Plugins

OpenViking-Speicher- und Kontextpaket für DeepSeek Harness: automatischer Abruf vor jedem Schritt und Profil-Injektion, Sitzungserfassung, Schutz von `viking://`-URIs sowie Speicher-Abruf-/Schreibwerkzeuge, die von einem OpenViking-Server unterstützt werden.

Ein `describe_image`-Vision-Tool für rein textbasierte Modelle: Bilder (lokaler Pfad, URL, Anhang) werden an einen konfigurierbaren, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt gesendet, und nur der zurückgegebene Text gelangt in die Sitzung.

Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bild einfügen, strukturierte JSON-Belege erhalten (OCR, Layout, Semantik).

Gemeinsamer Markdown-Speicher für DSH und andere Coding-Agents, mit automatischer Erfassung, Vor-Schritt-Kontextinjektion, durchsuchbarem Abruf und Selbstevolution von Speicher zu Skills über ein Review-Panel.

DSH-Kontext-Einblickspanel: Context-Dashboard + Befehl /context + Context-Browser — zentrales Management des Kontext-Lebenszyklus mit kategorisierter Zusammensetzung, Inhaltsdetails, Entwicklungstrends, Kompaktierungs-/Injektionsereignissen und Statistiken.

Liest die Session-Dateien, die dreiunddreißig andere Coding-Agents auf dieser Maschine bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und mehr — auch Sessions von vor der Installation: sechs Tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), ein /deja-Befehl und optionales automatisches Recall im Runtime-Kontext. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Kostenlose Vision für reine Textagenten: integrierte, schlüssellose Vision-Chain plus Pixel-Tools (Q&A, Grounding, Zuschneiden, Pixel-Diff, Farben, OCR, SVG-Trace, Freistellen, Screenshots); Bild einfügen zur Nutzung.

Vision für reine Textmodelle: Fügen Sie ein Bild ein und das Modell wechselt zur Vision-Toolkit-Variante für Bild-Q&A, Mehrbildvergleich, Lang-Screenshot-OCR, Screenshot-zu-UI-Reproduktion, Element-Grounding und Pixel-Diff. Standardmäßig kein API-Key erforderlich — Bilder werden vom kostenlosen, vom Autor gehosteten Dienst verarbeitet, 100 pro Maschine pro Tag; konfigurierbar auf Ihren eigenen Anbieter.

Verbindet dsh über stdio MCP mit einer lokalen SandBase-Harness-Laufzeitumgebung zur Verwaltung von Agenten und Sitzungen, zum Streamen von Turns, zur Inspektion von Artefakten und zum Abbrechen von Arbeiten.

Design-Skill für UI- und Marketing-Grafiken auf der Superdesign-Leinwand: liest das Repository, um den Kontext zu erfassen, extrahiert dessen Designsystem und generiert und iteriert dann über die Superdesign-CLI verzweigbare Designentwürfe, Ablaufseiten und wiederverwendbare Komponenten.

Websuche-Brücke für reine Textagenten: das Web oder X befragen, strukturierte JSON-Belege erhalten (Suche, Abruf, Zitate).

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

Das offizielle billion-context-Plugin: ein Kontextkomprimierungs-Plugin für kleine Kontextfenster (ein 100K-Kontext reicht aus), Token-Einsparungen (5× weniger Tokens) und monatelange Einzelsitzungen (Milliarden von Tokens).

Agentenübergreifendes, local-first persistentes Gedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness (DSH), unterstützt von Mnemon. Es teilt Langzeitgedächtnis zwischen Mnemon-fähigen Agents und fügt Laufzeitgedächtnis, durchsuchbare Projektdokumente, semantischen Recall, Knowledge Graph und eine Seitenleisten-UI hinzu.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

Mnemotechnik-Ebene.

Die Funktionen von DeepWatch, installierbar in ein bestehendes DeepSeek Harness-Profil

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

Agent-Fähigkeit für DeepSeek Harness: überarbeitet russischen Text, um 64 Marker der KI-Generierung (Bürokratismen, Lehnübersetzungen, ChatGPT-Fingerabdrücke) zu entfernen, mit korpuskalibriertem Scanner, Audit-Modus und Autorenstimme-Kalibrierung.

Ein live iOS-Simulator oder per USB verbundenes iPhone innerhalb der Unterhaltung: 22 Agententools zum Starten, Bauen und Steuern der UI über Accessibility-Identität oder OCR-Text, List-Row-Aktionen und SwiftUI-Preview-Hot-Reload sowie ein streamendes Seitenleistenpanel, das du antippen und ziehen kannst.

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

Terminal-Arbeitsbereich für DeepSeek Harness mit lokalem VS Code JSON/JSONC-Themenimport, geerbten Terminal-Hintergrundeffekten, Maus-Textauswahl, strukturierten Werkzeug- und Diff-Ansichten, Session/Profile/Plugin-Verwaltung und Skill/MCP-Browsern.

Lokal von Git gestütztes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness mit hybrider CJK-/Englisch-Suche, zitiertem Kontext, transaktionaler Synchronisierung, Vorschauen und Rollback.

Verschiebt eine bestehende DSH-Sitzung über eine in der Vorschau anzeigbare Übergabe in fünf Abschnitten zu einer anderen Agent-Voreinstellung, erhält die Quellsitzung und pausiert das Ziel entweder zur Bestätigung oder setzt sofort fort.