プラグイン

5つの本番向けDSHツールを1プラグイン（ツール枠計8）に集約：Git回帰原因探索（導入箇所、最近の変更、bisect、blame年齢）、ローカルコード文脈付きstack trace解析、YAML/ENV/properties設定検証と誤記提案、クロスプラットフォームshell escape（POSIX/PowerShell/cmd）、MyBatis Plus SQL静的監査（N+1、@Transactional欠落、LIKE先頭%、SELECT *、WHERE欠落）。npm依存ゼロ、全機能オフライン。bisect以外は並行安全。各機能はdsh-when-broke、dsh-stackdecoder、dsh-config-guard、dsh-cmd-shield、dsh-mp-auditorとして単独導入も可能。

16本のaria2c接続でURLを取得するdownload_fileツールを追加し、aria2がなければ単一ストリームへフォールバック。aria2cは別途インストールが必要。aria2経路はTLS証明書を検証しない。

AI回答品質のリリースゲート。既存VeriScopeアーカイブを元のPython品質ゲートで再生する方法と、NodeのみでRagas行別出力へ閾値ゲートを適用する方法（VeriScope、Python、pandas不要）の2経路。根拠と再確認可能なreceipt付きPASS／FAIL／REVIEWを返し、行別閾値と厳密な小数比較に対応。再評価もモデル呼び出しも行わず、REVIEWはPASSにならない。

10個のツールでFeishu／Larkクラウドコンテンツを作成・編集：Bitableデータベースとレコード、Markdownをネイティブブロックへ変換する文書、スプレッドシート、Wiki、Driveファイル、メッセージ。Base V3ダッシュボード図表とサーバー側集計クエリも備える。

Engramory Markdownストア用のローカルBM25自動想起、fail-closed書き込みガード、静的doctor、メモリパネル。オプトインしない限りネットワーク、デーモン、モデル呼び出しなし。想起品質はリポジトリ内の再現可能なベンチマークで測る。

DeepSeek Harness向けノート型コンテキスト圧縮。LLM要約型compactionを、モデル作成の永続ノートと復元可能な生履歴に置き換え、切替境界でのモデル呼び出しをゼロにする。

ローカルMarkdown保管庫をSettingsでユーザーが選ぶ2フォルダにする。知識フォルダにはDSHがノートを書き、メモリフォルダは各ターン想起とターン終了時の記録を行うエージェント長期記憶に使う。frontmatter付きMarkdown、BM25検索、戻せるアーカイブ、パストラバーサル・絶対パス・シンボリックリンク脱出の拒否を備える。

Apache-2.0のupstream Headroom圧縮ツールキット（headroom-ai）をMCP経由でDeepSeek Harness内で実行。upstream serverを使うheadroom_compress、headroom_retrieve、headroom_statsをmcp__headroom__*として公開し、uvxで必要時に導入する。圧縮は損失ありだが可逆で、元データはローカルCCRストアからhashで取得する。Headroom自身のMCP登録器とupstream proxy向けmodel-header sanitizerも同梱。

DSH向けの非公開メモリライブラリ。依頼時のみ記録し、カスタマイズ可能なペルソナを備え、全てをローカルMarkdownに保存する。

DSHセッションを復元可能なごみ箱へ移す。subagentセッションは親とツリーで追従。一括アーカイブ、復元、完全削除に対応し、バイト列を破壊するのは完全削除だけ。

独立したプロンプト組み立て機能。ソース登録、任意テキスト、戦略の編集・プレビュー、DSH公開フック経由のセッション別戦略スナップショットを備える。

サイドバーのセッションメニューから会話全体を削除できます。チャット内のテキスト選択を右クリックするとCopy、Quote（Markdown引用ブロックをcomposerに挿入）、Askを表示します。Askは選択範囲と質問を、再利用可能で継続するsubagent（label `ask`、再起動後もsubagent catalogから再検出）に送り、回答を右サイドバーにストリーミングします。

引き継ぎ合うセッションをDSHサイドバーで1つのchainにまとめます。handoff promptからの自動検出、chainごとの番号、インライン改名、検索、ドラッグ/複数選択での再編成、chainの上部固定、サイドバーから外してパネルだけに置くアーカイブ、セッションごとのcontext/steps表示を備えます。設定可能なhandoff閾値で自動引き継ぎも実行でき、次のprompt作成、新規セッション開始、貼り付け、切り替えまで行います。

サイドバーページにDSHのセッション記録とアーカイブキャッシュを一覧表示し、削除対象を復元可能なごみ箱へ移します。直近10分以内に書き込まれたセッションは削除しません。

他のコーディングエージェントのセッションを、続きから実行できるタスクとしてDeepSeek Harnessに同期します。アプリごとに1つのworkspaceを使います。

DeepSeek Harnessで設定した全providerの全modelを、固定loopback portの単一OpenAI互換endpointで公開します。サイドバーページでbase URL、key、port、model IDを表示します。

OpenAI互換gateway経由のGrok model provider。model検出、画像／動画生成、text-to-speech tools、永続化されるローカルmedia taskを備えます。

MiniMax Code modelをDSHに接続します。desktop appのログイン再利用または独自ログインを選べ、Anthropic互換model access、ライブmodel catalog、無料creditを付与する毎日のcheck-in、選択中modelに連動するcredit残高を提供。

ローカルOpenCode CLI経由でDSHをOpenCode互換modelに接続します。native LlmAdapter passthrough、ターンをまたいでtool結果を保持する永続OC session、tool mirroring、CLI環境チェックpanelを備えます。OpenCode CLIをローカルインストールする必要があります。

組み込みpi-ai adapter経由でStandard ComputeをOpenAI互換model providerとして追加します。standardcompute router modelと直接指定用model pin 2つを提供。設定のみでコード変更はありません。

指定したdomainだけをproxy経由にします。proxyが必要なmodel hostを追加しても、web searchや他の全requestは通常networkを通ります。複数の名前付きproxyをdomain別に使え、never-proxy一覧も設定可能。保存設定は再起動なしで次のrequestから適用されます。

無料チャンネルのモデルを、1Mのfallback chain 3本とカスタムchainに分けます。測定済みスループット順に並べ、スループットとエラー率の閾値に基づいてモデルを除外し、アカウントをローテーションします。OpenAI互換gatewayが必要です（既定: :8326）。

DSHでLocalAI固有の設定を使い、言語モデル、embedding、reranking、音声、画像生成を利用するproviderです。Firefox2100/dsh-ai-providers#runtimeのインストールと有効化が必要です。

DSHでembeddingとrerankingを利用するJina providerです。Firefox2100/dsh-ai-providers#runtimeのインストールと有効化が必要です。