Plugins

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness in einfachem Markdown, eine Tatsache pro Datei, lesbar in jedem Editor. Der `MEMORY.md`-Index hat eine strikte Obergrenze von 200 Zeilen / 25 KB, erzwungen durch `ctx.tools.guard()`: Ein Schreibvorgang, der den Index über die Grenze wachsen lassen würde, wird abgelehnt, während ein Neuschreiben, das ihn verkleinert, immer durchgeht, sodass ein übergroßer Index schrittweise komprimiert werden kann. Das Plugin schreibt niemals selbst Erinnerungen – was behalten wird, entscheiden Sie und das Modell. Derselbe Speicher wird auch von Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw verwendet.

Kuratiertes dateibasiertes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness — menschenlesbare Markdown-Notizen, ein einziger Klartext-Dateispeicher, der über Hosts hinweg gemeinsam genutzt wird (von git ignoriert, wenn er sich in einem Projekt-Repository befindet), und eine deterministische Indexobergrenze, die von ctx.tools.guard() durchgesetzt wird

Begrenztes, geschichtetes, genehmigungspflichtiges und auditierbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis: eine typisierte `ctx.memory`-Schnittstelle mit einem abhängigkeitsfreien SQLite-Provider, einem `memory`-Tool und der Injektion eingefrorener Snapshots, plus die Erprobung von dsh-memory-protocol v1 mit einer Adapter-Registry und einer verteilbaren Konformitäts-Suite.

Kausaler Speicher für dsh: eine abhängigkeitfreie MCP-stdio-Brücke, die die 17 Tools des causal-memory-Servers unter klaren Namen (ohne Präfix mcp__) einbindet — Entscheidung-→-Ergebnis-Kanten mit typisierten Beziehungen (caused / enabled / prevented) in einem lokalen SQLite-Speicher, der Kompaktierungen übersteht — plus ein angehefteter System-Prompt-Abschnitt. Erfordert die Binärdatei des causal-memory-Servers im PATH (pip install causal-memory oder ein vorkompiliertes Release).

Listet in der DSH-Seitenleiste alle Markdown-Dokumente, Bilder und Videos des Session-Workspace auf, nach Relevanz für die aktuelle Konversation geordnet: aktuelle Nachrichten werden lokal mit IDF-Gewichtung gegen Titel, Zusammenfassung und Text der Dokumente abgeglichen — ohne Modellaufrufe und Netzwerk. Da sie aus dem Workspace gescannt statt erinnert wird, bleibt die Liste nach DSH-Neustart oder neuer Session erhalten. Bilder und Videos werden an Ort und Stelle angezeigt, relative Bildpfade aufgelöst, Videos per HTTP Range gestreamt. Eine Referenzleiste unter dem Vorschaukopf zeigt zitierende und zitierte Dokumente, mit Klick zum Wechseln. Dieselbe Rangfolge steht dem Agenten als Tool knit_docs bereit, das relevanteste Dokumente samt passender Passage zurückgibt, sofern gefunden.

Werkzeugsammlung ohne Abhängigkeiten (Taschenrechner/CSV/Diff/Kodierung/JSON/Markdown/Regex/Zeit).

Toolkit ohne Abhängigkeiten: Zeit / Encoding / JSON / Rechner / CSV / Regex / Markdown / Diff / Stat / Schema — zehn deterministische Tools in einer Installation.

Plugin-Health-Checks: Manifest-Protokoll, Patch-Format und Build-Fallstricke — ohne Abhängigkeiten und rein lesend.

Browser-Verifikations-Skill in isolierter Umgebung für die DSH-Plugin-Entwicklung: ein wegwerfbares DSH_HOME, eigenes `verify_<random>`-Profil, eigener Port und eigene Browser-Instanz in einem Befehl, beim Beenden aufgeräumt, sodass das tatsächlich genutzte Profil nie berührt wird; liefert einen abhängigkeitsfreien rohen CDP-Treiber (snapshot / click / screenshot / eval) und ein optionales Isolations-Audit.

Browser-Steuerung ohne Abhängigkeiten: einen echten Headless-Edge/Chrome über CDP mit 8 `pilot_*`-Werkzeugen steuern (navigate/click/type/keys/eval/screenshot) plus einem verschiebbaren Live-Cockpit-Panel in der Web-GUI – text-first-Snapshots für Text-only-Modelle, kein Playwright, kein API-Key.

PC-Umgebungsdiagnose & Port-Kontrolltafel: abhängigkeitsfreie Inspektion von System, CLI-Toolchains, aktiv lauschenden Ports mit Freigabe per Hover-to-Kill und Bereitschaft von Modellschlüsseln. Keine externen Aufrufe, keine Klartext-Geheimnisse.

Desktop-Pet, gezeichnet nach der offiziellen Wal-Silhouette, für Desktop-App und Web-UI: SVG-Animationen und Gesichtsausdrücke folgen dem Agent-Status (Denken, Arbeiten, Fertig, Fehler, Warten auf Bestätigung) und es kann anderen laufenden Sessions mit Zähler-Badge folgen; anstupsen, ziehen, schwindelig schütteln, an den Bildschirmrand quetschen oder den Cursor über seinen Kopf reiben für einen Headpat; 7 Paletten, 4 Größen, synthetisierte Klänge, Hell/Dunkel-Theme-Sync und eine spielbare Web-Vorschau.

Ereignisgesteuertes Sprachansage-Plugin ohne Abhängigkeiten: kein zusätzliches Modell, keine Token-Kosten. Spricht mit der integrierten natürlichen Stimme des Systems, unterstützt sowohl Windows als auch macOS; Endantwort-Ansagen, Genehmigungs- und Frage-Alarme, optionale Ereignisansagen (Zugende, Befehl abgeschlossen, Zieländerung, Werkzeugfehler, Aufgabenaktualisierungen), wiederholbare Endantworten und eine zweisprachige visuelle Einstellungsseite.

Token-, Kosten- und Guthaben-Dashboard unter dem Composer: Live-Anzeige plus SVG-Diagramme ohne Abhängigkeiten für Nutzung je Runde, geschätzte Kosten und DeepSeek-Kontostand.

Sicherer Auswerter für mathematische Ausdrücke, Recursive-Descent-Parser ohne Abhängigkeiten.

KI-gesteuertes drawio: vier Agenten-Werkzeuge (Validieren, Rendern zu SVG/PNG, Bearbeiten, Vorlage) plus eine Live-Tafel in der Seitenleiste — Null-Abhängigkeiten mxfile-zu-SVG-Vorschau, eingebetteter diagrams.net-Editor mit Speicherbrücke und automatisches Öffnen, sobald der Agent zeichnet.

Das DeepSeek Harness-Bündel registriert eine Fertigkeit, die lange Produktionen (wissenschaftliche Arbeiten, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) in eine 9-Rollen-Pipeline verwandelt: T1 Literatur- / T2 Daten- / T3 Fall-Scouts parallel, T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Prüfer, T8 Finalisierer, T9 Peer-Reviewer vom Koordinator ausgeführt. Über 6 Phasen mit dreieckiger Evidenzprüfung, 23-Prüfungen-M-Gate, G0-G14-Audit inkl. chinesischem KI-Tracing-Gate, Peer-Review-Bewertung mit Journal-Matching und 4 menschlichen Checkpoints. Installation mit `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js-Eintrag); liefert Rollenkarten für T1-T9, Vorlagen und 11 Verifizierungsskripte ohne Abhängigkeiten, mit fünfsprachigen READMEs.

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).

Wissensdatenbank nach dem Karpathy-LLM-Wiki-Muster für DSH: wiki-write/wiki-search-Fähigkeiten, abhängigkeitsfreie Pipeline (Lint/Index/mnemon-Speichersync/Qualitätsfeedback), minimales Lebenszyklus-Plugin mit Schema- und Wissensvorschau, SiliconFlow-Semantikabruf über einen Ollama-kompatiblen Proxy.

Bildschirmaufnahme ohne Abhängigkeiten für DSH: Lightweight — null Abhängigkeiten, null Binaries; Stage & shoot — Vollbild-, Fensterlayout- und Hover-Snap-Aufnahme verdeckter Fenster mit einem Klick; Agent-Self-Service — Lieferung nur per Pfad; Pfade sind universell, kombiniere es mit modlens (optional) für strukturierte Nachweise mit einem Aufruf.

Kontingent des Command-Code-Tarifs in der DSH-Seitenleiste über den Einstellungen: 5-Stunden-, Wochen- und Monatsfenster als genutzte Prozentsätze mit Countdown bis zur Zurücksetzung, ein Befehl /quota und eine CLI ohne Abhängigkeiten. Der Schlüssel wird aus der eigenen Anbieter-Route gelesen, daher sind keine Konfiguration und kein weiteres Plugin nötig.

Abhängigkeitsfreier statischer und Sandbox-Smoke-Detektor für DSH-Plugins: Paketstruktur-Gates, cordis-Vertrags-Scans, schlüsselfreier Headless-Smoke-Test und Prüfungen der Ökosystem-Listung.

Diagnostiziert und behebt Startabstürze durch „duplicate loader entry id“: Findet doppelte Loader-Zeilen in Profil-Bundles und wandelt sie per CLI ohne Abhängigkeiten in ID-gerichtete Patches um (detect / preview / fix / verify).

CSV (RFC 4180) parsen/abfragen/aggregieren/konvertieren mit einem State-Machine-Parser ohne Abhängigkeiten.