Plugins

TongFlow-Studio-Plugin für DeepSeek Harness (dsh): Filmcrew-artiges Projektmodell, vom Agent erstellte TongFlow-Workflows, deterministische Medienerstellung, eingebettete Canvas.

Schreibwerkstatt für Romane für DSH mit Autoren-Preset, Outline- und Charakterverwaltung, Manuskriptanmerkungen, Review-Workflows und einem verwalteten lokalen Python-Backend.

Bindet 88 paketisierte Forschungs-, Social-Intelligence-, Marketing- und Business-Agent-Skills über den Dateisystem-Skill-Provider in dsh ein.

Drei-Schichten-Speichersteuerungsebene für DeepSeek Harness: persistenter Laufzeitkontext, durchsuchbare Projektdokumente, austauschbarer Langzeitspeicher, intelligentes Routing, überwachte Agent-Workflows, WebUI und Headless-Werkzeuge.

Die DSH-Plugin-Entwicklungs-Wissensdatenbank als On-Demand-Agenten-Skill: offizielle Einschränkungen, Aufgaben-Workflows, API-Referenz und Community-Fallstricke, mit dem Bundle installiert, damit der Agent beim Plugin-Erstellen nachschlagen kann.

Engineering-Workflow-System für KI-Coding-Agents — verpflichtende Planung, TDD, Verifikation, Review und intelligente Graph-Analyse der Codebasis.

Visuelle Multi-Agent-DAG-Workflows für DeepSeek Harness mit Live-Ausführung, Wiederanlauf nach Neustart und Feishu-Integration.

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Projektionsgesteuerter Live-DAG für die Subagenten und dauerhaften Workflows einer Session: Status und Navigation, deterministisches Layout tiefer Ketten, Einpassungs-/Schwenk-Steuerung der Canvas und Neuanordnung der Knoten der aktuellen Sitzung.

Vom Chat zur Leinwand zum Werk: steuere ComfyUI als visuelle Workflow-IDE in DSH. Bette ComfyUI (lokal oder Cloud) als geteilte Leinwand in DSH Web ein: Der Agent schreibt Prompts und Skripte im Chat, wendet sie live an und erzeugt Bilder, Musik, Video und 3D. Operationen: Pipelines bauen, Workflows lesen/schreiben, Knoten bearbeiten, Links verdrahten, ausführen, justieren und debuggen. Produktion: Batch-Parameter-Sweeps (batch_run) und automatischer Abruf der Ausgaben in den Chat (get_outputs). Pflege: Ein-Klick-Start und -Upgrade von ComfyUI, Kern und Custom Nodes. Dieses Paket ist das DSH-seitige Plugin und liefert den ComfyUI-seitigen Brückenknoten mit.

Zeichnet macOS-Desktop-Workflows in DeepSeek Harness per Vormachen auf und verwandelt sie in Agent-Skills (open-record-replay-Skill + orr_*-Tools).

Fügt Spezifikationsartefakte, Skills, Befehle, zielgestützte Umsetzung und Kontext zum Aufgabenfortschritt hinzu.

Hostneutrale, dauerhafte DAG-Workflows für Agents mit CLI, MCP, bedarfsgesteuerten Skills, Triggern, Wiedergabe und einer visuellen Canvas.

Konfigurationsgesteuerte Entwicklungsaufgaben-Orchestrierung für DSH: Graph-Workflows (Aufgaben/Gateway/Mensch-Knoten) mit Persistenz pro Phase, plus ein KI-Assistent im Editor, der Workflows per Konversation mit Live-Validierung einrichtet. Übergebe Dokumente als generische Anhänge an Knoten (keine Deklaration nötig): Dateien landen im Aufgaben-Arbeitsbereich und ${inputs.附件} liefert die mit Zeilenumbrüchen verbundenen absoluten Pfade, sodass ein Knoten sie mit seinem eigenen Prompt parst.

Dauerhafte DAG-Workflows für DeepSeek Harness mit Agent-Authoring-Tools, SQLite-Persistenz, fortsetzbaren Läufen und einem visuellen Canvas Studio.

Langzeit-Markdown-Gedächtnis über Sessions hinweg mit LLM-Wiki-Struktur und SOUL.md-Persona, beim Sessionstart injiziert (standardmäßig erst nach der ersten Nutzernachricht und nur in der aktiven Session), dazu remember/recall/consolidate/forget, eingebetteter Memory-Skill und Pack/Unpack-Migration. Zudem Beobachtbarkeit und Pflege: ein Boot-Block-Budget pro Datei schützt die Index-Routingtabelle vor Kürzung, automatische last_access-Stempel machen Salienz-Verfall wirksam, ein schreibgeschütztes Memory-Health-Dashboard, ein deklarativer Index-Compiler, ein interaktiver Memory-Graph, Cross-Link-Vorschläge und ein `checkup`-Bericht mit priorisierter Aufgabenliste.

Führt Stata über DeepSeek Harness aus: Der native Stata-AI-Skill-Dienst startet automatisch mit DSH (Binaries für macOS/Windows enthalten), sodass Regressionen, Do-Files und ökonometrische Workflows ohne manuelle Einrichtung ausgeführt werden können.

Vordefinierte Engineering-Workflows für DeepSeek Harness: ein dev_task-Tool, das Phasenübergänge, Artefakte, Verifikation, Review und Commit-Umfang kontrolliert, plus eine Web-Workbench zum Installieren von Projekt- oder Nutzer-Skills und -Regeln.

Beobachtet die Ausführungsspuren des Agenten und löst bei jedem erfolgreichen Zugende eine LLM-Überprüfung aus, wenn Signale auslösen, kristallisiert wiederverwendbare Workflows in registrierte Skills, die sich bei späteren Durchläufen fortschreitend verbessern.

Dauerhafte DAG-Workflows für DeepSeek Harness mit Agent-Authoring-Tools, SQLite-Persistenz, fortsetzbaren Läufen und einem visuellen Canvas Studio.

Cron-Aufgabenplaner für DSH: Erstellt nach Zeitplan automatisch eine neue Sitzung und fügt Ihren Prompt als erste Nachricht ein, mit Aufgabenverlauf und manueller Start/Stopp-Steuerung. Führt auch KNJ-Workflows aus: Wählen Sie Dateien direkt aus (als dauerhafte Snapshots gespeichert, bei jedem Auslösen erneut an den Workflow übergeben) oder referenzieren Sie sie per Pfad. Der Seitenleisten-Eintrag wird von dsh-knj-menu bereitgestellt; gemeinsam installieren: dsh plugin add dsh-scheduler dsh-knj-menu.

Projekt-Dokumentations-Scaffolding-Skill: fragengetriebene Einrichtung von Projektstandards, KI-Zusammenarbeits-Workflows und Speicher-Disziplin über DSH, Reasonix, Claude Code und Codex hinweg.

Stata über DeepSeek Harness ausführen: Der native Stata-AI-Skill-Dienst startet automatisch mit DSH (macOS-/Windows-Binärdateien enthalten), sodass Regressionen, Do-Files und ökonometrische Workflows ohne manuelles Setup laufen.

Evidenzorientierte Werkbank für Schwachstellenforschung für DeepSeek Harness: native Audit-Ansichten, 29 OMV-Tools, Evidence.v1-Funde, reproduzierbare Läufe, Campaign-Workflows und isolierte PoC-Evidenz.