プラグイン

組み込みの DSH 圧縮サマライザーを 5 セクションの引き継ぎサマリーに置き換え、隠されたすべてのメッセージをセグメントディレクトリ内で読める状態に保ちます。

タスク品質を落とさずにトークンを積極的に節約する DeepSeek Harness プラグイン：ツール結果の可逆な先頭／末尾切り詰め（既定）、grep 結果の折りたたみ、圧力トリガーによる dsh-compaction-basic への委譲、アグレッシブモード用の LLM 要約 CompactionEngine サブクラス。8 シナリオの合成スイートで入力トークンを 97.6% 削減し、すべての削減は dsh のイベントフローを通るため「モデル可視 = 記録済み」が保たれます。

ゲーム風フローティングHUD：残高HPバー、コンテキストMPバー、カウントダウン付き公式ピーク／バレー価格、残量5％未満での自動コンパクション、メモリーを引き継ぐ新規会話。

DeepSeek Harness 向けのモデル駆動型コンテキストウィンドウロールオーバーバンドルです。新しい作業コンテキスト、モデルが管理する永続的なノート、少量の逐語的な直近の末尾、的を絞った履歴の復元を提供します。要約は行いません。

中断されたエージェントセッションの自動再開：順序付きルールテーブルが失敗の種類（レート制限、クォータ、認証、コンテキストオーバーフロー、クラッシュした孤立セッション）に応じて、自動バックオフ再試行、モデル切り替え、コンテキスト圧縮後の再開、損切り通知へ振り分けます。ビジュアルなルールエディタと完全なアクティビティログ付き。

入力バーのプロンプト最適化ツール。6つの戦略×3言語とカスタム指示で下書きを書き換え。目標/やること/圧縮サマリー/ツール結果やチャットコンテキストを任意で追加。確認ダイアログ、直近5件の履歴、3段階の設定永続化に対応。

NInfer ホストの qwen3.8-27b ゲートウェイ向けの圧縮修正：dsh のコンテキスト圧縮とセッションタイトルの呼び出しで thinking を無効化し、xhigh 推論が出力予算を丸ごと消費するのを止めます。同じ考え方は他の起動方法にも当てはまりますが、このパッケージは NInfer のみを対象とします。

セッション引き継ぎとコンテキスト管理：構造化された引き継ぎドキュメント（export／resume／status）により新しいセッションでもシームレスに継続でき、アクティブなコンテキストの刈り込みも行えます（公式compaction API経由のacp_*ツールとモデル作成の要約）。

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。

LLM プロバイダーネイティブのビジョンブリッジ。チャットに貼り付けられた画像はビジョンモデル(pi-ai/llama.cpp 経由の Qwen3-VL)によって説明文に変換され、そのテキストがテキスト専用の DeepSeek に渡されて返信が生成されます。画像の受け入れ・ルーティング・圧縮はすべて harness ネイティブの仕組みで処理し、LRU 方式の説明文キャッシュと 503 リトライを備えます。

DSH Web サイドバーの「New Session」を 2 つのモードに分割します。「日常聊天」の行は、プラグインが harness home にインストールする `daily` エージェントプリセット（ペルソナ、web search と fetch、ask-user、コンパクション——ファイル、シェル、プランモード、サブエージェントはなし）でセッションを開き、専用の daily-chat ワークスペース内ではそのサイドバー領域にそれらのチャットだけが並びます。一方「开始工作」は標準のコーディングエージェントを維持します。組み込みの New Session ボタンは非表示になり、他のすべての New Session 入口はアクティブなモードに従い、そのモードは localStorage に記憶されます。

zhipuai/glm-5.3-flash 向け GLM モードエージェントプリセット：PTC/Code Mode ツール提示、推論ループガードとツールスピンガード（ライブインシデント駆動）、GLM 固有の 75%/22% 自動圧縮。

DeepSeek Harness のセッション指示アンカー：新しいセッションの最初のステップで、自由に構成した指示ブロックをプラグイン由来のメッセージとして注入し、要約コンパクション後、N ターンごと、または計量されたコンテキスト圧力がしきい値を超えたときに再アンカーします。/anchor コマンドはモデル呼び出しなしでオンデマンドに再アンカーします。設定ページでは、ページングされたプリセットライブラリ、注入順序、再アンカー元、文字数制限を管理します。

人間の脳に倣ったコンテキスト圧縮ロジックで、長いタスクのコンテキスト占有とトークン消費を大幅に削減します。

DeepSeek Harness Web UI 向けの Taffy ムードマスコット：隅の GIF がエージェントの状態にリアルタイムに反応します — 承認待ち / 承認済み / 拒否 / おねだり、思考中、ツール実行、割り込み、ask_user_question の待機、圧縮、長時間タスクの疲労、放置された承認の無視、アイドル / スリープ — SSE でプッシュされる状態、ドラッグでの位置決め、中クリックのコンソール、ツールカードのミラーコンソール、ムードごとのロック、永続化される外観設定、日別バケット統計を備えます。

系譜付きの決定・目標メモリ。明示的なコマンドとモデルツールが決定を決定論的に記録し、ステータスカードがcompactionをまたいで決定を再固定します。BM25+jieba検索を備えたロスレスなイベントストリームがそれを支え、シナリオレベルの忠実度回帰スイートがリリースをゲートします。

モード固有のプロンプト (キャプション、UI、ドキュメント、グラウンディング、トポロジなど) を通じて会話画像を解析し、構造化されたエビデンスを座標プリミティブ (ボックス、ポイント、参照) とともにテキストとして注入します。セッションレベルのキャッシュにより、replay や compaction をまたいで再利用可能です。

テキスト専用 DeepSeek 向けのビジョンツールキット。モデルから呼び出せる `vision` ツール、deepseek/opencode-go 用ラッパーアダプタ（v4 flash/pro）、Antigravity IDE クォータ（default, flash/pro）/任意の OpenAI 互換 VLM / Gemini / ローカル Ollama チャネル、圧縮再復元付きの証拠メモリ、コンテンツハッシュキャッシュ、そしてバイリンガルのクライアントパネルを備える。

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

DSH plugin: counts completed compactions per session and raises a floating reminder — with bilingual UI — only after repeated compactions plus heavy extra token spend.

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.