Plugins

Datei-Upload mit farbcodierten Anhang-Karten (sitzungsisolierte Speicherung, sha256-Deduplizierung, TTL-Bereinigung) plus einem inhaltserkennenden read_document-Tool für PDF/DOCX/XLSX/TXT.

KI-Bild- und -Video-Studio als schwebendes DSH-Panel, damit die Erstellung parallel zum Gespräch läuft statt es zu ersetzen: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Multi-Bild-Komposition in 1K–4K über acht Seitenverhältnisse; Text-zu-Video und Bild-zu-Video mit Steuerung des ersten Frames bei 4–12 Sekunden; Kurzdrama-Modus, der ein Skript (.txt/.md/.json) importiert und in Storyboard-Shots für Vorschau und Stapelgenerierung zerlegt; dazu ein Prompt-Experten-Workspace. Keine Laufzeitabhängigkeiten.

Musik-, Hörbuch-, Radio- und Nachrichtenplayer für DeepSeek Harness: streamt deinen lokalen Musikordner per HTTP, liest lokale .txt/.epub-Romane mit KI-Stimmen vor, spielt Online-QQ/Kugou/Netease-Musik und Internetradio (HLS unterstützt) und sendet tägliche Nachrichten-Zusammenfassungen — alles über die UI oder durch Ansprechen des Agenten über das music_play-Modelltool.

Smart-Charts-Skill: verwandelt Datendateien (CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON) in eigenständiges interaktives ECharts-HTML – 32 Diagrammtypen inklusive Offline-Karten, 3 Themes, kein CDN. Ein --profile-Datenprofil (dtype je Spalte, Kardinalität, Fehlwerte, Stichproben, Statistiken, Entitätskörnung, Insight-Signale) lässt den Agenten die Daten selbst lesen und das Diagramm wählen; jedes Diagramm bettet ein Fact Sheet (plot_stats + data_preview) ein, dessen Zahlen die einzigen zitierbaren Werte sind. LLM-Transform-Code läuft in einer eingeschränkten Sandbox (Blacklist + AST-Whitelist + sichere Builtins); --doctor prüft die Python-Umgebung selbst. Vollständig offline, ECharts mitgeliefert.

Allzweck-Wissensdatenbank für DSH: Import von md/txt/json/yml/docx/pdf, Ordnerverwaltung, FTS5-Volltextsuche (BM25) und eine Web-Verwaltungsoberfläche.

Liest EPUB, PDF, TXT, Markdown und HTML mit Lesernotizen, Wortliste und nativem Harness-KI-Lesebegleiter.

Workflow zum intensiven Lesen von Büchern: Importiert EPUB/Markdown/TXT/PDF kapitelweise und lässt jedes Kapitel von einem eigenen Subagent lesen, damit der Quelltext nie in die Hauptsitzung gelangt. Speichert mit \[n] verankerte Kapitel-Memories zur sitzungsübergreifenden Fortsetzung und exportiert Notizen oder ein EPUB.

Referenzüberprüfung für DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): Das reference_checker-Modelltool prüft die Bibliografie einer Arbeit (.pdf/.bib/.tex/.txt oder eingefügter Text) gegen Crossref, OpenAlex und arXiv, meldet found / partial / not_found / error pro Eintrag und gibt korrigierte Zitate im Eingabestil aus (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

Verbindet DeepSeek Harness per MCP mit lokalem SolidWorks. Standardmäßig schreibgeschützt; riskante Aktionen je Aufruf bestätigen. Nur Windows 10/11 x64. Benötigt Python 3.10+ x64 und requirements.txt-Pakete; npm run setup erstellt .venv. Lokales SolidWorks Desktop erforderlich (README: 2020–2026, 2026 verifiziert), mindestens einmal gestartet.

Steuert lokales Origin/OriginPro im Chat über 27 MCP-Tools: Import von .dat/.csv/.txt und .bin-Dateien von CHI-Workstations, Plotten, Formatieren und Fitten; Ausgabe als PNG/TIF/SVG/PDF plus bearbeitbares .opju-Projekt. Plots, Stile und Exporte werden durch erneutes Einlesen geprüft. Erfordert Windows, Origin/OriginPro 2021+ und Python 3.10+ sowie `pip install originpro numpy` in dem von DSH gestarteten Interpreter. Fehlt das Paket, antwortet jedes Tool mit `missing_originpro`; fehlt ein Interpreter in PATH, werden keine Tools registriert.

Erstellt standardmäßig drei Ergebnisse aus einem wissenschaftlichen Paper-PDF: chinesische Literaturbericht-Präsentation (.pptx) in der Physikvorlage der Nanyang Normal University, passendes Word-Sprechskript und zweifarbiges HTML mit Verteidigungsfragen (gut zehn kurze, direkte Antworten). Python 3 mit python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf erforderlich (pypdf als Fallback); Installation per pip install -r requirements.txt.

Dokument-Redaktionswerkstatt für DeepSeek Harness, angepasst von whatcccup/cece_legal_skills (MIT). Verarbeitet DOCX, PDF, TXT und Markdown lokal; mit menschlicher Prüfung, PDF-Maskierung und OCR-Zeilenprüfung, fallweit konsistenten Platzhaltern, Word-Wiederherstellung, Verlauf sowie optionaler Vorschau und Rücknahme von Agent-Regeln. Python 3.9+ und Download der Abhängigkeiten beim ersten Start erforderlich. Modellzugriff nur für Regelerzeugung. v1.4.0 ist eine Vorabversion, geprüft auf macOS Web und DSH Desktop; neue Windows-Installationen und OCR müssen auf Geräten erneut geprüft werden. Upstream ist ein eigenständiges Offline-Tool/SkillHub-Skill, kein DSH-Plugin, und nicht zusammen mit diesem Bundle installierbar.

Windows-Dateisuche und Volltextsuche in Dokumenten. Dateinamen mit Everything (`es.exe`), Inhalte von PDF/DOCX/XLSX/PPTX/EPUB mit Anytxt; beide müssen separat installiert werden.

DeepSeek-Harness-Plugin zur Steuerung kollaborativer Universal-Robots-(UR-)Arme per natürlicher Sprache. Standardmäßig läuft eine Offline-Simulation auf Kinematik-Ebene; der Kanal zum echten Roboter bleibt aus, bis er ausdrücklich aktiviert wird. Erfordert Python mit numpy und paramiko (pip install -r requirements.txt). Entwickelt von Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd. auf Basis derselben Logik wie der eigene nUR MCP Server.

Web-Lesetools für reine Text-Agenten. Fünf schreibgeschützte Tools: web_fetch (jede URL als sauberes Markdown oder Klartext gerendert), web_links (Inventar der Links einer Seite), web_feed (RSS-2.0-/Atom-Einträge), web_headers (HTTP-Status, Antwort-Header und Redirect-Kette ohne Herunterladen des Bodys, HEAD mit automatischem GET-Fallback) und web_table (aus HTML-Tabellen extrahierte strukturierte Zeilen mit Header-Erkennung und colspan/rowspan-Rastererweiterung). Der Transport ist Node-fetch plus eine abhängigkeitsfreie HTTP-Proxy-Implementierung (CONNECT-Tunneling, Absolute-URI-Anfragen, NO_PROXY mit Suffix-/Wildcard-/IPv4-CIDR-Abgleich, Proxy-Authorization). Keine Laufzeitabhängigkeiten.

Liest Webromane in der DSH-Web-GUI: Importiert legado-Buchquellen, durchsucht sie und verwaltet ein Bücherregal mit Lesefortschritt. Unterstützt fortlaufendes Scrollen, lokale TXT-/EPUB-Importe und Zugriff der Agent-Tools auf dieselben Quellen, das Regal und Texte.

**Anhänge im gleichen Stil wie DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: Büroklammer-Upload-Button, 240×64 DS-Style-Dateikarten mit offiziellen farbigen Dokument-Icons (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG, aus dem DS-Frontend-Bundle extrahiert), Drag-and-Drop, Textextraktion (PDF/DOCX/XLSX/TXT) in die Nachricht eingefügt sowie echte Anhangskarten im Transkript gerendert (benutzerdefinierter User-Renderer), wobei das Modell den vollständigen Inhalt liest.

Erstellt aus einem Fachartikel-PDF chinesische Vortragsfolien für ein Gruppenmeeting im Physik-Design der Nanyang Normal University (.pptx) sowie ein passendes Word-Skript. Benötigt Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf (pypdf als Fallback); Installation mit pip install -r requirements.txt.

DeepSeek-Harness-Bundle, angepasst von whatcccup/cece_legal_skills (MIT), für lokale Schwärzung von DOCX, PDF, TXT und Markdown mit menschlicher Prüfung, PDF-Maskierung, lokalem Verlauf und optionaler Bearbeitung von Agent-Regeln. Python 3.9+ und erstmaliger Download der Abhängigkeiten erforderlich. Modellzugriff wird nur zur Regelerstellung benötigt; Version 1.3.0 ist eine Entwicklungs-Vorabversion, die Windows-Abnahme steht aus. Der Upstream ist ein eigenständiges Offline-Tool/ein SkillHub-Skill, kein DSH-Plugin und daher nicht zusammen mit diesem Bundle installierbar.

Liest EPUB-, MOBI-, AZW3-, TXT- und PDF-Bücher in einer Seitenleiste: Seitenwechsel, Sprung zum Inhaltsverzeichnis, Markierungen, Notizen, Lesezeichen, Volltextsuche, textbezogene KI-Fragen, Zusammenfassung je Kapitel, Legado-kompatible Buchquellensuche zum kapitelweisen Hinzufügen von Online-Büchern und eine integrierte Lesecoach-Skill. PDF wird nur textbasiert unterstützt; gescannte oder verschlüsselte PDFs werden abgelehnt.

Zeigt lokale EPUB-, TXT- und Markdown-Romane unter ausgewählten nativen DSH-Chatbereichen erst nach ausdrücklichem Aufklappen an. Bewahrt echtes Reasoning und Tool-Ausgaben, ohne Romantext an das Modell zu senden. Erfordert DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0.

Lokaler TXT-Romanleser in der rechten DSH-Seitenleiste: Dateien, Ordner oder Pfade ins Bücherregal importieren, Kapitelverzeichnis mit Sprüngen, Seitenwechsel per Klick oder vertikalem Scrollen, Lesefortschritt nach Neustart wiederhergestellt; Schrift, Zeilenabstand, Hintergrund und Nachtdesign einstellbar.

Lokaler TXT-Reader in einer Seitenleisten-Registerkarte plus spoiler-sicherer KI-Lesebegleiter: Das Modell sieht nur bereits Gelesenes (aktuelles Kapitel, Ende des vorherigen und eine beim Lesen wachsende Hintergrunddatei je Buch). Auszüge, Gedanken und Antworten werden zu strukturierten, nach Obsidian exportierbaren Markdown-Notizen; Klartext wird erst für als beendet markierte Bücher freigegeben.