Plugins

Fest verankertes Wal-Widget in der Ecke für die DSH-Web-GUI — Guthaben, heutige Nutzung und Kosten pro Zug mit Spitzen-/Nebenzeit-Tarifen, editierbare Guthaben-Alarm- und Tagesbudget-Bubbles, modulbasierte eigene Bubbles-Warteschlange mit A/B-gewichteten Auswahlmöglichkeiten und zufälligen Zeilen oder Bildern, über 30 Anbieter-Vorlagen (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax und mehr) mit Guthaben und Abo-Kontingent pro Modell, dazu Task-Ende-Sound, importierte Audiodateien, eigene Rollen und ein Ressourcen-Manager. Nur lokal, keine Telemetrie.

iPolloWork HyperFrames Video Studio und 27 bearbeitbare Videovorlagen als native Konversationsansicht für DeepSeek Harness.

Visuelles Videostudio mit bearbeitbarer Timeline, Animations- und Mediensteuerung, 27 Vorlagen, KI-gestützte Entwurfsübergabe für das gesamte Video und die Auswahl, Validierung, Vorschau und Export.

Visuelles Design-Studio für Websites, App-Prototypen, Poster, Karten, Berichte und Magazine, mit Vorlagen, direkter Elementbearbeitung, auswahlbewusster KI-Entwurfsübergabe und Export.

TongFlow-Filmcrew-Studio für Bild-, Sprach-, Musik- und Videoproduktion: Der Agent erstellt assetbezogene TongFlow-Workflow-Dateien (.tongflow.json), die über TongFlow-Plugins ausgeführt werden, mit eingebetteter Workflow-Canvas, Shot-/Character-/Take-Projektlayout und Manga-Drama-Vorlage; Sitzungen, die mit @tongflow beginnen, öffnen die Studio-Ansicht.

Setzt unterbrochene DSH-Web-Anfragen automatisch fort: sendet nach Netzwerk-, Timeout- oder Host-Crash-Fehlern ein in die Warteschlange gestelltes „继续“ (Fortsetzen), mit Fehlerklassifizierung, adaptivem Backoff, vorlagenbasiertem Fortsetzungstext und Browser-Benachrichtigungen.

Steuern Sie einen lokalen oder Remote-ComfyUI-Server aus DeepSeek Harness: Die Tools comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow erzeugen und bearbeiten Bilder und Videos, mit einer Workflow-Bibliothek (Graph-Extraktion: pro Komponente / Hauptfluss / alle), einem Ladebereich mit automatischer Auflösungsanpassung, einer Live-Warteschlange, SDXL- und Wan-2.1-Vorlagen, einem Begleit-Skill und einem Media-Proxy gleicher Herkunft.

Local-first MCP-App für wissenschaftliche Abbildungen. Importieren, überprüfen und veröffentlichen Sie eine globale Bibliothek auf der Festplatte; verwenden Sie exakte Vorlagen in Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor und Wisp wieder.

Toolkit zur Verarbeitung chinesischer Regierungsdokumente: GB/T 9704-Formatprüfung, automatische Korrektur, Inhaltsrevision (rote Annotation + Durchstreichung), Vorlagenerstellung, Markdown-zu-docx-Konvertierung und Kopf-/Fuß-/Seitenzahleneinfügung für 24 offizielle Dokumenttypen.

Profilverwaltungskarte für die DSH Web GUI: DSH-Profile unter ~/.dsh/profiles anzeigen, erstellen (base- / web- / headless-Vorlagen), kopieren, umbenennen und löschen, mit profilbezogener Portkonfiguration und kopierbarem Startbefehl.

Speichern Sie jeden wiederkehrenden, lästigen Vorlagen-Prompt — ein Mausklick fügt ihn in den Composer ein und erspart Ihnen die Mühe. 🌹

Erzeugt konfigurierbare, deterministische Sitzungstitel für DeepSeek Harness aus semantischen Prompt-Feldern und Vorlagen.

Steuert das wissenschaftliche Plotten mit OriginLab Origin aus dem KI-Chat über MCP: 62 Tools. Watchdog für modale Dialoge, LabTalk-Sicherheitsschleuse, release/reconnect, Fits mit anfänglichen/festen/gewichteten Parametern, feingranulare Plot- und Sheet-Bearbeitungen, Matrix-Tools, deklaratives FigureSpec-YAML (diffbar und replaybar), schreibgeschützter MCP-Ressourcen-Snapshot, matplotlib-figure-Bridge, PowerPoint-Assembly mit Panelbeschriftungen, Suche in der Graph-Gallery-Vorlagen, EPS-Export, Dateizugriffs-Whitelist, visuelle Regressionsbaseline und editierbares OPJU-Ergebnis mit deterministischer Rücklese-Verifikation.

Fügt eine Optimize-Schaltfläche neben dem Composer hinzu, die den Prompt-Entwurf mit SSE-Streaming, Konversationskontext-Bewusstsein (Template- vs. Intent-Polish-Strategien), einer Edit-Continuity-Speicherkette, Undo sowie Modell-Routing mit Fallback und Konnektivitätstest analysiert und umschreibt.

Pro-Subagent LLM-Anbieter/Modell-Auswahl mit Rollen-Templates.

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

Terminal-artiger Eingabeverlauf für den Web-Composer: kantenpriorisierter Abruf per Pfeiltaste mit exakter Wiederherstellung von Entwurf/Cursor, browserlokal persistenter Verlauf, Rückwärtssuche mit Ctrl+R und Bewusstsein für den gleitenden Kontext; Version 0.5.0 fügt eine intelligente Eingabeschicht hinzu — sitzungsübergreifende Snippets (/save, /load), Prompt-Vorlagen mit Variablen, Wiederverwendungs-Einblicke und Hervorhebung von Kompaktierungs-Zusammenfassungen.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

Expert-Preset für DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): Chefkoordinator + 17 Domänen-Subagenten mit Auto-Delegation. Funktionen: Taskboard (Zustände pending/ready/running/done/failed, DAG, atomare Beanspruchung, Retry, Wiederherstellung), Quality Gates (5-stufige Pipeline: Anforderungen, Implementierung, Verifikation, Prüfung, Integration; 2 Überarbeitungen), Five-Anchor (Prüfung/Konvergenz/Anti-Drift/Zusammenarbeit/Ressourcen), Near-distance (Vorlage Identität/Aufgabe/Ausgabe), progressive Offenlegung (~28 % Token-Einsparung), Persistenz, P2P-Bus, Kreuzprüfung, Erfahrungspool, Schnellweg, Auto-Retry. 17 Experten: Daten, Redaktion, Recht, PM, Frontend, UI/UX, Architekt, Social, Growth, Quant.-Finanzen, Backend, DevOps, DB, QA, Sicherheit.

Plugin-Vorlagen-Repository (basierend auf dem offiziellen turtle-ui-Repository).

Vorlage für die Entwicklung von deepseek-harness-Plugins.

Plugin für Persona-/Master-Prompts pro Konversation: Persona-Vorlagen aus der Composer-Toolbar erstellen, bearbeiten, wechseln und löschen, mit systemischer Prompt-Injektion höchster Priorität, festen Interaktions-Leitplanken, Vererbung für Subagenten, Standard für neue Konversationen und lokaler JSON-Persistenz.

Vorlagengesteuerte Code-Review-Fähigkeit: Fünf-Schritte-Review-Flow, Schweregrad-Einstufung (kritisch/mittel/gering), vierdimensionale Bewertung (Qualität, Sicherheit, Performance, Wartbarkeit), duale Text- und HTML-Berichtsausgabe und eine On-Demand-Referenzwissensdatenbank.

Cordis-/hongtou-Befehl: zweiphasige Pipeline (strukturiertes LLM-JSON + deterministisches Word-2003-XML-Template-Rendering)