プラグイン

Context7 MCP ブリッジ：Context7 MCP サーバーを通じて、モデルに最新のバージョン固有のライブラリドキュメントとコード例を提供します。既定ではキー不要。

DeepSeek Harness 向け Windows 最小エージェントプリセット：固定の 1 行ペルソナ、3 つのツール、ランタイムコンテキストなし。

DSHコンポーザー向け下書き整形：送信ボタン横のsparklesボタンから、入力中の下書きをワンクリックでAI整形。任意の会話コンテキストと設定可能なモデルチャネルに対応。

LongCat-2.0 LLMアダプタ:1Mコンテキスト、バイナリ思考モード、ツール呼び出し、およびOpenAI互換エンドポイント経由のストリーミング。

各DSHワークスペースをプロジェクト化します。新しいセッションごとにプロジェクト・ワークスペースの規約（実行前にコードを読む、空フォルダーは新規プロジェクトを意味する）を自動挿入します。コンポーザーのセッション単位Projectトグルで、明示的な通知付きで通常のワークスペースへ切り替えられ、状態はセッションログに保持されます。

DSH Web UI用の現行セッションメッセージアウトラインレール。メッセージを左端の細いバーとして表示し、ホバーで完全なアウトライン（行番号＋テキスト）を展開、クリックでそのメッセージへ即座に移動します。純粋なフロントエンドで外部サービス依存はなく、ポーリングなしでsessions-snapshotを利用します。

チャットエリアに住むピクセルコンパニオン：卵から孵り、3 種のスプライトまたはテキスト説明から LLM が描くカスタム 1 種に。メッセージバブルを勝手にプラットフォームジャンプし、WASD で操作可能。設定済みモデルでキャラクターとして会話し、実際のトークン使用量に連動する育成システム（気分/パワー/健康、レベル、ショップ）を備えます。

DSH用のremove-pdf-background-grayスキルを登録：画像ベースのPDF内のグレー/オフホワイトのスキャン背景を白くし、解像度、ページ形状、アンチエイリアス処理されたテキストエッジを保持（可逆Flate書き戻し）、単一のPythonスクリプト（pypdf + Pillow + numpy）で実現。

Web GUIでテキストのみのDeepSeekにネイティブ画像添付：貼り付けまたはドロップされた画像はセッション内のサムネイルとして表示され、ディスパッチ前にホストが無料のZhipu GLM-4V-Flash視覚API（glm-4v-flashフォールバックチェーン）で読み取り、説明文に置き換える。これにより、元の画像は履歴に保持されたまま、DeepSeekが画像について回答する。

モード固有のプロンプト (キャプション、UI、ドキュメント、グラウンディング、トポロジなど) を通じて会話画像を解析し、構造化されたエビデンスを座標プリミティブ (ボックス、ポイント、参照) とともにテキストとして注入します。セッションレベルのキャッシュにより、replay や compaction をまたいで再利用可能です。

テキスト専用モデル向けのモデル対向 `generate_image` ツール：モデルが自然言語で画像を依頼すると、Gemini が Antigravity CLI 経由で描画し、設定可能な出力ディレクトリに保存。ツールはファイルパスを返し、モデルが作業に利用できます。

画像を選択したビジョンモデルにルーティングします — 自動書き換え、明示的なツール、またはハイブリッド — これによりテキスト専用のチャットモデルが画像を含むターンで失敗しなくなります。

Codex CLI の会話、MCP、メモリ、プロジェクトファイルを DSH のセッション、ワークスペース、MCP 登録に移行します。

dsh スキルとして提供される公式 DeepSeek Harness ドキュメントのオフラインミラー。168のサイトページ（EN/zh）と52のリポジトリ限定リファレンス文書に加え、トピックナビゲーションとプラグイン開発向け全文検索インデックスを備える。

エビデンスファーストガード：最近のコンテキスト内に対応するツール実行記録がないまま成功を主張した場合、エージェントに警告する。

DeepSeek Harness向けDiscordネイティブのリモートコントローラー：DM、メンションでゲートされたguildチャンネル、スレッドから、永続化されたコーディングエージェントセッションを操作します。slash commands、進捗更新、承認、構造化された質問、画像・テキスト添付に対応します。

生成されたファイルをチャット内でプレビューします。作成済みファイルのチップをクリックすると、Markdown（サーバー側 markdown-it + highlight.js）、画像、またはプレーンテキストを会話内に直接表示でき、システムのアプリで開く／フォルダ内で表示する操作も 1 クリック先に残ります。

エージェント起動の音声通話: `offer_call` が人間を呼び出し（接听/拒接/稍后再说）、応答された通話は CrispASR + Qwen3-TTS（9 話者、2 中国語方言）でローカル生成・再生され、拒否された通話はその判断をエージェントに返します。

Fish Audio API のみを使ってアシスタントの返信を音声読み上げします（API キーは各自用意）：メッセージごとの読み上げ、自動読み上げ切り替え、モデル・音声 reference_id・暗号化された API キー・プロキシを設定するページを備えます。

添付された画像を設定可能なモデル（15以上のOpenAI互換およびAnthropicベンダー）経由でテキストに書き起こし、DeepSeekが応答し続ける間に処理するビジョンプロバイダールート。

添付画像とローカル画像を設定可能な OpenAI Responses、Chat Completions、または Anthropic Messages エンドポイント経由で解析しつつ、画像対応ルートはネイティブのまま残す、テキスト専用 DeepSeek ルート向けのビジョンブリッジ。

テキスト専用 DeepSeek 向けのビジョンツールキット。モデルから呼び出せる `vision` ツール、deepseek/opencode-go 用ラッパーアダプタ（v4 flash/pro）、Antigravity IDE クォータ（default, flash/pro）/任意の OpenAI 互換 VLM / Gemini / ローカル Ollama チャネル、圧縮再復元付きの証拠メモリ、コンテンツハッシュキャッシュ、そしてバイリンガルのクライアントパネルを備える。

`deepseek-vision` プロバイダルートを登録する。Web GUI は貼り付けた画像を受け付け、無料の Zhipu GLM vision API で文字起こししてから DeepSeek アダプタへ渡す。