Plugins

Nur lesende Molio-Wissensdatenbank-Tools: Vaults auflisten, den Dateibaum durchsuchen, Volltextsuche und Dokumente lesen – über die HTTP-API des lokalen Molio-Daemons, der laufen muss. Auf npm als dsh-plugin-molio veröffentlicht.

Meldet, welche Skills in jedem Turn aufgerufen wurden (vom Modell geladen, als /name getippt oder keine) und verwaltet das lokale Skill-Verzeichnis: Installation aus einer eingefügten Repository-, Ordner-, SKILL.md- oder Zip-Adresse, Festlegen eines chinesischen Anzeigenamens in der Skill-meta.yaml und Entfernen eines Skills unter Beibehaltung eines Backups.

Skills und optionale MCP-Zeilen für elf Marktplätze: Preisvergleich über Wildberries, Detsky Mir und Yandex Market sowie quellenbezogene Suche, Produktkarten und Bewertungen, einschließlich Ozon, Avito und AliExpress. Die 14 Skills werden bei der Installation geladen; beide MCP-Zeilen bleiben deaktiviert, bis RU_MARKETPLACE_MCP_DIR auf einen lokalen Clone verweist, der Python 3.12+ und uv benötigt.

Host-Seite für die Konfiguration von Kit-Plugins in der DSH Web GUI: registriert einen Abschnitt „Plugin-Konfiguration“ in den Einstellungen — gleichrangig neben dem eingebauten Abschnitt Allgemein — über den offiziellen Slot settings.section und deklariert einen Kind-Slot settings.kit.item, in den dsh-plugin-kit-Plugins ihre eigenen Konfigurationskarten rendern. Allein installiert zeigt sie eine leere Seite; Karten erscheinen, sobald Slot-registrierende Kit-Plugins installiert werden.

DSH Knit sortiert Markdown/Code/Bilder/Videos im Workspace nach Gesprächsbezug in der Seitenleiste; Context Pack via knit_docs. Standard-BM25/IDF vergleicht lokal letzte Nachrichten mit Titel/Zusammenfassung/Inhalt: kein Modell/Netz, keine Übertragung; Index bleibt nach Neustarts/Sitzungen. Evidenz/Vorschau; Zuordnung beim Lesen fixiert; Anheften/Ausschluss vor Abruf rückgängig machbar. v0.23 Hybrid optional AUS, nur mit selbst konfigurierten Ollama/OpenAI-kompatiblen Embeddings. Sendet nur query+Titel/Zusammenfassung (Markdown: Anfang ≤60 Zeichen; Code: relativer Ordner; Medien: Name), nie Volltext/absolute Pfade; Loopback lokal. v0.24 verknüpft uncommittete Änderungen mit read-only git status (festes argv, keine Shell, env-Allowlist), AUS. Kein Realtest; kein Suchgewinn belegt.

Minecraft-Entwicklungsskills und -Tools für DeepSeek Harness: 8 Skills zu Paper/Spigot-Plugins, Fabric-, Forge- und NeoForge-Mods, Addon-Entwicklung gegen große Mods und Gradle/JDK-Build-Einrichtung von Minecraft 1.7.10 bis 26.x; der Projektgenerator mc_scaffold und der Gradle-Runner mc_gradle; ein Intake-Skill, das vor dem Start fehlende Versions-/Plattformangaben erfragt; vier eingebaute Subagenten; und ein zweites Minecraft-Architect-Preset, dessen Tool mc_codex die eigene Codex CLI des Nutzers über das codex app-server-Protokoll ausführt, um das Gerüst zu entwerfen, woraufhin DSH die markierten Methodenrümpfe füllt und den Build verifiziert.

Sichert, restauriert und migriert DSH-Daten (~/.dsh) per Befehl; Settings, geplante Staffelaufbewahrung, sha256, Restore mit Rollback/Receipt, --types, Zugangsdaten im lokalen Vault verbergen, Sync mit privatem GitHub. Rescue-UI ohne Abhängigkeiten im Backup-Ordner läuft auch ohne Hoststart. /backup doctor repariert session logs aus intakter Sicherung und isoliert sie vor Rotation. migrate-check prognostiziert Upgrade-Schäden: feste event-list-Regeln, Namens-/Generationsabweichung, hardlink, alte Zugangsdaten. Sentinel kopiert Daten vor Host-Umschreibung; Snapshot vor Host-Upgrade; /backup check-update prüft, /backup update sichert/installiert. Attachment-hardlinks, Stream-Listing großer Archive. npm 0.13.4; DSH 0.1.1-rc.2–0.2.0-rc.1 (Installations-peer-gate in 0.2.0); macOS/Linux/Windows.

Ordnet die Prompt-Autoritätsschicht des Harness in ein prüfbares Patch-Set, schreibt prompt-inject.md und erlaubt ein anderes Standardprompt pro Modell. Zeigt, welche Patches greifen und ob der laufende Host app.asar oder einen entpackten Baum lädt; sobald der Desktop-Prozess untätig ist, wird eine versiegelte Installation auf den gepatchten Baum umgestellt. Mit Statusseite und dsh-purge-CLI.

Streaming-Transkript-Faltung für die DSH-Weboberfläche: Denk- und Tool-Zeilen klappen weg, während sich das neueste Denkfenster von selbst öffnet; ein abgeschlossener Turn scrollt zurück zu deiner Frage, die während des Lesens oben angeheftet bleibt; blaue Funken sprühen vom Rand des Denkfensters und vom schreibenden Kopf der Antwort.

Organkern von Agent-Body: Plugins als ein einziger Körper. Jeder Befehl wird ein Nervenimpuls, der deterministisch das zuständige Organ innerviert und die Fähigkeit benennt; ein Herzschlag mit variablem Intervall pumpt Betreiber-Direktiven, Propriozeption und Homöostase-Warnungen systemweit; Reflexbögen feuern ohne Modellaufruf; Fehler folgen einer deterministischen Zuordnung (Tool, Argumente, Berechtigung, Timeout, Netz), einem Rezept und einer Nachprüfschleife, Argumentfehler werden nie automatisch wiederholt. Ein fehlendes Organ kompensiert das mit der größten Fähigkeitsüberschneidung, und Tool-Schemata werden nach der aktuellen Absicht gefiltert (gemessene Reduktion 84,7 %, im Repo reproduzierbar). Dies ist das Kern-Plugin-Paket im agent-body-Repository.

LLM-Agent-gestütztes Directed Fuzzing. Aus Zielrepository und Fehler (CVE-Beschreibung, Patch, Crash-Trace oder file:line) durchläuft es PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; das Modell schreibt Python-Eingabegeneratoren, bis der stderr-Musterorakel der Kampagne auslöst oder sie endet.

DeepSeek Harness-Plugin, das Jev-Urteile in drei automatische Aktionen übersetzt — übermäßig große Tool-Ausgaben auf die für die Anfrage relevanten Segmente kürzen, abgerufene Seiten auf an das Modell gerichtete Anweisungen prüfen und auswählen, welcher Skill zum nächsten Schritt passt — plus die Tools jev_ask und jev_gate, ein Urteils-Journal, das Neustarts übersteht, und einen /jev-status-Bericht. Benötigt einen TypeSafe-API-Schlüssel; ohne diesen ist es inaktiv und sendet nichts.

Prüfung ausstehender Änderungen für DeepSeek Harness: jede Änderung von edit, write und str_replace_editor wird automatisch in der Dateiliste gesammelt, wo ein einzelner Änderungsblock, die Blöcke einer Auswahl oder die ganze Datei behalten oder verworfen werden können, mit Undo/Redo. Importiert die Versionskontroll-Änderungen des Arbeitsbereichs, zeigt das Diff einspaltig oder nebeneinander und bietet eine Markdown-Vorschau, in der Änderungen ebenfalls behalten oder verworfen, im Dateiinneren gesucht, Blöcke angesprungen und Zeilenreferenzen kopiert werden können; die Diff-Daten werden dauerhaft gespeichert, die Prüfung läuft nach einem Neustart weiter.

Ein-Klick-Einrichtung kostenloser Modelle für DSH Web, gedacht für Programmieranfänger: Ein-Klick-Installer für Windows (install.bat) und macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); vier dauerhaft kostenlose Kanäle – Zhipu GLM (Text + Bild), SiliconFlow (Qwen3-8B plus 15+ Modelle unter 9B), iFlytek Spark Lite und der kostenlose OpenRouter-Pool, der über openrouter/auto läuft und aus einem sich mit der Zeit ändernden Pool wählt; der Einrichtungshinweis unten links verschwindet, sobald ein kostenloses Modell verbunden ist; Echtzeit-Erinnerung an DeepSeek-Preise zu Stoß- und Nebenzeiten; mitgeliefertes Hilfezentrum für Anfänger.

Rotifer-Protocol-Skills und Rotifer-MCP-Server als Instanzen des eigenen DSH-Skill-Providers und MCP-Clients: Genes suchen, in Arena-Ranglisten vergleichen, im lokalen Projekt installieren oder zurücksetzen sowie lokale Agents erstellen und ausführen. Der MCP-Server ist versionsgebunden und auf evolve-Tools beschränkt; Veröffentlichen und Anmelden sind ausgeschlossen.

Cross-session persona and diary for DeepSeek Harness: a local gate decides whether a turn is worth remembering, then one extra model call turns it into a first-person diary entry plus an impression of the user, where every impression carries the specific moment that produced it. Later conversations inject about 2000 tokens of that as a self-memory block in three registers: a persona core, a section for judgements the model wrote itself, and the diary. There is a tool for the model to record a judgement in its own words, and a plain markdown hand-note file the human can write into which the plugin only ever reads. A sidebar panel lets you read, forget or export the archive, and forgetting demotes an entry rather than deleting it, so an old one still surfaces on a strong topical match. Local-only, secrets are stripped before anything is sent, and the archive is a plain folder you can read, edit or carry to another account. Zero runtime dependencies, no build step.

Die DSH-Seite des Memory-Ökosystems dsh-ecolink: überbrückt chat.deepseek.com und DeepSeek Harness über eine Browser-Erweiterung, die Memory-Tags im DSM-Format sammelt und erinnerte Memories in Web-Chats injiziert, einen abhängigkeitsfreien lokalen Dienst, der einen gemeinsamen Memory-Pool schreibt, und diesen Adapter, der Memories vor dem Step injiziert und Write-back per /ecolink-push anbietet; die Kompaktierung ist transaktional (Staging-Pool mit Commit/Rollback).

Teilt „New Session“ in der DSH-Web-Seitenleiste in zwei Modi: eine Zeile 日常聊天 öffnet eine Session mit dem Agent-Preset `daily`, das das Plugin in das Harness-Home installiert (Persona, Websuche und -abruf, Ask-User und Kompaktierung — keine Dateien, Shell, Plan-Modus oder Subagents), in einem eigenen daily-chat-Workspace, dessen Seitenleisten-Bereich nur diese Chats listet, während 开始工作 den mitgelieferten Coding-Agent behält; der eingebaute New-Session-Button wird versteckt und jeder andere New-Session-Einstiegspunkt folgt dem aktiven Modus, der in localStorage gemerkt wird.

Kombiniert Headrooms Code-Skeleton-Verfahren (Apache-2.0) mit dem Estimator von TokenPilot (arXiv:2606.17016). Veröffentlichte Werte: Headroom meldet 20 % weniger Tokens für Coding-Agenten und 60–95 % für JSON bei gleichen Antworten; TokenPilot bis zu 60 % geringere Kosten bei langen Sitzungen. Das sind Angaben der Projekte, keine Messungen oder Benchmarks dieses Plugins. In DSH lassen sich Profil, Auto-Compact-Schwelle und Skeleton-Komprimierung einstellen. Exakte Messung mit DeepSeek-V4-Tokenizer und Abgleich derselben Revision; bei nicht unterstützten Modellen bewahrt fail-open die ursprünglichen Tool-Ergebnisse. Skeleton-Komprimierung im Turn und abschließende Intent-Zusammenfassung innerhalb der offiziellen JSONL-Komprimierung.

Eine pro Provider und Modell gespeicherte Denkstufe, sodass Reasoning-Effort die Sitzung, in der es gesetzt wurde, überlebt und auch Subagenten erreicht, die dsh nie fragt. Der In-Session-Picker gewinnt weiterhin, und ein Modell ohne Zeile behält seinen Provider-Default.

Skill- und MCP-Aktivierung pro Workspace für DeepSeek Harness: Steuert pro Projekt, welche Skills und MCP-Server neue Sitzungen laden.

Feishu-Meeting-Erinnerung: ein dsh-Plugin mit genau einem Nebeneffekt — dich mitten im KI-Flow daran zu erinnern, dass du „kohlenstoffbasierte Lebensformen treffen musst“.

All-in-one local memory: JSONL files per scope (session, project, global, or a custom name) with per-scope dedup, five model tools (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), automatic recall and hard rules injected into the agent pre-step, and a settings panel. Retrieval combines lexical IDF with a local embedding backend, which the panel can install and manage itself.

Connects one existing DSH session to QQ through OneBot/NapCat without starting a new session, and uses a fail-closed whitelist plus @-mention, nickname and configurable-probability wake rules to decide which messages reach the model.