プラグイン

DSH 向けホストごとのパーソナライズ: カスタム指示、ローカル長期記憶、返信トーンのプリセット。

DeepSeek Harness 向け PDF ツールボックス: PDF ファイルからテキスト、メタデータ、ページ範囲を抽出（ローカル解析、API キー不要）。

DeepSeek Harness（DSH）向け安全削除プラグイン: 完全削除の代わりにファイルをゴミ箱/ステージング領域に移動。復元とパージにも対応。

OpenCode の Skill と設定を DeepSeek Harness に橋渡し。

DeepSeek Harness 向け天気ツール: Open-Meteo 経由で現在の天候と複数日予報を取得（無料、API キー不要）。

DingTalkグループロボット通知（notify/text/health；webhook + HMAC署名、ランタイム依存ゼロ）。

DeepSeek Harness（dsh）向けのユーザー側 undo/redo: /undo コマンドでトランスクリプトを直前のメッセージより前まで巻き戻し、/redo で復元。

DeepSeek Harness 向け Superpowers（obra/superpowers）: ソフトウェア開発方法論の Skill とそのセッションブートストラップを dsh プラグインとして提供。

DeepSeek 残高と推定日次支出を表示。外部視覚呼び出し JSONL レコードをマージし、モデル統計、TTFT、キャッシュ率、呼び出しログ、コスト推定、フィルタ、CSV エクスポート付きセッション単位ダッシュボードを追加。

常用ワードボックス（常用词盒子）— DeepSeek Harness web クライアントプラグイン: コンポーザー入力欄の隣にスライドアップする永続的な単語/フレーズパネルを表示。グローバル/現在のプロジェクト単位のバケットとワンクリック挿入に対応。すべてのワークスペースで動作。

DeepSeek Harness（DSH）プラグイン: コンポーザーの統計行に会話コストと DeepSeek アカウント残高をリアルタイム表示——中国語 UI では人民元、英語 UI では米ドルで表示。

DeepSeek Harness 向け token コストトラッカー——使用量の追跡、コスト計算、予算警告。

最近使用した最大3つのプロバイダーを表示するDSH残高とクォータカード。DeepSeek、Moonshot、Kimi For Coding、OpenAI Codex、OpenCode Goをサポート。自動検出、クォータウィンドウ、リセット時間、色分けステータス、ドラッグ、自動リフレッシュ機能を搭載。

Socket Modeを介した双方向Slackメッセージング（notify/channels/inbox/reply/health）、パブリックコールバック不要。

DeepSeek Harness 向けの最小構成の挨拶ツールプラグイン。

楽しいミーム検索: 雰囲気を説明するだけで、エージェントがぴったりの本物のミームを見つけて送信。

DSH 向けのモデル切り替え機能。任意の OpenAI 互換エンドポイントを指定でき、無料/低価格の DeepSeek プロバイダープリセットを厳選収録、無料枠がレート制限された際は自動フォールバックします。

プロンプト・ツール引数・結果テキスト・生のセッション ID を保存せず、ツール結果とセッションイベントのハッシュチェーン付き JSONL レシートをローカルに追記。

自動ユニットテスト生成: /testgen コマンドと generate_tests ツールがテストを雛形作成・実行し、合格するまで修正する（LLM + オフラインテンプレート生成、vitest/jest/mocha/node:test 対応）。

ローダーに依存しない DSH Web の起動リカバリー: 壊れている可能性のあるプラグインを検出して一時的にスキップし、Boot Guard が管理する変更のみを復元。

通知アウトボックス: エージェントがトースト/中国語 TTS 音声/効果音（爆発、勝利、アラーム）で能動的に通知。60 秒の確認ウィンドウ内なら音声で呼び戻し、音量ブースト、設定パネル付き。

uagent-sync CLI 経由の、デバイス間ワークスペースのバックアップ、復元、エコシステムの更新機能。

エビデンス優先の運用キット: 6 個の読み取り専用ツール（機能カタログ、段階的ワークフロー計画、パッケージ化された Skill リーダー、範囲限定のローカルメモリ検索、リポジトリリリース監査、リリースチェックリスト）と 5 個のパッケージ化された Skill——計画と監査のみで、リモートへの書き込みは一切行わない。

経験の筋肉記憶を活かしたタスク計画: 過去の解決策を条件反射的に想起し、LLM の能力にマッチさせ、教訓を自動的に永続化。