プラグイン

中国語 Minecraft Wiki（MediaWiki API）を照会し、生のウィキテキストを AI が読みやすい出力に変換——検索、ページ冒頭、全文 Markdown、ランダム項目。テンプレート、脚注、画像、言語間リンクはモデル到達前に除去。

dsh の統合 Token クォータと使用統計：マルチベンダーのローリング/従量クォータ（サイドバーカードとプロバイダー操作付き）に加え、セッションログの Token 集計（トレンド、ヒートマップ、モデル別内訳）。

テキスト専用ルート用のローカルOCRフォールバック：セッションモデルが画像を受け付けないと宣言した場合、添付画像をローカルにキャッシュし、そのパスを注入してモデルがocr_imageを呼び出せるようにする—PP-OCRv5 + ONNX RuntimeをCPUで使用、APIキー不要、画像はマシンを離れない。モデルが画像を見える場合には無音。

DeepSeek Harness 向け無料の対話型 ChatGPT Web（GPT 5.6 Luna）モデルプロバイダー。ストリーミング Markdown 対応。

名前付きプロファイル（task ごとの model、reasoning effort、tool scope）で subagent を派遣し、安全性チェック、節約比較付きのコスト見積もり、完全な dispatch decision ledger を備える。

DeepSeek Harnessを別途デプロイされたセルフホストOwnDshサーバーに接続してチームID、モデルアクセス制御、クォータ、使用状況監査を実現する初期段階のプラグイン。

36 種類の拡張子を Web UI にインライン表示するモデル向け display_file ツール：クリック拡大ライトボックス付き画像、シーク可能な動画、音声、PDF、LibreOffice でホスト側 PDF 変換した Office/OpenDocument ファイル、サンドボックスフレーム内のローカル HTML。バイトは署名付き HTTP ルートからレンジ対応で配信され、画像対応ルートでは PNG/JPEG/WebP/GIF がモデルコンテキストにも入ります。

DeepSeek Harness向けエビデンス駆動の目標検証プラグイン。/ultragoal で目標をロックし、コマンド終了コードと生成された成果物に基づいて完了を検証し、モデルが誤ってタスク完了を報告するのを防止。

DeepSeek Harness向けCLIProxyAPIクォータ。モデル選択欄の横にリングを表示し、設定パネルですべてのアカウントのクォータ期間、プラン、リセット時刻を一覧表示します。

真面目なコーディング向けに dsh を整える。 (Tools x Schemas)^REPL。`skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, 相互圧縮を再呼び出し可能、完全なコンテキスト復元。`hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function。

リサイズ可能な会話サイドバーでの読み取り専用の軌跡レビュー。ルール分析、任意のモデルによる説明、証拠ナビゲーション、同一範囲の実行比較に対応。

DeepSeek Harness Web UIの認証ゲート。ログインゲートはページ、/api、/plugins、WebSocketアップグレードをカバー。PBKDF2パスワードハッシュ、HttpOnly SameSiteセッションCookie、IPベースのログインロックアウト。招待コードによる登録。TOTPまたはパスキー(WebAuthn)による2要素ログイン。アカウントごとに複数キー、QRでの携帯登録、ユーザー名なしサインイン、ログイン要素の追加・削除前にパスワードまたは第二要素のステップアップ。ユーザー管理設定パネル(ユーザー自身のプロフィール編集、TOTPとパスキーの管理、管理者によるユーザー追加・削除、パスワードリセット、招待管理、紛失デバイスのパスキークリア)。管理者専用のモデル・APIキー設定ガード。REST/list APIとWebSocketイベントストリームでのユーザー単位の分離。再起動後も持続するセッション。JSONL監査ログ。フェイルクローズドゲートウェイ。設定なしで両方のDSHトランスポートライン(0.1.1-rc.2レガシーと0.1.2+モダン)で動作。パスキーログインにはブラウザがセキュアコンテキストを要求するためlocalhostまたはHTTPSオリジンが必要。

Builder ID、Identity Center、Google、GitHub、資格情報インポートによるサインイン、トークンとプロファイルの自動更新、アカウント使用量、ライブモデル検出、選択可能な推論努力度、ストリーミングツール呼び出し、プロバイダーの停止理由とコンテキストオーバーフローへの対応、そしてKiroが正確なカウンターを送信する場合はそれを使用し、それ以外の場合は実際に送信されるコンテキスト使用率（パーセント）をモデルの公称ウィンドウに基づいてスケーリングするトークン計上を備えたKiroモデルプロバイダー。

dshが引き続きloopbackにバインドされたまま、Web GUIへのIDゲート付きTailscaleアクセス：tailscale serveで公開された127.0.0.1プロキシは、押印するTailscaleログインが許可されている場合にのみリクエストを通し、オプションでデバイス単位の許可リストを備えます。これにより、loopbackチェックの背後にある特権 /api メソッド — Settings、Models、Plugins — は、dshにリモートホストを信頼するよう指示されることなく応答します。

DSH 用の see_image ツールを提供します。画像ファイルを設定可能な OpenAI 互換ビジョンモデルに送信し、その説明をテキスト専用モデルへ中継します。

globalThis.fetch をラップし、DeepSeek Harness の model-API リクエストを対象ドメインごとに HTTP/SOCKS プロキシ経由へ振り分け、その他のリクエストはそのまま直接接続に残し、Harness のソースは変更しない。

ハーネスにすでに設定されているモデルを使って、市場からインストールされたプラグインの中国語コピーを英語に書き換えます — プラグインのインストール時に自動的に行われ、続いてライブリロードされます。各ファイルは全ファイルパスで1回で翻訳され、実在するパーサー（JavaScriptはnode --check、それ以外はJSONおよびYAMLパーサー）で検証され、エラーとともに最大3回の修復試行のためモデルへ戻されます。48 KBを超えるファイルやパースできないファイルは、返された各行を元と構造的に照合する行範囲パスにフォールバックします。トリガーフレーズやロケール表は翻訳せず保持することもでき、未変更の元ファイルは .zh.bak としてファイル脇に保存されます。

エージェントモードとしてのディープリサーチ：計画を立案し、研究者自身が宣言するギャップによって駆動される適応的な並列ラウンドで調査し、出典付きレポートを統合してから敵対的にレビューする、1つのレビュー済みループです。モデルが呼び出しごとに書き換えるスクリプトではありません。ラウンド予算に届かなかった質問は、削除されずレポートに明記されます。

設定駆動のライフサイクルフック(コンテキスト注入を含む): event、handler、outcomeをYAMLで宣言します。handlerはin-harnessツール(MCPを含む)、シェルコマンド、HTTPエンドポイントのいずれかであり、outcomeはmodel-visible context、denied tool call、fire-and-forgetのいずれかです。

設計書や計画をコードベースの事実と照合する主張検証スキル。振る舞いに関する主張は状態機械やデータモデル向けの実行可能なロジックプリミティブ検証へエスカレーションし、前後比較のリグレッション、ドメイン制約、並行性リスクのマイニングも行います。

段階的ツール開示: 遅延ツールグループは、モデルがtool_searchで読み込むまで、完全スキーマの代わりにカタログ1行を占有します。グループごとにSettingsのスイッチがあり、各グループはライブregistryに対して測定されます。

プロバイダおよびモデル毎に保存される思考レベル:推論エフォートが設定されたセッションを超えて存続し、dsh が決して尋ねないサブエージェントにも到達。セッション内ピッカーが依然優先され、行がないモデルはプロバイダデフォルトを保持。

プロバイダ/モデル毎生成同時実行数、設定カード付き:同時ストリーミング可能セッション数の上限。ストリーム時とサブエージェント生成時の両方で強制。キャップ超過のファンアウトは失敗ではなく FIFO キューで待機。

vision-expモデル用大画像認識：ロスレス800×800タイル認識（smart/pipeline/full）、前処理と手書きルーティング付きローカルOCR、DirectML/CUDA/OpenVINO対応のオプション複数ベンダーGPU（CPU自動フォールバック）。