プラグイン

コンポーザー向けのマイク音声入力機能。ブラウザの Web Speech API によるリアルタイム文字起こし、重複排除/自動継続、スマート句読点、言語と自動送信の設定に対応します。

dsh-livestream（MIT）のfork。元プラグインの代わりに導入し、併用しないこと。DSHでBilibili配信を行い、チャットやギフトに応答し、スキン変更できるステージに視聴者の動画リクエストを順番に表示。Doubao TTS音声とOBS／Bilibili配信の自動設定に対応。OBS Studio 28+とBilibiliの配信ルームが必要。Doubao TTS APIキーを追加するまで音声は無音。字幕のない動画の文字起こしにはPythonとfaster-whisperを任意で使用できる。

5つの TIA Portal スキル（Siemens PLC 文書検索、ラダー論理生成、SimaticML から PNG への描画、PASS/FAIL シナリオ付きスキャンサイクルシミュレーション、実際の TIA Portal プロジェクト操作用 TiaLink ゲートウェイ）と5つの MCP エンドポイントをまとめます。実プロジェクト作業には有料 TiaLink（Windows + TIA Portal V19/V20 + Openness）が必要です。4つのクラウドサービスには API キーが必要で、各100回無料後は有料です。描画は失敗しても呼び出しごとに課金されます。Node 22 以降とネットワークが必要です。コード断片は tia.hubwiz.com にアップロードされます。

5層の意図認識パイプライン（ルール、pgvector検索、Jevスコアリング、ファインチューニング済み調停、LLMフォールバック）。シナリオ管理UI、PostgreSQLストレージ、配布可能なAPIサービスを備える。

DSHをローカルのOpenAI/Anthropic互換gateway endpointにし、接続する全clientの前段にpersonaと長期memoryを提供します。自分のDeepSeek API keyが必要。DSHのlogin credentialはupstream側で拒否されます。

DSH Web GUI内のWindows端末ドック。提供されたshell.bottomスロットを使用し、表示時は画面を分割（列幅を縮め、覆い隠さない）、非表示にすると領域を戻しつつPTYセッションを維持。各セッションはnode-ptyで起動するローカルConPTY子プロセスで、loopback制限付きWebSocket（backpressure、デバウンス付きresize）越しにxterm.jsで表示。他プラグインはhostのregisterView APIとwindow CustomEventチャネルから端末/DOMビューを追加できます。

DSHプラグイン：設定に従ってバックエンドHTTP APIを呼び出し、ローカル開発サービスを起動・停止・再起動。ログを差分読み込みして特徴的なログ行を待つため、モデルが「変更後に自分で検証」できます。

DeepSeek Harnessのmodel API requestをsystem/custom/SOCKS proxy経由にします。設定domain外へのrequestはdirect接続のままです。

保存済みResponses IDを再利用して継続し、retry、branch分離、検証済みhistory replayに対応。

DSHのtext-to-image/image-to-image plugin。OpenAI-style image generation API互換で、多米APIを既定providerにします。標準OpenAI endpointではprotocol、image-to-image mode、sizeの調整が必要な場合あり。text-to-imageとURL reference imageはCOS不使用。ローカルreference imageは圧縮してCOSに保存可能。custom prompt suffixに対応。

最近の中国語Markdown会話エクスポートから抜粋をDeepSeek APIへ送信（APIキー必須）し、夢を生成してローカルのMarkdownファイルに保存します。

DSH起動時にWorkBuddy2API Hub（127.0.0.1:7863）をデフォルトで起動し、wb2apiへ切替可能。処理は冪等かつ無通知で、終了時には自分が起動したプロセスだけを停止します。

デザイン重視のPowerPoint作成ツール。6つの pptx_* ツールで deck.json のデザイン案から編集可能な .pptx を生成し、AI背景・切り抜きイラスト・装飾素材を追加、配置とコントラストを検査、スライドをプレビューし、設定可能なビジョンモデルでページを確認します。Web UIにチャットカードと設定画面を搭載。DSH Desktop 0.2.1-rc.2+が必要（pptx_renderは同梱LibreOffice Kitを使用）。画像生成にはAgnesまたはModelScope APIキーが必要です。

DSH向け画像生成を2方式で提供します。チャットからモデルが呼び出す image_generate_lite ツールと、手動実行用の右サイドバーStudioを搭載。参照画像は最大5枚、OpenAI images API形式に対応し、キーはDSHの認証情報サービスに保存します。

DeepSeek Harness内蔵toolの背後でweb_search/web_fetch providerを集約。検索はAnySearch/Zhipu/Zhihuへ同時に1 queryを送り、URL重複除去、Reciprocal Rank Fusion、任意のSiliconFlow rerank。FetchはURLを判別し、static pageは内蔵HTTP fetcher、dynamic pageはFirecrawl/AnySearch Extractへfan-outし品質で本文選択。共有circuit breakerはquota/429検出後そのengineを当日中skip。Settings cardは各engineのAPI keyをcredential storeへ保存し値を表示しません。

8 provider API経由の画像生成（Labnana/OpenAI/Gemini/Seedream/DashScope/xAI/Zhipu/ComfyUI）。保存profile複数、会話ごとのgallery、Labnana credit trackingを備えます。

DeepSeek Harness向けlocal-first memory/persona plugin。4つのfile-backed memory layer（pinned、memory、facts、experience）、編集可能なSOUL/MOOD persona、LLMを使わないsession capture、BM25 recall、theme付きmood card。単独web panel、Python service、vector database、API keyは不要。

会話開始後も含めいつでも、セッションヘッダーのドロップダウンからエージェントpreset（mode）を切替。制限付きPOST /preset-switch/apiルートを使用し、記録されたpresetが削除済みのセッションも修復。jeffcwj/dsh-preset-switcherのforkをDSH 0.2.1向けに更新。

DeepSeek Harness向け、model連動キャラクターと共有world。個別編集可能なpersona/memory、任意のAI diaryとsleep consolidation、中国語/英語設定、task対応desktop pet、theme、使用統計を備え、更新後も設定を維持。Windows/Linux/macOS対応。OSごとの導入要件はguide参照。diary/consolidationはtokenを消費。導入・更新前に表示中のdesktop pet/bubbleを閉じることを推奨（開いたfileが失敗原因になる場合あり）。Codex/OpenAI API account queryはユーザー検証済み、他sourceは検証・feedback待ち。

稼働中のworkbuddy2api-panelをHTTP APIで読み、modelをDSH model pickerに同期。credit multiplier、CN/海外realm label、model別reasoning effort levelを反映し、残りcreditと使用量をSettingsページとsidebar badgeに表示。

dshでTRAE accountのmodel quotaを利用。複数account管理、毎日のcheck-in、rotation、使用統計、reasoning level、model表示に対応。Python 3.10以降が必要。初回実行時にPython依存関係をdownloadします。

標準web search向けTavily backend。`127.0.0.1:8787/v1`のin-process endpointがrequestをTavily検索へ変換。最大10個のAPI keyをDSH credential storeに保持し、requestごとにrotation。認証/rate limit/quota error時は切替。Settings cardでkey管理・テスト検索し、web searchの接続先を設定。

独立backend `jasonxu114514/opencode2api`をDSHと起動（Windows x64/ARM64、Docker/OpenCode CLI不要）。終了時は自分が起動したprocessのみ停止。設定cardからchecksum検証済みGitHub releaseでinstall/update/rollbackし、初期admin passwordをコピー。`/v1/models`をcontext/vision/reasoning effort付きproviderへ同期し、10分ごとに再同期。

各third-party endpointのmodel一覧を読み、llm-pi-aiのモデル別`reasoningEfforts`を同期。composerに実際のmodelが持つthinking levelだけを表示。