Plugins

Gemeinsames Multi-Agent-Task-Board (Erstellen/Beanspruchen/Statuswechsel/Abfrage) über einen Cordis-Service-Key.

Erkennung von totem Code in KI-generierten Codebasen: graphlint erstellt einen Abhängigkeitsgraphen, findet von keinem Einstiegspunkt aus erreichbaren Code, um die Codebasis zu bereinigen und die funktionale Wirksamkeit zu verstehen, und stellt DSH-Agenten die Tools graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config sowie einen graphlint-Skill bereit.

OpenCode Go plan usage display for the DSH web GUI: a persistent badge under the composer shows rolling/weekly/monthly usage percents with reset countdowns; click to expand a card; agents can query the balance via the `opencode_go_usage` tool.

DeepSeek-Harness-Plugin-Bundle: graphlint-Tools zur Dead-Code-Erkennung für Agenten (graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config + graphlint-Skill).

CSV (RFC 4180) parsen/abfragen/aggregieren/konvertieren mit einem State-Machine-Parser ohne Abhängigkeiten.

JSON-Abfragen mit einer JMESPath-Teilmenge.

Database tools for agents: list/query/exec/schema across SQLite/MySQL/PostgreSQL, with lexer-grade read-only protection, row caps and an approval-gated write path.

Fragt 64 chinesische Prüfungen (Gaokao/Aufnahmeprüfung für den Master/CET-4/6/CPA/Rechtsanwaltsprüfung …) mit regelbewusster Datumsberechnung (2. Samstag, 1. Sonntag) und Countdowns ab.

Turns local markdown and text documents into a queryable knowledge base with hybrid semantic and keyword search, citation verification, and source injection.

DSH WebUI session query navigation with a faint conversation-edge rail, a hover list of real user queries, and click-to-jump back to the matching bubble.

Full-text global search for the DSH Web GUI: a sidebar search box that searches history sessions (via the sessionQuery index, with a per-session scan fallback) and settings panels, highlights matches, and jumps to the matching session or settings card.

DeepSeek-Harness-Plugin: fragt AI-Monitor-Guthaben/-Nutzung aus lokalem SQLite ab — kostenbewusster Agent, automatische Buchführung über den AI-Monitor-Proxy.

DeepSeek-Nutzungsmonitor für DeepSeek Harness: Kontostandsabfrage und Zusammenfassung des Token-Verbrauchs als vom Modell aufrufbare Tools.

Ein DeepSeek-Harness-Plugin, das claude-mem integriert: Abfragen, Kontext-Injektion, manuelles Speichern und Sitzungslebenszyklus über die HTTP-API eines lokalen claude-mem-Workers

Durchsucht, listet und liest vergangene und aktuelle Sitzungen über den harness-eigenen `sessionQuery`-Dienst: nutzt den SQLite-FTS5-Index, wo eine Installation ihn aktiviert, und weicht sonst auf einen begrenzten Scan von den neuesten Einträgen aus.

A typed, inference-capable ontology (TBox + ABox) plugin for DeepSeek Harness — durable domain knowledge the agent can define, assert against, and query under schema constraints.

The claude-obsidian-derived knowledge-suite skills (wiki, wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint, save) as a DeepSeek Harness plugin, with attribution.

Native DeepSeek Harness tools for an Obsidian wiki vault: wiki_query, wiki_write, and wiki_lint implement the mechanical core (path routing, delta tracking, index/log bookkeeping, health checks) of the wiki skill suite.

Persistent model tool-call trace recorder: every tool call is durably written to a JSONL file that survives restarts, queryable via a structured call_trace tool and a callTraceHistory service, with size rotation and an optional floating canvas UI add-on.

Notion connector for DeepSeek Harness: search, read, query, create, update, and append Notion pages and databases via six agent tools, with a Web settings page — configured once with an Integration Token.

Native per-workspace memory on the harness's own seams: facts and a bounded always-on profile on the storage-domain JSON unit, approval-gated writes with `(sessionId, seq)` citations, deterministic recall plus session-query FTS over past sessions — no external server, no custom SQLite.

Adds a configurable humanized whale-girl maid persona with immersive roleplay, speaking modes, and a lightweight layered memory with query-triggered recall.

Schlanker, bedarfsgesteuerter Kontextabruf: Tools context_query / context_slice / context_grep, die bereits gespeicherten Verlauf mit replay-sicheren Zitaten zurücklesen.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis für das Modell: durchsucht alle vergangenen Sitzungen per Volltext (SQLite FTS5 über ctx.sessionQuery) und bringt die am besten passenden Auszüge zurück in den aktuellen Kontext.