Plugins

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).

Persistente Multi-Modell-Trupps, die in den Einstellungen konfiguriert und im Composer ausgewählt werden, mit Modell- und Tool-Richtlinien pro Mitglied. Standardmäßig erledigt der leitende Agent einfache Arbeit selbst und delegiert nur, wenn der gespeicherte Trupp gebraucht wird; delegierte Arbeit läuft als begrenzter DAG mit optionaler Prüfung und Reparatur. Run Center verfolgt Wiederholungen und Tokens pro Mitglied aus offiziellen Harness-Nutzungsereignissen.

Seitenleisten-Nutzungspanel, das Tokens der Relay-Site zuordnet, die jede Anfrage bedient hat, ausgelesen aus Ihrer bestehenden Provider-Konfiguration: Summen für heute/Monat/gesamt, Aufschlüsselungen nach Site und Modell, eine Jahresaktivitäts-Heatmap sowie New API-/Sub2API-/DeepSeek-Guthaben.

Wird mit 25 mitgelieferten Engineering- und Produktivitäts-Skills installiert (mattpocock/skills v1.2.3), keine manuelle Skill-Installation nötig. Mit 30 Milliarden Tokens gebaut. Dieses Plugin liefert 10-fache Entwicklungseffizienz zusätzlich zu den ursprünglichen Skills. GitHub issues ist das wichtigste unterstützte Backend; Markdown ist eine Vorschau; GitLab wird noch nicht unterstützt.

DeepSeek-Harness-Kontrollzentrum für offizielle Guthabenüberwachung, Kosten und Token pro Sitzung, Token-Summen von Drittanbietern, Abschlussbenachrichtigungen, offizielles Aufladen, flexible Layouts und agentengestützte Sitzungssteuerung.

Abrechnungs-Dashboard in der Seitenleiste: aus Sitzungsprotokollen aggregierte tatsächliche Nutzung (Aufrufe/Tokens/Cache pro Modell und Tag), Kostenschätzung in CNY aus einem aktuellen Multi-Provider-Preiskatalog, Routen der Abopläne (coding/token/agent) ausgenommen, sowie Status-Punkte pro Anbieter.

Coding-Abo-OAuth für SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code und Claude Code sowie ein optionales Loopback-OpenAI/Anthropic-Gateway: lokaler Login ohne Token-Einfügen, AUTH-Aktualisierung und -Wiederholung, grok-4.6 xhigh und Koexistenz von API-Key-Routen.

Git-artige Punkt-Zeitleiste am rechten Rand der dsh Web-UI: ein Punkt pro Nutzernachricht, Hover für Inhalt und Metadaten (Zeit, Zug, Dauer, TTFT, Tokens), Klick zum Springen. Fügt außerdem eine Nachrichtenliste der gesamten Sitzung, Suche innerhalb und zwischen Sitzungen, Lesezeichen mit #msg=-Deep-Links und Tastaturnavigation hinzu.

Mobile Fernsteuerung für die dsh-Web-GUI: Scan-to-Pair-QR-Eingabe mit Einmal-Pairing-Tokens.

Design-Ästhetik-Skill-Paket (10 Stile: Dark SaaS, Minimal White, Neumorphism, Brutalism, Glassmorphism, japanischer Minimalismus, Bento Grid, Cyberpunk, Vaporwave, Art Deco) mit lauffähigen Landingpage-Demos: Tokens, Komponentenregeln, Verbotslisten und Abnahme-Checklisten je Stil.

Token-Kosten-Pipeline für DeepSeek Harness: druckabhängige, geschichtete Kompaktierung (verlustfreie Projektion unter 40 % Kontextdruck, darüber LLM-Zusammenfassung), Tool-Allowlisting pro Agent, Langtext-zu-Bild mit Vision-Zusammenfassung und ein /token-status-Befehl, der Druck, Stufen und eingesparte Tokens verfolgt.

Zero-residence-Kontext-Engine: Große Tool-Payloads werden aus dem aktiven Kontext in einen abfragbaren Speicher ausgelagert, sodass nur deterministische Zeiger zurückbleiben und die Prompt-Tokens pro Turn nicht mehr mit dem Transkript wachsen. Maskierte Inhalte werden auf Anforderung wörtlich aus dem Sitzungsprotokoll rekonstruiert – anhand der Tool-Call-ID oder der Session-Seq.

Leitet geeignete Shell-Befehle über rtk, um die Tool-Ausgabe zu komprimieren und Tokens zu sparen.

Plugin-Koordinationsschicht: Plugins deklarieren ihre Fähigkeiten, Befehle werden ohne Model-Aufruf an das zuständige Plugin geroutet, Tool-Schemas werden bei Bedarf geladen, um Prompt-Tokens zu sparen, die Run-Historie verdichtet sich im Leerlauf zu Langzeitgedächtnis, und Fehler werden vor jedem Retry klassifiziert.

Cache-Abrechnung pro Aufruf im Kontextzähler-Popover: aktuelle Summen für Schritt, Runde und Sitzung mit Treffer-/Fehl-/Ausgabe-Tokens und Beträgen, automatische Pekinger Preise für Spitzen- und Nebenzeiten, modellspezifische Tarife sowie Abrechnung von Drittanbieter-Relays.

UI-Harmonizer für DeepSeek Harness: normalisiert unvollständige oder widersprüchliche offizielle UI, gleicht Stilkonflikte zwischen installierten Plugins aus und vereinheitlicht die visuelle Sprache über offizielle Design-Tokens — mit live anpassbarer Chat-Breite, Markdown-Schriftgröße, Workspace-Skala, UI-Schriftstapel und abgerundeter Mittel-Spalten-Karte über Einstellungen → Allgemein; reines Client-dsh-Bundle, null Modellkosten, keine Host-Seite, rückstandsfrei entfernbar.

Web-UI-Politurschicht für DeepSeek Harness: normalisiert die unfertige oder widersprüchliche offizielle UI, löst Stilkonflikte zwischen installierten Plugins auf und vereinheitlicht die visuelle Sprache über offizielle Design-Tokens; Chatbreite, Markdown-Schriftgröße, Arbeitsbereichsskalierung und UI-Schriftfamilie live anpassbar.

css-in-js-Styling-Kit (styled / Token / Styling) für die geforkte Konversations-UI: nutzt die offiziellen --dsw-* Design-Tokens, sodass kein CSS-Modules-Vorkompilierungsschritt erforderlich ist.

Umkehrbare Kontextverschlankung für DeepSeek Harness: TOON-artige verlustfreie tabellarische Neukodierung gleichförmiger JSON-Arrays, per Stride abgetastete Tabellenfenster mit Zeilennummern und Cross-Turn-Deduplizierung für wiederholte Tool-Ausgaben; jeder Ersatz passiert ein Byte-plus-Token-Gate (≤72 % Bytes, strikt weniger geschätzte Tokens), und das Original wird hinter einem `[save-token #id]`-Hinweis auf die Festplatte ausgelagert und ist in einem Aufruf über das `save_token_expand`-Tool abrufbar, mit Abrechnung und vermiedener Token-Messung auf einem Einstellungs-Dashboard.

Deterministische Kontextkompression für dsh – null LLM-Aufrufe, regelbasiertes Beschneiden, das Pfade, Befehle, Fehlerspuren und offene To-dos wortgetreu erhält. Komprimiert ~80k Token auf wenige Hundert.

Verbrannte DSH-Tokens werden zu Räucherstäbchen; gib einen Stab aus, um die heutige Case zu heben oder zu senken. Die Case aktualisiert sich täglich, Liangwei entscheidet das heutige Liangzi, und das Ergebnis wird am Tagesende archiviert.

Kopfleisten-Quotenabzeichen plus Tab zur Nutzungsüberwachung: Live-Guthaben/verbleibende Quote und Countdown bis zur Zurücksetzung je Anbieter, mit Anfragen, Tokens (Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen/Cache-Schreiben), Cache-Trefferrate, geschätzten Kosten und durchschnittlicher Latenz pro Sitzung, Anbieter, Modell und Client, lokal in SQLite gespeichert mit geräteübergreifendem Import/Export.

Einstellungs-Karte für die DSH LLM-Autowiederholungs-Engine: Wiederholungsanzahl, Backoff und Jitter live unter Settings -> General anpassen, mit konfigurierbaren retryableCodes-Chips – die Standardwerte fügen INVALID_REQUEST hinzu, sodass OpenAI-ähnliche HTTP-400-reasoning_text-Fehler im thinking mode automatisch erneut versucht werden.

OAuth-2.1-MCP-Client für Streamable-HTTP-Server: Fügen Sie eine Verbindung in den Einstellungen hinzu, melden Sie sich über den Browser an (PKCE mit dynamischer Client-Registrierung), und lassen Sie dessen Tools in DSH registrieren, wobei Tokens im Anmeldeinformationsdienst gespeichert und die Verbindung im Profil festgehalten wird.