Plugins

Fügt eine Einstellungskarte hinzu, um prompt-inject.md zu bearbeiten, Regelsätze von AGENTS.md oder CLAUDE.md zu verwalten, auf Plugin-Updates zu prüfen und reversible lokale Paket-Updates anzuwenden oder wiederherzustellen.

System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: hängt an Position 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung an, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungs-Metadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Armor-Status-Badge, das von einer Session-Projektion gespeist wird.

System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: fügt bei Reihenfolge 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung hinzu, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungsmetadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Statusabzeichen für die Schutzschicht, das von einer Sitzungsprojektion gesteuert wird.

Softwareentwicklungs-Methodenpaket für Coding-Agenten mit Skills für baseline-orientierte Planung, systematisches Debugging, Prompt-Hygiene, Verifikation vor Abschluss sowie Reparatur-/Stilllegungs-Tracking.

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.

`@file`-Erwähnungen im Codex-Stil: Workspace-Dateien im Composer durchsuchen und ihre Inhalte an Prompts anhängen.

`@file`-Erwähnungen im Codex-Stil: Workspace-Dateien im Composer durchsuchen und ihren Inhalt an Prompts anhängen.

PLUR-Speicher für DeepSeek Harness – Engramme werden direkt in den Prompt injiziert, kein Tool-Aufruf erforderlich

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

Pi-Host-ABI-Kompatibilitäts-Engine: Nach einer einzigen Installation werden unveränderte Pi-Erweiterungen aus npm mit `dsh plugin add <pi-package>` als native DSH-Plugins eingebunden. Ende-zu-Ende verifiziert auf unangetastetem DSH mit pi-mcp-adapter (vollständiger MCP-Manager: OAuth, Ressourcen, Prompts, MCP Apps, Elicitation, Sampling), @tintinweb/pi-subagents, pi-code, pi-hermes-memory und pi-background-tasks; `pi2dsh inspect` meldet die Kompatibilität eines Pakets vor der Installation.

Fügt einen deepseek-web-Anbieter hinzu, der die Webmodelle von chat.deepseek.com in DSH nutzt, mit Browser-Login-Erfassung, PoW-Anfragesignatur, SSE-Streaming und promptbasierten Werkzeugaufrufen.

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.

Kuratiertes dateibasiertes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness — menschenlesbare Markdown-Notizen, ein einziger Klartext-Dateispeicher, der über Hosts hinweg gemeinsam genutzt wird (von git ignoriert, wenn er sich in einem Projekt-Repository befindet), und eine deterministische Indexobergrenze, die von ctx.tools.guard() durchgesetzt wird

Projektbezogener sitzungsübergreifender Speicher: siebenschichtiger SQLite-Speicher (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) auf node:sqlite, cache-freundliche Injektion bei der ersten Nachricht plus Keyword-Treffer pro Nachricht, die Tools memory_remember/search/find_similar/read/update/project sowie Konsolidierung im Leerlauffenster („dream“) mit Sperrung zur Spitzenlastzeit. Prompttexte werden als sprachspezifische Datendateien mitgeliefert — das Framework unterstützt mehrsprachige Nutzer.

Session-Miniaturansicht in der Scrollbar-Gosse: maßstabsgetreue, nach Ereignistyp farbcodierte Bänder, Ankerpunkte für Benutzernachrichten und Fehler, automatisch nachladender Verlauf oben, eine Hover-Wand mit jedem Prompt der Session und ein dreistufiger Kartenmaßstabs-Umschalter.

Proaktive assoziative Gedächtnisfunktion für DSH: injiziert an einer festen Grenze promptfreies Recall, mit dreischichtiger Auto-Konsolidierung, Skill-Kristallisierung und Astra-artigem Kontextmanagement. Enthält Übergabeprotokolle und ein PLAN-Whiteboard, die Fensterwechsel des Kontexts überstehen, sowie Wasserstandserkennung mit automatisch erkanntem Modellfenster. Lokale Markdown-Speicherung, modellagnostisch, null Abhängigkeiten; lexikalische 0-GB-Untergrenze mit optionalen semantischen Ebenen.

Schreibgeschütztes Sicherheits- und Compliance-Plugin für DeepSeek Harness: Prompt-Injection-Erkennung, chinesische PII-Schwärzung und ein lokales Konfigurations-Audit mit geschwärzten, reproduzierbaren Berichten.

Ein-Klick-Prompt-Verbesserung (5 Modi, Memory-Chain, Multi-Modell-Fallback) plus Spracherkennung (Cloud Qwen3-ASR / Offline SenseVoice, automatischer Stopp bei Stille) für den Composer, mit Ein-Klick-Neustart des DSH-Dienstes.

Kausaler Speicher für dsh: eine abhängigkeitfreie MCP-stdio-Brücke, die die 17 Tools des causal-memory-Servers unter klaren Namen (ohne Präfix mcp__) einbindet — Entscheidung-→-Ergebnis-Kanten mit typisierten Beziehungen (caused / enabled / prevented) in einem lokalen SQLite-Speicher, der Kompaktierungen übersteht — plus ein angehefteter System-Prompt-Abschnitt. Erfordert die Binärdatei des causal-memory-Servers im PATH (pip install causal-memory oder ein vorkompiliertes Release).

DeepSeek-Harness-Integration für OpenContext mit dauerhaftem sitzungsübergreifendem Speicher, automatischer Prompt-Erfassung und -Abruf, Sitzungszusammenfassungen, strukturierten Erkenntnissen und Dokumentenabruf.

Injiziert bereitstellungskonfigurierte System-Prompt-Abschnitte und Referenzaustausche durch Stream-Abfang in jede Konversationsanfrage, mit einem Web-Einstellungspanel.

🎬KI-Regisseur: MiniMax-H3-Videogenerierungs-Plugin unter der Regie von DeepSeek-Harness. 🤖Mehr als Prompts. 🪄Canvas-UI.

Auto-Memory im Claude-Code-Stil, nativ: typisierte Memory-Dateien (user/feedback/project/reference) mit einem MEMORY.md-Index, der automatisch in den System-Prompt injiziert wird (kein Footprint im leeren Zustand); memory_write/read/list/delete folgen den Schreibregeln von Claude Code (Deduplizieren-und-Aktualisieren, absolute Datumsangaben, Querverweise); Ebenen auf Workspace- und Nutzer-Scope, prozessübergreifendes File-Locking mit Recovery verwaister Locks, reines Markdown auf der Platte, keine externen Dienste, keine Embeddings.