Plugins

Der blaue, große, dicke Fisch durchstöbert Bilibili für dich: Er kommentiert in deinem Namen, sendet interessante Fundstücke per DM und führt Tagebuch sowie Erinnerungen für Langzeitzusammenfassungen. Er filtert Videos nach deinem Geschmack, erstellt Markdown-Digests und kann Kommentare beobachten und beantworten. Im Circle Mode antwortet er nur in Threads, zu denen der Video-Uploader ausdrücklich in einem Top-Level-Kommentar eingeladen hat; normale Zuschaueranfragen zählen nicht, und er startet nie einen neuen Top-Level-Kommentar. Kommentieren, DMs, Autostart und Kommentarüberwachung sind standardmäßig ausgeschaltet. Benötigt Node 22, DSH 0.1.7-rc.1+, ein angemeldetes Bilibili-Konto, eine Model-Route und Python.

Eine Roman-Schreibwerkbank für DeepSeek Harness: du gibst Kandidatenpassagen Daumen hoch oder runter, und das Modell destilliert daraus ein kurzes Präferenzprofil, das in spätere Drafting-Aufrufe mitgeht, während das Manuskript aus dem Drafting-Kontext bleibt. Dazu ein Kapitelboard, Schreibpakete pro Kapitel, annotationsbezogene Überarbeitung, die nur den annotierten Absatz neu schreibt und den Rest byteweise verifiziert, ein Projektjournal und lokale Pacing-Prüfungen.

Wal-Maid mit Glas in einer Ecke des DSH-Fensters. Sucht auf Bilibili nach deinen Interessen und sortiert nach Like-, Coin- und Favoritenrate statt Aufrufen; bringt passende eingelegte Snacks mit. Ist ein Suchbegriff erschöpft, nimmt sie einen anderen Weg. Fünf Treffer landen im Glas, zu jedem Video gibt es eine Inhaltsangabe. Nachrichtenthemen: nur letzte zwei Wochen; Spielhilfen und Musik: ohne Begrenzung, jedes Thema entscheidet selbst.

Plattformübergreifendes Agent-Skills-Monorepo, das als DeepSeek-Harness-Profilbundle eingebunden wird und Skills für chinesisches Schreiben, Git, Plugin-Entwicklung, „Taste" und semantisches Linting bereitstellt.

Ein akkumulierter Design-Geschmacks-Korpus für DSH-Agents: Füttern Sie ihn mit guten und schlechten Beispielen, destillieren Sie Prinzipien und prüfen Sie neue Designs anhand gelernten Urteils statt eines festen Regelsatzes.

Ergänzt DeepSeek Harness um ein Stimmungssystem: 33 benannte Stimmungen werden alle 3–6 Stunden bewertet und pro Nachricht leicht angepasst; außerdem gibt es sitzungsübergreifendes Gedächtnis, eine Bibliothek ästhetischer Vorlieben und ein verschlüsseltes Tagebuch. Das Modell kann alle Stimmungs-, Gedächtnis-, Vorlieben- und Tagebuch-Tools aufrufen; die fünf Module haben eigene Schalter. Nur das Modell schreibt das Tagebuch; es wird keine Zusammenfassungsvorlage erstellt. Verschlankter Fork von JMX-4869/dsh-mood. Wegen gleicher Toolnamen nur dieses oder das Upstream-dsh-mood installieren.

Lernt Codekonventionen aus Anweisungen/Korrekturen, speichert bearbeitbare Markdown-Regeln mit Vertrauenswerten und fügt sie jeder Sitzung als Referenz hinzu. Veraltete oder widersprüchliche Regeln bleiben zur Prüfung sichtbar, werden aber nicht angewandt.

Taste Skill für DeepSeek Harness: kontextbezogene Frontend-Designhinweise, die schablonenhafte Ergebnisse vermeiden.