Plugins

Evidenzbasierte Aufmerksamkeitsüberwachung für DeepSeek Harness mit C0–C3-Richtlinie, deduplizierten Inbox-Warnungen, Ruhezeiten und geschwärzten Ergebnisaufzeichnungen.

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Führt isolierte Installations- und Smoke-Testläufe für DSH-Plugins in Wegwerfprofilen aus und liefert strukturierte Bestanden/Nicht-bestanden-Datensätze sowie Batch-Matrizen, ohne dein echtes Profil anzutasten.

Dateiaktivitäts-Tab in der DSH-Seitenleiste: zeichnet Datei-Lese-/Erstell-/Änderungsvorgänge von Agent und Seitenleiste auf (einschließlich in Bash-Befehlen verborgener Dateioperationen), mit Sitzungsisolation, Bestand nach Neustarts und schwebender Vorschau per Klick auf eine Datei (npm: `dsh-file-activity`).

Zeichnet jedes Agenten-Schreiben, jede Bearbeitung und jedes Shell-`rm` in ein Schatten-Git-Repository ein und prüft sie dann Hunk für Hunk in VS Code — jede Änderung akzeptieren oder zurücksetzen. Benötigt die begleitende dsh-review-vscode-Erweiterung; das Panel erscheint nur in der Webview von VS Code.

Verbindet DeepSeek Harness mit Busabase: Arbeitsbereichswissen durchsuchen, mit strukturierten Datensätzen und Apps arbeiten, Schreibvorgänge als prüfbare ChangeRequests einreichen und Ergebnisse in Live-Karten untersuchen.

Fügt lokales PDF-Lesen, eine dauerhafte Paper-Bibliothek, nachvollziehbare Evidenzaufzeichnungen sowie Tools zum Vergleichen und Zusammenführen mehrerer Paper hinzu.

Verwalten Sie Gesprächsdatensätze über die Einstellungsseite der DSH-Web-GUI: eine ganze Sitzung löschen (Archiv plus physische Protokollentfernung) oder eine einzelne Nachricht (das Löschen einer Nutzernachricht zieht die Antworten des Assistenten und Tool-Ergebnisse nach sich). Laufende und aktuelle Sitzungen sind geschützt.

Technische Vorschau des lokalen Graph-Speichers für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug globale und aktuelle Projektevidenz des Eigentümers ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt die Provenienz von Projekt, Sitzung, Akteur und Quelle für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Lokaler Graph-Speicher in technischer Vorschau für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug besitzerweite und projektbezogene Belege ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt Projekt-, Sitzungs-, Akteurs- und Quellenherkunft für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

SSH-Terminal-Panel und KI-Verbindungsmanager für DeepSeek Harness: modellgesteuerte SSH-Verbindungen (verbinden/ausführen/auflisten/Status/trennen), automatisch gespeicherte Verbindungsdatensätze, Keep-alive + automatische Wiederverbindung, Ausführungs-Mutex, anmeldedatensichere Authentifizierung und eine Multi-Terminal-Benutzeroberfläche im XShell-Stil.

Zeigt das DeepSeek-Guthaben und die geschätzten täglichen Ausgaben an, fusioniert externe Vision-Call-JSONL-Datensätze und fügt ein Dashboard pro Sitzung mit Modellstatistiken, TTFT, Cache-Rate, Call-Logs, Kostenschätzungen, Filtern und CSV-Export hinzu.

Feishu-(Lark-)Integration für DeepSeek Harness: 25 Tools für Chat-Nachrichten und -Verlauf, Cloud-Dokumente (einschließlich Wissensdatenbank-Seiten, generierter Diagramme und Bilder), bitable-Datensätze, Tabellenkalkulationsbereiche und Drive-Berechtigungen — mit Ihrer eigenen selbst erstellten Enterprise-Feishu-App.

Kontextmanager für DeepSeek Harness: fasst jeden Turn automatisch in nach Priorität sortierten Einträgen zusammen, spielt sie zusammen mit angehefteten sitzungsübergreifenden Notizen und eigenem Text in jede Anfrage an das Modell ein und faltet echte Unterhaltungsbereiche beliebiger Größe in Zusammenfassungen, um Tokens zu sparen. Persistent und neustartsicher. HINWEIS: manuelle Installation in mehreren Schritten – die drei Paketordner nach profiles/node_modules kopieren und die angegebenen Zeilen aus cordis.patch.yml ergänzen, dann DSH neu starten; keine standardmäßige Installation mit einem Befehl.

Plugin für Berechnungen in Elektrotechnik und Elektronik für DeepSeek Harness: Jede Berechnung läuft über eigene Werkzeuge auf selbstbeschreibenden komplexen Wertobjekten in SI-Basiseinheiten, mit einer isolierten Voreinstellung für einen Rechenagenten und einem Aufzeichnungspanel, das jede Lösung auf der Festplatte archiviert.

Führt ein lokales Aufgaben-Ergebnisregister für DSH, prüft Akzeptanzkriterien anhand deterministischer Nachweise, erfasst Nutzerentscheidungen und Token-Nutzung und unterstützt Digest-gebundenen Export.

Intelligenter Formular-Skill: Strukturierte Erfassung für Rechnungen, Kontobücher und Protokolle mit automatischer Kategorisierung und regelmäßigen Berichten.

Ermöglicht es einem lokalen DeepSeek Harness-Agenten, BailingHub zu verwenden, um Daten abzufragen, Datensätze zu aktualisieren und zulässige Aktionen in einem Online-Shop, einer SaaS oder einem anderen Verwaltungssystem auszuführen.

Selbstpflegendes Übergabe-Gedächtnis pro Arbeitsverzeichnis und Git-Branch: zeichnet Runden auf, verdichtet sie zu prägnantem Markdown und spielt das Ergebnis aus ~/.agent/agent-handoff in künftige Sitzungen ein, byte-kompatibel mit pi-handoff.

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

One settings page that lists every subscription sign-in the harness can offer and walks you through it — ChatGPT (Codex), Claude, GitHub Copilot, OpenRouter, Kimi and xAI — reading the list from the authorization seam instead of hardcoding providers, and showing credential records no registered flow claims any more.

Go (weiqi) review coach: parses SGF records, backfills winrate and score analysis with a bundled KataGo engine, explains the costly moves in the chat, and writes the commentary back into an SGF copy; a web panel shows the board with problem moves, AI choices and variations.