プラグイン

DeepSeek Harness を Hermes パイプラインに組み込む: ディスパッチ仕様テンプレート、モデル階層ルーティング、オーケストレーター実行の品質ゲート、git 単一書き込みルールを SKILL.md パック（bundle としてインストール可能）として提供。

6 つの専門 DSH エージェント—オーケストレータ、プランナー、ナレッジベースブリッジ、開発者、2 人のレビュー担当—からなるガバナンス付きスウォームが、要件を厳格なフェーズパイプラインへ変換し、各成果物は次フェーズ開始前に構造化された証拠で成立を示さなければならない。レビュー担当は読み取り専用で、コードのマージはレビュー通過後のみ、追記専用のイベントログがライブのカンバンボード上で完全な再生と監査を提供する。設計は Hermes Agent のカンバンに着想を得ている。

モデルの高可用性フェイルオーバー（隔離、サーキットブレーカー、プローブによる復旧）とサブエージェントのオーケストレーション（fanout/pipeline/supervisor）を、バイリンガルの設定UIとともに提供。

DeepSeek Harnessセッション用のカンバンタスクボード。メインエージェントがワンショットのワーカー/ベリファイアーサブエージェントにコーディングタスクを割り当て、依存関係スケジューリング、パイプライン階層、エスカレーション処理、ファイル/ノートのコンテキスト注入に対応。

DSH 向け Karpathy LLM Wiki パターンのナレッジベース：wiki-write/wiki-search スキル、ゼロ依存のパイプライン（lint/index/mnemon メモリ同期/品質フィードバック）、schema とナレッジプレビューを注入する最小ライフサイクルプラグイン、Ollama 互換プロキシ経由の SiliconFlow セマンティックリコール。

vision-expモデル用大画像認識：ロスレス800×800タイル認識（smart/pipeline/full）、前処理と手書きルーティング付きローカルOCR、DirectML/CUDA/OpenVINO対応のオプション複数ベンダーGPU（CPU自動フォールバック）。

バーチャルプロダクトチームエージェントプリセット：ユーザー主導の会話で、アイデアから出荷、プロモーション、運用までの全12ステップパイプラインを段階的ゲートとステージごとのスキル付きでガイド。

Odoo 向けの仕様駆動開発パイプライン：15 個のツールが、要求を不変の仕様からアーキテクチャを経てモジュールコードまたは実環境の設定へと導き、実際の Odoo インスタンスからの証拠に裏付けられた判定の永続化を要求します。フェイルクローズドなゲート、宣言された環境での人手承認バッチ、Odoo 自身の CSV/Excel インポーター、プラグイン経由で書き込んだデータを巻き戻すジャーナルを備えます。

DSH Web UI の Models+ 設定ページ：モデルごとの推論エフォート表、入力モダリティ、互換フラグを公式の設定パイプライン経由で保存し、models.dev のメタデータのプリフィルと API キー管理を備えます。

WeChat公式アカウント向けAIライティングパイプライン。6ステップの記事実行(テーマ、アウトライン、草稿、ゲート、レンダリング、画像)、リリースブリーフ契約、AIダイジェスト付きのホットトピックボード、ドラフトボックスへのRRULEスケジューリング、ワークベンチUIに加えてチャットツールと/wewriteコマンド、ドラフトボックスへのプッシュ前にフェイルクローズドのホスト承認を提供。

dsh Web GUI向けの完全パイプライン中国語翻訳。ストリーミング中のモデル推論をリアルタイム翻訳し、各英語返信の下に中国語をインライン表示、ツール出力とツール呼び出しの要約を1行の中国語で表示します。セッショントランスクリプトには入らない独立したプロバイダーリクエストです。

MCP経由でDSHからAItelierパイプラインを実行：39ツール（読み取り22、書き込み17）で多段階SkillFlowパイプラインを生成、実行、検査、編集、エクスポート、インポート。ステップはDSHセッションではなくAItelierで実行され、run_idでポーリングされ、エンジン強制のチェックポイントで停止してanswer_checkpointで応答し、ステップごとのトレースとステップ出力を後に読み取れるよう残します。add_provider / map_model / edit_roleは個々のロールをローカルまたは安価なエンドポイントに向けます。aitelier-pipelinesスキルをバンドル。

DeepSeek Harness向けplugin信頼パイプライン：判定付きの決定的static scan、honeypot lureを用いるオプトインruntime guard、エージェント監査プロトコルskill、ブラウザーshieldステータスライト。アラーム専用で、強制は行いません。

WeChat 公式アカウント向けコンテンツスタジオ: 同質化回避のローテーション執筆、創造性が低い場合の修復プレイブック、祝福画像の視覚ベースライン、OCR 受け入れ付き gpt-image パイプライン、実測済みの xiaolvshu 下書き Web API を備えます。

DSH のツール呼び出しをディスパッチせずに保留し、完全な正規引数を永続的なバッチレビュー受信箱に提示し、編集や再起動の後は承認を無効化し、一致する SHA-256 ダイジェストと使い捨ての nonce がある場合のみ通常の DSH ツールパイプラインを通じて実行します。

DeepSeek Harness 向けに、仕様駆動 + テスト駆動のワークフロースキルを 6 つ登録します：OpenSpec の仕様記述と Superpowers の TDD 規律を融合し、レビューゲート付きの Phase 0〜4 パイプラインにします。ランタイム依存はゼロです。

すべての dsh プロンプトをローカルの agent-feedback-loop フィードバックメモリパイプラインに流します — 不満を捕捉し、オフラインでレビューして内省にまとめ、コンパイルされた再発ルールのコンテキストをそのターンに付与し、プロンプトをブロックすることはありません。agent-feedback-loop ランタイムが必要です。後から agent-feedback-loop install を実行すると既存の dsh プロファイルが自動的に接続されます。

Insta360 GO 3S 向けの自動日次コンテンツパイプライン: 水槽映像の BLE/WiFi リモート撮影、無線取り込み、判断ログ付き ffmpeg 品質評価、自動編集(セグメント選択、TTS ナレーション、音楽、字幕)、および biliup による Bilibili アップロード(既定でドライラン)。

Office文書およびPDF(スキャンされたものを含む)を、CPU優先ルーティングOCRパイプライン(RapidOCR/SLANet/FormulaNet)経由で構造的にフォーマットされたMarkdownに変換します。

DeepSeek Harness から AItelier をサブエージェントとして使用：SkillFlow パイプラインの生成、編集、実行、エクスポート、インポート。クライアントのみで、稼働中の AItelier バックエンド（Docker、README 参照）が必要です。

DSH ツール呼び出しをディスパッチせずにステージングし、永続的な Batch Review Inbox に完全な正規引数を提示し、編集や再起動後に承認を無効化し、通常 DSH ツールパイプラインを介して一致する SHA-256 ダイジェストと単一使用ナンスのみをコミットします。

厳密なオープン数学研究スイート。定理証明向けに、敵対的監査・研究プログラム管理・パイプライン編成・Lean 4 形式化監査を担う4つの agent skills（rigorous-open-math-research、manage-math-research-program、math-research-workflow、lean-verify）を備え、CI 検証済みテストと機械的な upstream 同期を提供する。

Local media/doc pipeline: ffprobe, extract, thumbnail, PDF, ASR, pandoc, OCR, exif (allowRoots include IM inbox).

Layered memory for DSH whose agent-facing surface is 10 tools: high-privilege writes (memory_add, memory_delete, memory_import), rumination controls (memory_ruminate, _cancel, _status), and a memory graph (memory_search_graph, memory_expand_graph_node), built over an L0-L3 distillation pipeline that recalls and injects relevant memories before each model step.