prompt-Verlauf (↑/↓, Präfixsuche, Ctrl+R), Codex-ähnliche Vervollständigung und Vorhersage des nächsten Prompts (mit Tab oder → übernehmen), Auswahlleiste (kopieren/zitieren/im Seitenchat fragen), Einfügen per Rechtsklick, verschiebbares Chat-Inhaltsverzeichnis und paralleler Seitenchat rechts.

Eine Web-Roman-Schreib-Engine für DeepSeek Harness: paralleles Entwerfen, Gliederung und Brainstorming mit einem separaten DeepSeek-Schlüssel, Verwaltung von Hintergrundwissen und Vorausdeutungen, semantische Vektorsuche, eine Korpusbibliothek, ein Nutzungsprotokoll, mechanisches Korrekturlesen und ein lokaler Serialisierungsplan.

Multi-Engine-Websuche für Coding-Agenten – ein SearchBoost-Kern (fusionierte Suche, fetch, X) mit MCP- (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), pi-Erweiterungs- und DeepSeek-Harness-Bundle-Adaptern

Rollenbasierte KI-Schwärme für DeepSeek Harness: ein Architekt plant, parallele Builder führen aus, Reviewer sichern die Qualität, und ein Integrator liefert aus. Modell-Pinning pro Rolle mit Fallback-Ketten, Review-Schleifen, Evidenz-Verträgen, von Menschen gesteuerte Reviews, quotenbewusstes Pause/Resume sowie ein Live-Kanban + Flussdiagramm in der Web-GUI. 40 Tests; Installation von GitHub oder npm.

Mixture-of-Agents-Plugin für DeepSeek Harness: ein /moa-Slash-Befehl fächert einen Prompt parallel an mehrere Modelle auf, führt deren Antworten in einem Datei-Arbeitsbereich zusammen und integriert sich mit Live Canvas für visuelle Ausgabe.

Multiagenten-Orchestrierungs-Preset für DeepSeek Harness. Der chief orchestrator implementiert nie selbst: Er sortiert Anfragen, lässt einen PM-Experten planen und delegiert die Umsetzung über ein zusammengeführtes Experten-Roster (Listen- und Aufruf-Tools). Parallele Arbeit wird über ein Abhängigkeits-DAG-Taskboard koordiniert; die Kommunikation läuft über einen dateibasierten message bus, die Auslieferung erfordert eine unabhängige Prüfung. Enthält 11 Kerneexperten. Weitere Teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) lassen sich in Settings mit einem Klick über GitHub/CDN herunterladen und per sha256 prüfen. npm-Paket dsh-expert-orchestrator; benötigt DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Aggregierter Web-Suchanbieter, der eine Abfrage gleichzeitig an 11 Engines (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) verteilt, per URL dedupliziert und die Ergebnisse zusammenführt. Enthält eine Einstellungskarte zum Umschalten der Backends, Speichern von API-Schlüsseln im Credential-Store und Anpassen von Parallelität und Timeouts.

Leitet jede delegierte Aufgabe automatisch und intelligent an das bestkonfigurierte Modell weiter – mit Aliassen, Fähigkeits-Tags und Nutzungshinweisen –, damit Routinearbeit schnell und günstig bleibt, während komplexe Arbeit an stärkere Spezialisten geht. Konfiguriere dein Modellteam in der Web-UI oder per geführtem Setup, führe Spezialisten parallel mit zuverlässigem Ergebnis-Merging aus und sieh das gewählte Modell in Subagent-Ansichten und direkt im Tasks-Baum von Better Sidebar auf einen Blick.

Voreinstellung für Engineering-Workflow-Agent für dsh: fünf Phasen mit Toren (Anforderungsklärung, Plangenehmigung, TDD, parallele Subagenten, verifizierter Abschluss) mit sechs Workflow-Fähigkeiten, übernommen von obra/superpowers.

Datei-Claim-/Release-Schutz für parallele DSH-Sitzungen im selben Workspace (Heartbeat-basierte Übernahme veralteter Claims, Bereich für ausstehende Drei-Wege-Merges).

Tiefenrecherche als Agentenmodus: eine einzige geprüfte Schleife, die plant, in adaptiven parallelen Runden forscht — gesteuert von den Lücken, die die Forscher selbst benennen —, einen zitierten Bericht synthetisiert und ihn dann adversarial überprüft, anstelle eines Skripts, das das Modell pro Aufruf neu schreibt. Fragen, die das Rundbudget nie erreichte, werden im Bericht benannt, statt verworfen zu werden.

Windows-PowerShell-5.1-Skill für große GitHub-Release-Assets. Host nur lesend prüfen: Proxy-Ports, System-Proxy/Umgebung, Clash-Verge-Core/-Konfiguration, curl-Version. Vier Wege parallel messen (Proxy, headless Core, Mirrors, direkt), danach kurz zeitbegrenzte Parallelität testen. Per parallelen curl-Byte-Ranges laden; Bytes und SHA256 gegen Digest prüfen. Test unter 100 MB oder ab 3 MB/s je Verbindung überspringen. Autorenmessungen: 6,3× gedrosselt (1.234→7.759 KB/s), 0,72× schnell (5.829→4.175 KB/s). Kein aria2/7z; ändert Proxy nicht, fragt nicht nach Ports/Parallelität. Fehlt es: echte Kandidaten plus `ASSET_NOT_FOUND`, kein Ersatz. Ohne Digest nur Größenprüfung: `DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST`.