プラグイン

DeepSeek Harness用の忘却曲線インプレース対話圧縮：最近のターンは逐語で保持、中盤のターンは構造的に脱水（LLM不使用）、古いターンは境界付き要約ペアに折りたたまれます — 境界付きメモリ予算での無境界会話。

DeepSeek Harnessエージェントの夜間自己改善機能です。過去のセッションをオフラインで収集し、自身のAPI予算で繰り返しタスクを再実行し、ホールドアウトゲートを通過した検証済みスキルを統合します。microsoft/SkillOptのSkillOpt-Sleepエンジンをネイティブツールと同梱スキルとしてdshに導入します。重みの学習は行いません。Python 3.10以降とSkillOpt-Sleepエンジン（pip install skillopt）が必要です。

DeepSeek Harness エージェントプリセット向けの、強化された自動圧縮デフォルト: 調整済みの閾値/保持バジェットとモデル別ポリシーを 1 コマンドで適用し、バックアップとロールバック付きで冪等に実行できます。

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。

DeepSeek Harness 向けホストレベルのプロアクティブ起床：モデル自身にアラーム（1 回／間隔／cron、ランダムジッタ付き）をスケジュールさせ、予定時刻にコールドセッションを起こし、モデル主導のフォローアップを静寂時間と日次バジェットで制御し、無音ウェイクを回収します。

プロジェクトドキュメントと長期メモリを、専用のObsidianボールト内のプレーンなMarkdownとして管理:6つのmem_*ツール(search、read、write、log、brief、admin)、セッションの最初のステップで1回の予算管理されたリコール注入、完了したターンの自動要約。Obsidianを起動しておく必要はなく、プラグインをアンインストールしてもボールトは読み取り可能なままです。

DeepSeek Harness 向けのユニバーサル Model Context Protocol (MCP) ブリッジ：エージェントを stdio/sse/websocket の MCP サーバーに接続します。1 万件の休止スケールエンジン、サブミリ秒の BM25 ツール検索、動的トークン予算、リアルタイムの Web UI ダッシュボードを備えます。

DeepSeek Harness のホストレベル能動的ウェイクアップ：モデルが自分でアラームを設定し（一回・繰り返し間隔・cron、任意のランダムジッター付き）、コールドセッションは session resume で定時に起床、モデル起点のフォローアップは静音時間帯と 1 日の配信予算で制御されます。サイレントウェイクターンは proactive_reclaim で終わりモデルコンテキストからトゥームストーンとして除外され、宣言されたスケジュールファイルは JSON スケジュールを host アラームへ冪等に glob 同期し、min_idle_seconds は宛先セッションが落ち着くまで起床を延期します。Web パネル（設定セクションとセッション別タブ、SSE ライブ更新）でアラームと起床履歴を管理 — 独自の日課と世界の進化を持つ AI コンパニオンやロールプレイキャラクターのためのハートビートエンジン。

他セッションのコンテキストを現在のターンにマージします：証拠で重み付けした競合解決、前提が撤回された主張の撤回、セッション間プロンプトインジェクションに耐える信頼ラベリング、予算で制限されたパッキング。ベンチマークを同梱。

DeepSeek Harness での訪問前デューデリジェンスと企業調査。顧客の身元確認とリスク概要の作成に対応し、Qichacha MCP ツール呼び出しの予算承認とエンティティ確認を行えます。

DeepSeek Harness の会話ごとの総トークン安全ヒューズ：AI との各会話にトークンのヒューズを付け、ユーザーメッセージごとに独立した総予算を設定して入力・キャッシュ・思考・回答を統一的に制約します。whale スライダーを備え、次のユーザーメッセージで自動的にリセットされます。

DeepSeek Harness 向けの AST ベースのコンテキスト圧縮、テストログのフィルタリング、トークン予算ガード：冗長な構文を除去し、ノイズの多いログ行を刈り込み、トークンの上限を強制してコンテキストウィンドウがオーバーフローしないようにします。

DeepSeek Harness向けコストパネル：セッションイベントから全リクエストを計測し、16プロバイダー136モデルの内蔵カタログと照合して価格付けし、現在のモデル、アカウント残高、セッション、今日と月の支出、そしてコンポーザー横の月次予算バーを表示します。zh/enバイリンガル対応。

データソースプロキシを通じてメトリクスを照会する読み取り専用の Grafana ツール：インスタンスのヘルス、データソース一覧、インスタントおよび範囲の PromQL クエリ、現在のアラート状態、プロビジョニング済みのアラートルール。範囲クエリはポイント予算までダウンサンプリングされ、明示的に指定された step がそれを超える場合は黙って変更せず拒否されるため、モデルが要求していない解像度のデータを受け取ることはありません。

Resumes turns interrupted by a DSH host restart: hooks agent activation (once a session is live), reads the crash-repair turn/end, and sends a continuation that requires verifying real-world state first rather than assuming a side effect succeeded or failed. Permanent failures (AUTH, QUOTA, context overflow) are skipped, with a cross-restart budget, adaptive backoff and a minimal-context payload.

Panel to edit dsh's native AGENTS.md from the web settings page: every layer in the instruction chain is clickable, three activation scopes, and a visual budget meter.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Agent billing and usage observability for dsh web: session-log direct-scan recording (zstd, per-event timestamps, watermark + lastSeq double dedup), multi-account rate profiles per provider and model, per-window live badge reading the window session id via React fiber, full glassmorphism dashboard with 14-day sparkline, budget alerts, relay-station balance queries and a 332-model official price library.

Alibaba Bailian (DashScope) model catalog preset + auto-adapter for DeepSeek Harness — reasoning effort levels, thinking budgets, context windows, auto-adaptation of existing Bailian routes, a configurable context ceiling

Live token cost for every chat in the DSH Web UI: the chat, its subagents and the whole session tree, priced from a bundled models.dev snapshot of seven providers and 139 priced models, with cache read and write rates wherever the provider publishes them and DeepSeek from its own peak and off-peak table. Every finished answer carries its own price in the transcript, and a chat that is not currently open is priced from the log instead of disappearing. Spend is costed per interval from an append-only JSONL ledger in the project folder, so logged work keeps the tariff it was billed at. On top of it: budget-aware work plans packed against a money limit, routing scenarios that show which models are worth connecting, a generated plan document in English, Chinese or Russian, and a warning when spend belongs to no plan unit.

Tiered persistent memory (user/env/project) with per-tier char budgets and semantic query routing; full layers refuse writes instead of silently evicting.

Team cost captain: meters every model call (subagents included), attributes each call to a member by workspace rules, prices it with the built-in DeepSeek 2026-09 catalog (peak/off-peak, CNY/USD) or user overrides, and appends it to a local JSONL ledger. Adds hot-reloadable member budgets, 80%/100% webhook alerts, optional over-budget enforcement, a team_cost_report tool with CSV export, and a settings-page team dashboard served over a Typert RPC service.

Persistent project memory, event-sourced task lifecycle, context budgeting, and cooperative multi-agent handoffs.

Local token usage and cost dashboard for DeepSeek Harness: four-segment token breakdown (miss/cache-hit/cache-write/output), cache savings estimate against the miss/hit price gap, per-session drill-down with context-growth curves and anomaly flags, global filters with shareable URLs, monthly budget progress with month-end projection, and day/month aggregate fast-path queries (O(days)) with incremental rescan.