プラグイン

コンポーザーにアイコンボタンを追加し、現在の下書きプロンプトをアクティブなモデルで最適化します。

DSHデスクトップ上の公式Hindsightプラグインのローカルメモリライフサイクル：hindsight-embedデーモンのワンクリック起動/停止、ブート時の自動起動、終了時の停止、uv.exeコンソールウィンドウの非表示化、ボルト/モデルの別ドライブへのインストール。

Prompt optimizer for the DSH composer. One click runs rewrite then self-review rounds over the draft with per-round diff preview, and a rejected result rides into the next round as a prior attempt. Five fixed re-run directions (more concise / more detailed / more technical / restructure / stronger acceptance); a 164-role library ships in the package, roles recommended by draft or picked explicitly; matched installed skills fold into the meta-prompt under exact-name constraints; results save to a prompt library (browse, insert, re-optimize, two-step delete); mechanical acceptance criteria carry an executable check-command template; output language follows the agent UI language.

DSH plugin：operator annotation digestがcompaction checkpointに取り込む内容を調整できるよう、messageをinvalidとしてmarkします。cacheを保持し、cached prefixの後ろにappend。historyは書き換えません。

カテゴリと`{{placeholders}}`付きで再利用可能なprompt snippetsを保存。`/snippet`コマンド（add、list、rm、optimize）で管理し、ドラッグdock panelからcomposerへ挿入。default modelによるAI改善もワンクリック。

DeepSeek Harnessの左側ワークスペースサイドバーを、色分け、並べ替え、状態表示、システム通知付きに再設計。機能の一部を備えた元のサイドバーにも戻せます。

入力欄の送信ボタン横にOptimize promptを追加。下書きを構造化（プレーン、セクション、role-task-goal）し、セッションのモデルからストリーミングで書き換えます。Use、Undo、Copy、Closeを備えます。

composer用prompt optimizer。ツール行のボタンから、設定済みmodel channelで下書きを書き換え、composer上に重なるパネルへstream表示（レイアウトを押し下げません）。Acceptを押すまで下書きは変更されず、回答stream中はAccept不可なので未完成文を反映しません。@参照や添付がある下書きは全置換でテキスト化されるため事前確認。グローバルshortcutなし。API keyはブラウザーへ渡さずhost側で呼び出します。

Per-session control of which skills and MCP tools/servers the model can see (built-in tools are untouched): default shows everything, auto asks the model each turn what to keep, smart picks from your saved groups, or tick groups by hand, with a switcher under the composer and fail-open to full visibility on any error. The default state is auto, which adds one model call per turn (the session model unless judgeModel is set).

Prompt optimizer inside the DSH composer. One click rewrites the current draft with the model you already selected: it classifies the scenario (paper / agent task / daily question / English writing), returns a compact three-check diagnosis panel (is acceptance testable? missing information or capability? raising depth or widening scope?), and lets you pin a scenario manually. The draft is replaced in place, with no extra chat turn.

DeepSeek Harness Desktop向けエージェント拡張：プロンプト履歴、ワンクリック最適化と取り消し、次プロンプト予測、会話と追跡ファイルの復元、モデル請求額、圧縮を含むコンテキスト詳細、自動ルーティング、プロバイダー別DeepSeek残高。

composer draftをワンクリックで簡潔なpromptに書き換え、別の操作で元文を正確に復元します。既定ではHarness内蔵modelを使用し、任意のOpenAI互換endpointも指定可能。polishing promptは編集できます。

composerの下書きを、設定可能なmodelと完全編集可能な書き換え指示で明確なpromptへ整えます。@file、@folder、@session参照先の内容も読み取り、参照chipは保持します。ワンクリックundoで自分が書いた元の文章に戻せます。ボタンはどちらのcomposer toolbarにも配置でき、色とサイズを調整できます。

DSHコンポーザーと新規会話画面の下に✦ボタンを追加。設定済み既定モデルへの1回の呼び出しで現在の下書きを、意図と言語を保ったままより充実したプロンプトに書き換え、送信せずに下書きへ差し替えます。

composer の input tools 行に prompt optimizer を追加：category と template を選び、✨で下書きをその場で書き換えます。ワンクリック undo、Basic／Context／Image category、実行キャンセル、経過時間と token 使用量表示に対応。task 指示の書換え、段階計画、安全性調査の枠組み、system prompt role card、text-to-image/image-to-image prompt を含む15 template を同梱。Context template は照応解決に直近の会話ターンを読みます。host model service 経由で呼び出し、設定で model と budget を公開します。出力 guard はユーザー指定制約の保持を確認し、自動再試行ではなく警告します。dsh 0.1.7 と0.2向け。

質問に沿って prompt を改善し、編集可能な preview を表示します。Web、Desktop、TUI で Harness AI または native Codex を使い、下書きはユーザー確認後にのみ適用します。

ワンクリックのプロンプト最適化です。設定可能な戦略でcomposerの下書きを書き換え、編集可能なテンプレート、few-shot例、固定モデル、推論強度を備えます。

Harness独自のLLMルートでDSHコンポーザーの下書きを、より明確で実行可能なプロンプトに書き換えます。採用前に元文と最適化案を比較表示します。

サードパーティモデル向けの推論強度ギアプリセットです。ベンダー/モデル別16種、モードごとのカスタムwire値をdsh-llm-pi-aiへ書き込み、事前検証とルール単位の拒否を行います。モデルごとにOpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messagesを切り替え、ルートを自動で再グループ化します。composer Optimizeボタンと設定セクションから、選んだモデルで入力文をリライトできます。

DSHランタイムの監視/保護レイヤーです。エージェントのライフサイクル上の重要地点で防護し、停止には必ず明確な理由を付け、例外が正常終了として黙って扱われるのを防ぎます。

DeepSeek Harness 向けのマルチエージェントタスク分解、DAG ワークフロー編成、prompt cache 最適化です。

DeepSeek Harness が人間のように動的に考えられるようにし、タスク難度を自動判定して適切な thinking chain を選びます。

composerにボタンを追加し、現在のプロンプトを最適化するか、現在のセッションとプロジェクトの文脈から次のプロンプトを設計します。

送信前に現在のチャット下書きを改善し、適用前に変更内容を比較して確認できます。