プラグイン

Matt PocockスキルコレクションをDSHクエストボードに変える右側詳細パネル：wayfinder意思決定マップ、課題ごとのトリアージ／修正／議論／実行アクション、9項目コアスキルプローブ＋20スキルレーダー、環境チェック、セッション間ワンクリックハンドオフを搭載します。

アーカイブ済み・未アーカイブのチャットを、読み取り専用プレビュー、タグ、メモ、ワークスペース単位のアーカイブ、ZIPバックアップ、originとブランチ、手動の残存チャット確認、自動更新チェックで検索・管理する。旧Recycle Binからの復元に対応し、自動クリーンアップは行わない。

LLM-Wiki型の複数セッションMarkdownメモリとSOUL.md人格。既定では最初のユーザーメッセージ後、アクティブセッションだけに注入。remember/recall/consolidate/forget。要session format v4（公式DeepSeek Harness 0.1.7+）とsource kind plugin:memory。v0.13 engines.dshは公式0.2.1-rc.5系必須、旧host拒否；Review nowはPOST /api/memory/control action growth-nowでfloor遵守recapを1回送信。v0.14共通session gate（チップ、/memory on|off|status、設定）：offは注入/digest/想起/last_accessを止めるが削除しない。disabledWorkspacesでプロジェクト全体を既定offにし、session選択は7日保持。v0.15 Basic soulはSOUL.mdの管理ブロックのみ更新し他を維持、BOOTSTRAP完了。既存soulを反映し、未設定なら作成を促す。 checkup報告（優先行動リスト）。

DeepSeek Harnessセッションのリアルタイムフローグラフ可視化。ツール呼び出し、並列グループ、サブエージェントの分岐、ドリルダウン詳細を含む。

DSH向け画像生成・読み取り。制作サイドバーにはモデルごとの行、10種の比率、1K～4Kサイズ、詳細カード付きコンタクトシート、ズーム、再利用、削除機能があります。プリセットプロバイダー3種とカスタムエンドポイントに対応し、キー不要のものも1つあります。画像レビュー用のvision-reviewスキルも同梱。貼り付けたキーは~/.dsh/secrets/media-tools.env（mode 600）に保存し、選択したプロバイダーにのみ送信します。Python 3.9以降が必要（生成はscripts/generate.py経由）。制作ページにはDSH Desktop 0.2.1以降が必要です。

dsh web UIの右端にGitスタイルのドットタイムライン：ユーザーメッセージごとに1つのドット、ホバーで内容とメタデータ（時間、ターン、継続時間、TTFT、トークン）を表示、クリックでジャンプ。さらにフルセッションメッセージリスト、セッション内・セッション横断検索、#msg=ディープリンク付きブックマーク、キーボードナビゲーションを追加。

Zotero 7以降のローカルAPI（API key不要）で、文献とコレクションの検索、メタデータ・要旨・PDF全文の閲覧、添付ファイルの取得、メモ管理ができます。キャッシュにないPDFはその場で解析。API endpoint、対象library、各種上限を設定できます。

会話ビューにExecution graphタブを追加。各ターンのプロンプト、返信、ツール呼び出し/結果を折りたたみタイムラインに表示し、詳細確認とPNG出力ができます。

DSH会話の記事をセッション内Excalidraw図に変換。diagram_createで下書き、編集と自動保存、PNG/SVG/.excalidraw出力、diagram_readで再読込。0.6は大規模三階層ツリー向け編集可能な概要と索引を追加。

⚠️ 内部ベータ版のためダウンロードしないでください。iLifeはDSHの設定カード1枚で、メモ・カロリー・料理・住まい・予定・請求をタブ表示する生活管理スイートです。暮らし全般を扱います。

きめ細かい権限ゲートウェイ: カテゴリ別ツール呼び出しレビュー(ワークスペース外ディレクトリ、コマンド、ファイル読み書き、サブエージェント、繰り返しアクション)、グローバル & プロジェクト別 allow/deny 例外、クイックツールデフォルト、カスタムルール、インライン差分詳細付きバイリンガル承認モーダル、カスタム拒否理由、サンドボックスアップグレードフロー。

モデルごとの使用量とコストの詳細分析。セッションごとの使用統計や、GLM、MiniMax、OpenCode Go、DeepSeek などの使用量クエリに対応します。

詳細カラムのプロジェクトファイルエクスプローラー（複数選択、ドラッグ移動、アップロード、ダウンロード、名前変更、ゴミ箱、システムで開く）に加え、Markdown／HTML／JSON／CSV／notebook／PDF のセッション内読み取り専用プレビュータブとコードハイライト、モデルスループットのライブバッジ、複数行の GoalBar を備えています。

モデル・プロバイダー・ワークスペース・期間を横断した利用分析：キャッシュヒットの可視化、モデル/プロバイダー別内訳、時間別・日別トレンド、GitHub 風 53 週ヒートマップ、連続利用、Token シェアのドーナツ図、組み合わせ可能なフィルター、キャッシュ効率トレンド、DeepSeek 残高、CSV エクスポート。セッション削除後も保持される永続台帳（増分再構築、再起動時は未変更セッションをログ再読なしで適用）。ワークスペース登録は DSH の domain/changed プローブで自動更新し、DSH 登録のワークスペースのみを厳密に集計。Token 計上は入力・キャッシュ読み書き・推論を分離し、ゼロ使用の再生は記録を上書きしない。中文は現地時間、English は UTC。API はループバックのみ。

Pluginsページで公式DSHドキュメントを閲覧。Creator modeではネイティブツールでドキュメントを検索し、プラグインのnpmメタデータを確認します。

Bilibili 動画分析: メタデータ、文字起こし（Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp による ASR フォールバック）、コメント、弾幕、鮮明なキーフレーム。ローカルビジョンによる説明生成もオプションで対応。

DSH 向けのローカル文献ナレッジベース RAG：SQLite インデックス上で BM25 + ベクトルのハイブリッド検索、クロスエンコーダ再ランキング、セクションとページ単位の出典付き回答、メタデータのみの更新とバックグラウンド取り込みに対応。

永続メモリ付きAgentプリセット3種：鲸鱼娘Agent预设（簡体字中国語の口語で主人と呼び、甘えたツンデレ）、鲸鱼娘活人版Agent预设（言い返し・回避・冷淡さも許し、甘さは控えめ）、鲸鱼娘涩涩版Agent预设（元の人格を保ち、愛情表現はユーザー限定、グループでは抑制）。全員が公式最小構成の永続shell 1つとファイル読書き、glob/grepを使用。whale-loli.md、whale-loli-v2-live.md、whale-loli-v3-naughty.mdをwhale_memory、whale_memory_v2、whale_memory_v3で個別に読み、メモリは相互に読書きしません。会話圧縮はbillion-contextが担当。このプラグインは要約を根拠とし、詳細は必要時に参照する人格ルールのみ追加。

DSHの作業範囲をWSLへ拡張。ディストリビューション内のファイルを直接読み書き・編集・検索でき、作業に応じて単発コマンドか専用ターミナルで複数コマンドを実行します。WSL端末で`dsh`を入力するとDSHを起動し（詳しくは`dsh help`）、開いた各端末でAIと画面を共有できます。

Webシーム用のSearXNGバックエンドweb_searchプロバイダー：独自のインスタンスのJSON APIを介した、無料でセルフホスト、キー不要のメタ検索。ループバック専用のdocker-compose例を同梱。

DeepSeek Harness向けの、上限付きコンテキスト圧縮、セッション単位で再利用する要約、明示的なメモリ制御、診断情報を残すツール整理を提供します。dsh 0.2.1-rc.2に対応し、Webプリセット一覧と各言語のプラグイン情報も含みます。

Bilibili動画をAI向け構造化テキストに変換。メタデータ、コメント、弾幕、字幕、ローカルASR、フレームOCRを取得する。処理はローカルで行いクラウドへアップロードしない。偽字幕をフレーム確認で検出し、キャッシュで再読込を高速化、AI向けマニフェストと要約を出力。フレームOCRにはffmpegが必要。ローカルASR/OCRにはPython 3.10以降のvenvが必要で、WindowsではVC++ランタイムも必要。AI字幕にはBilibiliログインが必要。

Windows専用。前面ウィンドウのタイトルを監視してBilibili動画講座を認識し、分野別に分類。メタデータ、danmaku、コメントを取得してMarkdown＋Mermaidの知識マップとWord学習資料を生成します。Word出力にはローカルPythonが必要です。

各ターンでどのスキルが呼び出されたか（モデルが読み込んだもの、/name として入力されたもの、またはなし）を報告し、ローカルのスキルディレクトリを管理します。貼り付けたリポジトリ、フォルダー、SKILL.md、または zip アドレスからインストールし、スキル meta.yaml に中国語の表示名を設定し、バックアップを保持したままスキルを削除できます。