プラグイン

DSH 向け階層型メモリー。Agent 用の10ツール（memory_add、memory_delete、memory_import などの高権限書き込み、memory_ruminate 系制御、メモリーグラフ検索・展開）を備え、L0〜L3 の蒸留パイプラインで各モデル処理前に関連記憶を呼び出して注入します。

DeepSeek Harness向け役割別Multi-Agentチーム。製品、設計、frontend、backend、レビュー、QAが9段階のゲート工程で成果を出し、継続利用できるチームも構成可能。実行時依存/ビルド不要。

Huawei Cloud CodeArts にログインし、CodeBuddy、WorkBuddy、LobsterAI、Qoder（グローバル/中国）、TRAE、Cline、Loomy、Raccoon Work、MiniMax Code、TeleAgent、ZCode、Step Code、Antigravity を LLM プロバイダーとして登録。プロバイダーごとのアカウントプールを備え、一部は同じパネルで残高とデイリーチェックインも表示。

Jev の判断を 3 つの自動アクションに変換する DeepSeek Harness プラグイン — 要求に関連するセグメントへ過大なツール出力を刈り込み、取得したページからモデル宛ての指示をスクリーニングし、次のステップに合うスキルを選ぶ — さらに jev_ask と jev_gate ツール、再起動後も残る判断台帳、/jev-status レポート。TypeSafe API キーが必要で、キーがない場合は何もせず何も送信しません。

改良版フォールドバー:ツール呼び出しと Think セグメントをステップフォールドバーに自動フォールドし、完了した各ターンをライブメトリクス(所要時間、TTFT、トークン、tok/s、キャッシュヒット)付きの単一ターンヘッダーに折りたたみます。最終サマリのみ表示。アニメーション付きポーカーカードを含むカスタム可能なリーディングアイコン(実行中はスーツが切り替わるカードアニメーション、折りたたみ時はデッキ、展開時はファン)を搭載し、公式フォールドモード用の設定行を備え、新旧両方の DSH バージョンに対応。DSH ソースへの侵入ゼロ。

再生可能なタイムライン上でセッションを再生し、ステップごとのトークン使用量を確認できます。機密操作の監査、コスト見積もり、フォーク系統の表示、セッション比較、スタンドアロンHTMLリプレイのエクスポートが可能です。

プロジェクトドキュメントと長期メモリを、専用のObsidianボールト内のプレーンなMarkdownとして管理:6つのmem_*ツール(search、read、write、log、brief、admin)、セッションの最初のステップで1回の予算管理されたリコール注入、完了したターンの自動要約。Obsidianを起動しておく必要はなく、プラグインをアンインストールしてもボールトは読み取り可能なままです。

DeepSeek Harness Web UI認証ゲートウェイ。ページ、/api、/plugins、WebSocketを保護。ユーザー別saltのPBKDF2、HttpOnly SameSite Cookie、IP別ロック、招待、TOTP/passkey（WebAuthn）、認証要素の追加/削除前にstep-up。ユーザーは自分のプロフィール/要素を管理し、管理者はユーザー/招待/パスワードを管理。ユーザー別の非公開モデル/API設定はパスワード由来の鍵で暗号化され、管理者は読めません。管理者が選択したユーザーへ共有可能：利用可、残高表示、キー非表示、即時取消。未設定ユーザーはデプロイ設定にフォールバックせずブロック。REST/一覧API/WSをユーザー別に隔離、再起動後もセッション維持、JSONL監査、fail-closed。DSH 0.2.0系必須（0.1.1-rc.2通信系は0.7.0で削除）。passkeyはHTTPS/localhost必須。

テンプレート駆動のコードレビュースキル：5ステップのレビューフロー、重大度グレード（critical/medium/minor）、4次元スコアリング（品質・セキュリティ・パフォーマンス・保守性）、テキストとHTMLのデュアルレポート出力、オンデマンド参照ナレッジベースを備えています。

エージェントの各ステップを解説する学習モードです（WIP）。

作業を名前付きタスクにラップし、タスクが終了すると、次のステップ境界でその全メッセージ範囲を1つのサマリーに畳み込みます。元のコンテンツはオンデマンドで復元可能です。

マルチマシン同期:1 つの非公開 GitCode リポジトリを通じて複数の dsh レプリカの整合性を保ちます。skill、セッション、設定、プラグインマニフェストにはそれぞれ独立したスイッチがあります。変更はブランチ、PR、マージを経由し、リモートのみに存在する追加内容は毎回の push 前に pull されるため何も削除されません。さらに、AI スマートアラインのステップが両側で変更されたファイルを意味レベルでマージします(ワンクリックの競合解決もあり)。非公開リポジトリが強制され、pull がローカルの編集を上書きすることはありません。

ドラッグ＆ドロップによる真のインプレース移行でワークスペース間でセッションを移動。孤立した未登録セッションを復元。フォルダ名変更後に古いワークスペースを再指定。IDと履歴は保持され、各ステップのバックアップとロールバックに対応。

DeepSeek Harness 用のペルソナエンジン：1 つの config.json が、AI の自称名（モデル別・ティア別）、あなたへの呼びかけ方、関係性のスタンス、キャラクター文、項目ごとに個別トグルを持つ作業契約、思考チェーンの言語、外見と返答トーン（いずれも任意で、モデル別に上書き可）、そして人間の確認を条件とする長期記憶を制御します。AI は候補を追記できるだけで、人間の確認行がそれらを有効化し、ログは物理的に追記専用で再生可能です。確認済みエントリは引用された「指示ではなくデータ」のブロックとして注入されます。kind タグ付きのエントリは確認時に任意のファイルへ振り分けられ、プロンプトには到達しません。3 つのプロンプトセクションは組み立てのたびにディスクから再評価されるため、編集は再起動なしで次のステップから適用されます。ペルソナプリセットは共有可能な JSON スナップショットで、SillyTavern キャラクターカードの読み込み（v2/v3）と書き出し（v2）に対応し、記憶は決して含みません。実行時依存ゼロ、ネットワークなし、シェルなし。エラーが起きても壊れたセッションではなく空のセクションに縮退します。空の状態で出荷され、何か書くまでインストールしても何も変わりません。

DeepSeek Harness 向けの Trellis 風ワークフロー：agent/pre-step による各ターンの phase breadcrumbs、bundle された skill provider、git の整合性ガードレールを備えた DSH ネイティブな task/phase state。

DSH Webコンポーザー下のライブトークン統計：トークン/秒のストリーム、出力トークンとファーストバイト遅延、公式BPEトークナイザーによる各ステップの推定対実績調整。遅いストリームと停止したストリームを区別します。

DeepSeek Harness向け、複数セッションで使うpersonaと日記機能。ローカル判定で記憶するターンを選び、追加のモデル呼び出しで一人称の日記とユーザー印象を作成（各印象に根拠となる具体的な場面を記録）。後の会話には約2000 tokensを自己記憶ブロックとして注入し、personaの中核、モデル自身が書いた判断、日記の3層で構成します。モデルが自分の言葉で判断を記録するツールもあります。人が書くMarkdownメモは読み取り専用。サイドバーから閲覧、忘却、書き出しができ、忘却は削除ではなく優先度を下げるため、話題が強く一致すれば再表示されます。アーカイブはローカルの通常フォルダーで、他アカウントへ持ち運び可能。送信前に秘密情報を除去します。ランタイム依存なし、ビルド不要。

フォークされた会話 UI 用の css-in-js スタイリングキット (styled / Token / Styling): 公式の --dsw-* デザイントークンを使用するため、CSS Modules のプリコンパイル手順は不要です。

オフライン知識共有のためのチームナレッジベース（FDE ボックスシナリオ）：閲覧、全文検索、洗練のエントリポイント。原材料は自動的にキューに入れられ、直列ボットセッションによって wiki ページへ蒸留されます（Karpathy LLM Wiki パターン：不変の生データ、2 段階の洗練、ログストリーム、月次 lint）。

DSH エージェント向け経験記憶と振り返り：タスク後に教訓候補を自動抽出し、後の関連タスクでユーザーが確認した教訓を想起。出典追跡、プロジェクト別検索、競合処理、利用フィードバック、期限切れレビューに対応。経験の記録と想起は個別に制御でき、AGENTS.md への書き込みにはプレビューと明示的な適用が必要。設定パネル内に4段階の初回ガイドを表示。

ローカルの統合メモリ。session、project、global、任意名のscopeごとにJSONLを保存し、scope単位で重複排除。5つのmodel tool（memory_save、memory_search、memory_list、memory_get、memory_forget）、自動想起、agentのpre-stepに注入する固定ルール、設定パネルを備えます。検索は語彙IDFとローカルembedding backendを組み合わせ、backendはパネルからインストール・管理できます。

kimi-tide（月汐）— DeepSeek Harness 向けのプリセット・ルール式モデルルーター。名前付きプリセットと順序付きの画像・キーワード群ルールで、各 Agent ステップを任意の接続済み provider/model に振り分けます（候補はホストの全カタログから取得、許可リストなし）。

DeepSeek Harness向けのモデル自律型コンテキスト圧縮。mind_mapでエージェント文脈（安定seq ID、役割、token重み、消去境界、clear-mind手順）を調査し、clear_mindで選択した会話履歴区間をモデル作成チェックポイントに置換（ネイティブ圧縮トランザクション）。ツール呼出し/結果は1行の墓標にまとめ、文脈が長い時や1ターンの手順が多い時は事前通知。

ステップ単位のmodel router。順序付き画像/キーワードグループルールを備えた名前付きプリセットが、マウントされたすべてのプロバイダーとモデルにわたって各エージェントステップをルーティングし、画像書き起こし用の協調フロー、画像ガード、複数プランのクォータパネル、ステップ単位の判断可観測性を追加します。