プラグイン

DeepSeek Harness用Goalモードと自律実行プラグイン。固定表示の上部バナーで現在のGoalをターンをまたいで表示し、agentの自律的な達成を支援します。

セッションのターン終了時、エージェントの質問時、承認待ち時にブラウザ通知とビープ音を鳴らします。通知クリックでセッションへ移動。リモートトリガーエンドポイントと SSE チャンネル付き（npm: `bsfeng-dsh-notify`）。

エージェントの実行トレースを監視し、信号が作動するたびに成功したターン終了時にLLMレビューを発火させ、再利用可能なワークフローを登録スキルへと結晶化させ、後の実行で段階的に改善します。

質問の前の時点まで巻き戻すか、最後の質問だけを編集して再送信できる。破棄されたターンの workspace ファイルは復元される。

DSH Web UIの右側ウィジェットレール：セッション統計のリアルタイム表示（ターン数、LLM/ツール時間、TTFT、速度、キャッシュ、トークン）、same-originホストプロキシ経由のOpenCode Goクォータ。さらに多くのプラットフォーム使用量ウィジェット、ビジュアル、ユーティリティアクション、外部統合のための拡張可能なウィジェットレジストリ。

run_python/run_node ツールを公開: stdin 経由でコードを実行し stdout/stderr/exit を返す。インタープリタパスの設定カード付き。

DSH Relay は Telegram を DeepSeek Harness のリモート会話・通知チャネルに変える。Telegram 経由で DeepSeek Harness と会話し、通知を受け取れる。

DeepSeek Harnessとのやり取り中に英語学習カードを保存します。各ステップでシステムプロンプトに1行を加え、モデルに英語を確認して、まずenglish_cards_captureを呼ぶよう指示します。同期スイッチをオンにするまではカードはこの端末内のみ（既定ではオフ）。ブラウザーでOAuthログインした後に同期を有効にすると、カードとともに原文・訂正文をaoilang.comへ送信します。

DSH Web向けZCodeスタイルのスキン。Zaiのライト/ダークテーマ、サイドバーのワークスペース/セッションツリー、全体検索、ホバー波形付きターン移動、ZCodeに合わせた承認カード/メッセージキー表示を提供。各ビジュアル値は契約アサーションで検証されます。MichengAI/dsh-codex-uiのフォークです。サイドバーと会話画面の同じ領域を再描画するため、上流プラグインと併用しないでください。

送信テキスト用の2つのゲート。(1) Guard：外へ送る前に、冗長な動詞＋抽象名詞（例「コード構造を最適化」）、中身のない形容詞、万能な埋め草、定型の書き出し、Git commit/PR/reviewの定型文、コードを語るコメントを遮断。チャット、コメント、メール、commit、PR説明／レビュー、issue、文書、コードコメントが対象。通過時はOK、遮断時は変更点を示す1行を返します。(2) Catch memes：スラングをモデルに推測・検索させず、思考開始前に内蔵6,792件wikiを照会し、使用法欄「how to answer this」をコンテキストに追加。title/slug/aliasの完全一致のみ（fuzzyなし）なので通常会話は発火しません。node:sqliteのローカルSQLite、依存ゼロ、検索1.6ms。設定はGuard、strict、prompt節、wiki、ターンごとの自動検索、4段階の口調（reserved/measured/follow the room/unrestrained、単なるラベルでなく動作に反映）、AI補完（独立スイッチ、既定OFF、ON時はセッション自身のモデル）、貼り付けテスト、3しきい値。Gate判定そのものはモデル呼び出しなし。

DSHエージェント向け常時適用の作業スタイルをAgent presetとして提供。タスクを言い換え、編集前に読み、各変更を実際のコマンドで検証し、コンテキストを絞ります。29スキル（計画／レビューの反復、TDD、行き詰まり解消、PR監視など）とturn guardを同梱。成功したチェックなしでファイルを編集したターンに注意し、2回目はより強く再考を促します。

DSHプラグイン：すべてのWork detailsモードで実行中ターンの思考とツール出力を滑らかに表示。Compact/Standardでは追従表示ウィンドウに上限を設け、Detailed/Verboseでは行単位の表示速度を調整します。

長い DSH セッション向け Kifu 形式のコンテキスト圧縮。新ターンを DAG に追加（ノード=局面、辺=試した修正）し、約 417 トークンのホット一覧を注入（2000 辺 fixture、L5 層）。失敗メモリと局面反復検出も追加。各区間は一度だけ要約され、圧縮を重ねても保持内容は劣化しません。

show_pageで回答をchat内のページにします。8つの組込template（report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow）はmodelが内容のみ書き、pluginがlayout・操作・保存を担当。modelが書いた全ページ（計算機/game/custom layout）も保存可。CSS @layerの基底styleを使い、ページ固有CSSを優先。返信下に内容高で表示し、light/darkに追従。ページ別localStorageはDSH内に保存され、再開や新version後も残り、chat/right sidebar間で同期。編集ごとに新versionを作り復元可。保存後、非表示のローカルChrome/Edgeでscript error・横overflow・dark modeを検査し、問題をmodelへ返します。sidebarは全画面表示、version、全ページgallery、PNG/PDF/HTML出力。別originのsandbox frameと厳格CSPで動作し、DSH dataにアクセス不可、fetch/XHR/WebSocket禁止。dsh-mobileでphone対応。

Agnesの画像/動画生成サイドバーパネル。node canvasと短編ドラマmodeも搭載。canvasはffmpegで前shotの末尾frameを抽出し次shotの先頭に送信。短編modeは読み込んだscriptをstoryboard shotに変換。生成/pollingはHost processで実行し、再読込やパネルを閉じても継続。結果と80件の履歴をdisk保存。

system promptには何も常駐しません。検索hitはtitleだけ返し、bodyはread時のみ読み込みます。project ruleは自分で拡張できます。

DSHデスクトップセッションのWindowsネイティブトースト通知です。ターン終了、承認、質問、未回答の待機リマインダーを通知し、状況ごとに独自の音とポップアップ文（名前付きテンプレート最大3件）、3つの配信モード、プレビュー、カスタム音の取り込みを設定できます。クリックするとDSHウィンドウを前面に出します。

ゲーム素材制作パイプラインです。画像・動画・音声の生成、動画から一貫したスプライトアニメーションの作成、色違い素材の生成、エンジンのスキーマへの適合、プロジェクトへの導入、コードから実際に参照されているかの確認を行います。動画からスプライトへの変換にはffmpeg、生成には画像・動画APIキー（Agnes AI / OpenAI / fal）が必要です。

DOMではなくsession storeを検索する会話内検索（Ctrl+F）。一致箇所をyou/assistant/reasoning/tool call/tool result/systemで分類し、ターン別にまとめ、同一断片を統合。本文のみ/すべての範囲、正規表現・大文字小文字・単語単位の指定、全件ハイライトに対応。結果をMarkdownでコピーまたは書き出せます。

agentに作業過程を語らせます。各turnの冒頭でmessageの読み取り方と最初の作業を述べ、tool call batch間に短い途中報告を挿入。アプリ内設定でstyle、文数上限、各機能のtoggleを調整。

MCP connector（stdio/streamable-http）向け統制registry。4段階のfail-closed認可、malformed argsを拒否する`mcpServers` JSON import、全出力境界でのcredential redaction、偽のapprovalでなく正直なreview verdictを返すagent bridge、`/mcp-reg`運用consoleと設定pageを備えます。

マルチエージェント円卓会議。各メンバーは独自モデル上でサブエージェントとして順番に発言し、ホストが各ラウンドを要約します。終了時に議事録Markdownを書き出します。

ブラウザー自動化なしで、プラットフォームのJSON APIを使い头歌（EduCoder）の課題を完了。`educoder_sweep`は未完了課題のある宿題だけを走査し、完了済み課題は中身を読まず、全アカウント走査でもモデルtokenを消費しません。選択問題も回答キーが提出レスポンスに含まれるためtoken不要。コード課題はモデルが生成し、`evaluate:0`で提出後に1回採点、返却エラーを使って再試行します。ツールは`educoder_sweep`、`educoder_homework`、`educoder_account`。

プロジェクトの決定事項をチャット履歴ではなくMarkdownで管理：メイン文書とモジュール別文書に、file:line引用を付けて記録。エージェントが質問して未決事項を確定し、タスク複雑度/拡張性/保守性/コード品質/再利用性の5軸スコアを算出してモデル選択欄のボタンに表示。1セッションで複数プロジェクトを関連付けられ、small/medium/largeの規模で記入上限が変わります。トリガー語に応じてメイン文書の再利用可能なパイプライン節を注入。