プラグイン

DSH用のpermission guardです。native permission menuでread/write/execute権限を4つのscope別に設定できます。bashコマンド向けのJev semantic classifierは任意です。

Jevでメインチャットの推論強度をモデル変更なしで調整し、サブエージェントの能力と強度を独立して選択・適用。返信ごとの割当フィードバックで判断を確認できます。

DSH Web GUIに機能パネルを追加。Skillsの閲覧・インストール（アップロード、zip、ホストパス、URL）・有効化・編集・書き出しと、Claude Code互換MCPサーバーの追加・編集を全体/プロジェクト単位で管理します。プロジェクトコピー、プロジェクト別シャドースタブ、実マウント状態、無副作用の接続確認を備えます。セッション画面では現在の会話だけで機能を切り替え、TypeSafe Jevタブは入力案からSkills/MCPを採点。DSH Web Shell 0.2.0-rc.2以降が必要。chengdb/dsh-plugin-capability-panelのフォークで、同プラグインおよびpure-craft/dsh-capability-panelとパッチIDを共有するため併用不可。

タスクの prompt 誘導ルーティング、相互検証、定量チェックリストを含む JEV agent preset bundle。

任意で使えるJEV判断モードです。プロジェクトを決定論的に読み取り、範囲を限定した意味選択、ネイティブの認可チェック、デスクトップの認証情報設定を備えます。

TypeSafe/Jev（System One）skill を DeepSeek Harness の global skill 層に登録します。全セッションで型付き判定により分類、ルーティング、採点、抽出、信頼度ゲートを行い、prompt-and-parse に頼りません。API key は同梱せず、ユーザーが `OPENROUTER_API_KEY` を設定します。

DeepSeek Harness の承認ガーディアン：reviewer model が権限リクエストをあなたに届く前に判定します。System One decision API backend（TypeSafe Jev、SiliconFlow、セルフホスト Laya）、低信頼度時の設定可能なポリシー、許可ルールの whitelist を備えます。

承認前にプランの各ステップをチェックします。コマンドルールとJevまたはlogprobs対応のOpenAI互換エンドポイントを使い、取り消せない、workspace外に影響する、依頼されていない、または曖昧すぎるステップにレビューカード上で印を付けます。

LLMコストを削減します。Jev（System One）分類器が宣言的ポリシーで各ターンを判定し、サブエージェント用モデル経路を提案します。定型作業はflash料金で実行し、難しい部分はメインモデルに残します。明示的な/route起動、実行時の委譲機能ゲート、認証情報の秘匿、判定ログでのオフラインポリシー再生を備えます。

@stardeckai/lgtmをラップするDeepSeek Harnessプラグインです。Jev搭載リンターで「テストは通るが何も証明していない」状態を検査します。CLIを依存関係として同梱し、DSHに保存されたTypeSafe認証情報を再利用して、エージェントにlgtm_audit / lgtm_statusを公開します。

TypeSafe Jev / OpenRouter System Oneを呼び出し、noul、choice、scoreを取得します（jev_ask / jev_check / jev_rank）。

精度を保ったまま agent のコストをほぼ半分にします。Jev を使い、タスクの進行に合わせて tools と skills を段階的に提示する DeepSeek Harness プラグインです。最初はメインモデルがツールなしで計画し、その後 Jev が必要な機能を選んで追加します。

v0.8.6 は起動クラッシュを修正。Host runtime package は optional peer であり、インストール依存にはしません。TypeSafe Jev（System One 判定モデル）を DeepSeek Harness に end-to-end 統合し、7ツールを提供：`jev_decision`（1回で1–25件の並列・型付き verdict、noul/choice/score、信頼度調整、中央値266–484ms、文章回答なし）、`jev_choose`（2–10案を適合度0–3/リスクで順位付けし推奨案を選択）、`jev_batch`（0.8.6新機能：1–20テキストに1–5種類の判定、本文ごとに1回の実呼び出し・並列数制限、失敗行は推測せず生エラー）、`jev_usage`（ローカル計測・任意のローカル上限）、`jev_overview`、`jev_guard_status`、`jev_verify`（固定27問ライブ試験、並列6で26/27=96.3%）。台帳は既定 `$DSH_HOME/jev-usage.json` に永続化。Remaining は取得不能な残高ではなく、申告額から `balanceSince` 以降のローカル計測支出を差し引いて算出し、捏造しません。API key 不在は明示エラー、登録失敗は面ごとに隔離。クライアント側は refresh、サーバー側は Host 再起動が必要です。

TypeSafe Jev を活用した DeepSeek Harness 向けの意味的 tool routing、skill discovery、型付き System One 判定です。

DSH の実行前安全弁です。`tools/pre-execute` で全 bash/pwsh 呼び出しを捕捉し、まずオフライン静的ルール、次に TypeSafe Jev の System One モデルへ「このコマンドは実データを不可逆に削除/上書きするか」と確認して判定します。結果は allow/revise/block/escalate。revise はより安全な書き換えをモデルに返し、escalate は一度限りの人間トークンを提示します。残高不足や API key 不在時は黙って失敗せず明示。キー未設定なら会話で `guard key set` を求め、stdin から読みます。全判定を共有監査ログに追記し、人向け文面は zh-CN/en の二言語です。

DeepSeek Harnessの長時間実行コマンドを、目的に応じて監視します。

アシスタントの各回答を5つの観点とトピック網羅度で採点し、根拠を表示します。最も弱い観点を、コピーして使えるプロンプト助言に変換します。観察のみで、既定ではローカル処理です。Jevによるレビューは任意です。

DSHで型付きの確率的選択とスコアを扱うTypeSafe AI Jev決定プロバイダーです。`Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`のインストールと有効化が必要です。

複数の意思決定プロバイダーを1つのインターフェースに接続します。TypeSafe/Jev、Cloudflare/Clef、Nace/Drex、セルフホストのLaya、独自プロバイダーに対応し、エージェント／プラグインの分類、フィルタリング、スコア付け、画像内オブジェクトの位置特定を構造化結果で行います。

Subagent model control：Jev classifierが各turnにlabelを付け、agent/request hookでsubagent requestを対応するprovider、model、reasoning effortへ書き換えます。session単位のinherit/auto/manual selector、roleごとにtask前へ注入するprompt、過去判定のoffline replayを提供。

1つの自然言語の目的からブラウザーを操作します。判断サービスが索引化された要素テーブルから次の操作と対象を選ぶため、クリックごとに1ターンではなく、DSHセッションはツール呼び出し1回で済みます。

Pi と DeepSeek Harness 向け TypeSafe Jev 承認レビュー。

DeepSeek Harness の agent-loop ゲート（pre-step、pre-execute、post-execute、ターン停止時）で Jev（TypeSafe System One）の判定を実行します。UI 依存はなく、任意の Harness 構成に組み込めます。

dsh プラグイン：Jev による作業振り分けの助言。ターン開始前に TypeSafe Jev を呼び、タスクが登録済みエージェント向けか、該当する場合はどのエージェントかを判断し、適合しない場合は無視できる4行の提案を挿入します。Jev は任意で、キーがなければ何も表示しません。