プラグイン

DSH Pet Corner: フローティングペット、キー不要のペット画像プロキシ、お気に入り、プラグイン独自の設定 API。

現在のセッションのクォータ消費、推定コスト、現在の API 残高を監視。

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。

DeepSeek Harness 向けの最小構成の挨拶ツールプラグイン。

PicGo の既存設定（PicGo Cloud、GitHub、S3、COS、Qiniu、またはインストール済みの任意のアップローダープラグイン）を通じて、ローカルの画像・ファイルを画像ホストにアップロード。`picgo_upload` ツールと `/picgo` コマンドで実行。

SVG パスとキーフレーム仕様を、単体で完結した Lottie JSON アニメーションファイルにコンパイルします。

DSHに「fish-ear」マイクを追加します。音声をローカルで文字起こしし、口調と感情を推定して、感情を考慮したプロンプトでBigFishが返信できるようにします。

AIが翻訳案を作成し、人がレビュー。ガイドラインを添えてテキスト、ファイル、スクリーンショット、フォルダー全体を翻訳できる。評価やコメントを反映してAIが書き直す、エンドツーエンドのAI翻訳ワークフロー。

DeepSeek Harness 用 QQ ハブです。OneBot v11（SnowLuma/NapCat）経由の個別・グループチャット、チャット単位のメモリとペルソナルーティング、テキスト専用モデル向けに画像を説明する視覚補助、複数プラットフォームのリンク解析（大きな動画はグループファイル、画像ギャラリーはインラインまたは転送まとめで送信）、モデル・ペルソナ・設定用 Web パネルを備えます。aureth-labs/dsh-aurabot-qq 由来です。両方を同時にインストールしないでください。

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。

DeepSeek Harness用サイドバーのトークンメーター。出力速度をリアルタイム表示し、現在のセッションと今日のトークン数、DeepSeekの定価（オフピークは半額）による推定費用、キャッシュヒット率70〜100%を表示。単独／デュアルメーターのレイアウトと4種類のスキンに対応。

作曲欄のモデルメニューに表示するモデルを管理。設定ページでプロバイダー別モデル一覧を表示し、個別/プロバイダー単位の表示切替、折りたたみグループ、種類フィルターに対応。非表示にしたモデルはメニューから外れますが、現在のセッションで使用中のモデルは残ります。名前/ID検索、マルチモーダル/推論対応などの機能別フィルター、128K/256K/512K/1Mの最小コンテキスト長フィルターも利用可能。行にはモデル種別を表示し、チャットモデルは推論対応とadapterのeffort levels、コンテキスト長、入力モダリティも表示します。ラベルは手動上書き、設定文書、adapter、relayのGET /models応答、内蔵pi-ai / models.devカタログ、名前推定、ベンダー修正の順に統合。ホバーで出典を示し、推定値は破線で表示します。モデル種別、コンテキスト長、モダリティ、effort levelsは手動編集でき、プロファイル外に保存してprovider設定へ書き戻せます。強制再取得ではキャッシュを破棄し、adapterと全relayへ再照会。既定ONのスイッチにより、テキスト専用入力と宣言されたrelayルートでも、設定ファイルを変えず画像をメモリ上で受け入れます。非表示リストはプロファイルパッチに保存し、$DSH_HOMEにも同期します。

1 pluginに4つの中国語agent preset：Standard、PTC、Minimal、Creation（standard-zh、ptc-zh、minimal-zh、cordis-zh）。各presetは対応する組み込みtool setを維持。Standard/PTC/Creationは既知のhost instructionを中国語化する一方、tool ID、schema、SDK declarationは変更しません。Settings pageでmodeを有効化し、name/description/system promptを編集できます。

DSH設定でawesome-claude-video-skillsの373件カタログを閲覧し、選んだスキルを~/.claude/skillsや~/.dsh/skillsへインストールします。GitHubアーカイブをダウンロードしてスキルフォルダーをコピーし、リポジトリのコードは実行しません。バックグラウンド処理はダウンロード量・コピー済みファイル数を表示し、キャンセル可能。プラグインが導入したスキルのみ削除でき、markerのないフォルダーは変更しません。行にはGitHub報告の概算リポジトリサイズを表示。video_skill_search、video_skill_install、video_skill_uninstallツールも提供します。

evalを使わない手書きパーサーによるcalculateツールを追加します。一括計算と、金額計算向けの厳密な小数モードに対応します。

Magpieモデル一覧を管理し、選択したモデルをMagpie provider groupへ書き込みます。/v1/modelsから全件同期、手動追加、モデルごとのcontext/output上限/画像入力/reasoning effort設定、並べ替えとドラッグ順変更。Windows x64/ARM64ではyetone/magpie-releasesからMagpieを取得・更新し、SHA-256検証とrollbackに対応。リリースが30分経過し全会話がidleなら自動更新。DSHと同時にMagpieをトレイ起動し、lite modeとスリープ抑止を切替。

複数セッションで共有するメモリーとワークスペース別ナレッジベースを1つに。memoryは既定で ~/.dsh/memory にJSONL保存され、各セッション開始時に関連項目をsystem promptへ入れ、終了時に1件を書き戻します。workspaceごとの読み取り専用kb/と共通フォルダーをファイル行まで引用して検索。scribe_接頭辞の11ツール（scribe_memory_*が7、scribe_kb_*が4）、/scribeコマンド、概要/メモリー/ナレッジ/移行タブ付き設定画面。Bailian memory library、ChromaDB、cloud-primary + local mirrorは任意。移行には明示承認が必要で、記録されロールバック可能。

DeepSeek Harnessの動的背景とUIスキン。カスタマイズ可能なネイティブアニメーションスキンに加え、マーケットプレイスからライブ壁紙をダウンロードできる。Open Sea Skin（d-dev0101/open-sea-skin）ベースのため、両方を同時にインストールしないこと。

DSHのWeb/デスクトップUIにETAウィジェットを追加。todoリストと手順の進み方から現在のターン終了時刻を推定し、残り時間、進捗バー、信頼度バッジを表示します。

DeepSeek Harness用スクラッチパッド。タグ付きノート、画像/ファイル添付、Markdownタスクリスト、チャット送信、呼び出しショートカット、JSON入出力、エージェントツールを備えます。

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。

動画をdownloadせず、人のようにsampling：先にmetadata/chapters、次にtimestamp付きframe、字幕優先transcript（platform字幕がない場合のみlocal ASR）、AudioSet 527-class sound tag、top comment。21 toolがcross-process lock付き単一disk cacheを共有。Python 3.10+、ffmpeg、vidlens package（pip install vidlens-mcp）が必要。不足時は素のImportErrorでなく2つの解決方法を返します。