プラグイン

dsh web の「Deep diving...」ターンステータスに連続する水流の光を追加：3 層の視差グラデーションがテキストを水流のように流れ、標準の単帯シマーを置き換えます。ライト／ダークテーマと reduced-motion に対応。

TXT、Markdown、HTML、PDF、Word、PowerPoint ファイルを ShareOne リンクとして公開します。パスワード、透かし、テキストページの更新、TXT/Markdown/HTML コメントに対応。

DeepSeek Harness Web GUI 向け外観キット：32 のプリセットテーマ、カスタム背景（壁紙／ガラス／テクスチャ）、ゾーン別テキスト深度調整、キーボード操作対応デスクトップペット。

DeepSeek Harness 向け Codex 風コンテキスト可視化：ライブコンテキストウィンドウ占有率、構成内訳、KV キャッシュヒット率、GitHub 風 53 週使用ヒートマップ。

DeepSeek Harness out-of-tree プラグイン：テキストのみのコーディングモデルに画像を理解させるため、Qwen-VL（DashScope）ルートを ctx.llm 経由でルーティングし、テキストを返す。

DSH プラグイン：自動デュアルピア Honcho v3 メモリ、コンテキスト呼び出し、検索、推論、結論、ヘルス診断。

DSH に remove-pdf-background-gray スキルを登録：画像ベース PDF の灰色／生成りのスキャン背景を、解像度・ページ形状・アンチエイリアスされた文字エッジを保ったまま白くします（ロスレスの Flate 書き戻し）。単一の Python スクリプト（pypdf + Pillow + numpy）。

任意の OpenAI 互換 VLM（ローカル Ollama またはクラウド）向けの view_image ツールを備えたチャット画像添付ブリッジ：貼り付け/ドロップされた画像はテキスト専用の DeepSeek モデルに届く前に view_image のパスマーカーになる。

`describe_image` ツール：opencode Zen API 経由で画像を mimo-v2.5 に送るビジョンブリッジ（認証情報 `OPENCODE_GO_API_KEY`、無料ルート優先＋有料フォールバック）。テキスト専用モデルに説明文を返し、SVG/TIFF/HEIC はネイティブパススルーと ImageMagick 変換に対応します。

DashScope の OpenAI 互換 API（qwen3.7-flash）経由のモデル向け image_describe（識図）ツール。テキスト専用セッションでは貼り付けた画像が送信時にファイルパスへ自動変換され、トランスクリプトに再描画されるため画像受理でつまずかない。DASHSCOPE_API_KEY は BYOK、エンドポイント/モデル/予算は設定可能、リダイレクト耐性 HTTP クライアント、全 agent preset で動作。

テキスト専用 DeepSeek Harness エージェント向けの自動検出ビジョンブリッジ：設定済みプロバイダーから画像対応モデルを自動で見つけ、ビジョンツール経由で画像の説明をプレーンテキストで返します。

ビジョン拡張 DeepSeek アダプター：ビジョン対応モデルが画像入力を記述し、テキスト専用の DeepSeek モデルがその記述を推論します。

テキスト専用 DeepSeek モデル向けのオンデマンドビジョン：画像をアップロードすると、モデルが任意の OpenAI 互換ビジョンエンドポイント（既定は Qwen/DashScope）に支えられた view_image ツールを呼び出します。

DSH のテキスト専用モデル向けプラグインビジョン：画像理解と生成、GUI 自動化をネイティブに操作でき、階層化された証拠メモリとキャッシュを備えます。

テキスト専用エージェント向けのローカル優先の構造化ビジョン：画像はローカルの OpenAI 互換 VLM に送られ、JSON の証拠（要約、逐語 OCR、レイアウト領域、エンティティ/関係、色、明示的な不確実性）として返ります。ハルシネーション対策のフォールバックと任意の貼り付け/アップロードブリッジ付き。クラウド費用はゼロで、画像はマシン外に出ません。

DSH の共感覚エンコーダー：ビジョンモデルが画像をコンパクトな構造化空間テキスト（キャンバス／要素／パーセント座標）へ変換し、`mm_vision` ツール経由でテキスト専用 LLM にピクセル水準の画像理解を与えます。

テキスト専用モデルのために DeepSeek Web の組み込みビジョンモードを再利用：deepseek_vision ツールがローカルの deepseek-vision-cli ブラウザ自動化（手動ログイン補助、deep-think 有効、ブラウザ自動終了）を駆動し、画像の説明をテキストで返します。

取り込み時のツール出力キュレーション：エラー行と警告行、および先頭と末尾を残し、全文はポインタとともにディスクへ退避してモデルが読み戻せるようにします。すべてのテキストツールを対象とし、小さい結果はそのまま通します。

コンテキスト付きバンディット（Thompson sampling）を用いて、高速な検索戦略と網羅的な検索戦略のどちらを選ぶかを学習する `search` ツール。固定のヒューリスティックではなく実際の利用から改善します。

Headroom のスリムな移植版：モデルのコンテキストキャッシュやエージェントの性能に影響を与えずにツール出力を圧縮し、コンテキストを最大 20% 削減します。

DSH 用文字化けガードバンドル：書き込み前の特徴ベースの文字化け検出と審査後リリース（同一内容の再試行は通過）、実行前の pwsh エンコーディング監査（ANSI/GBK/UTF-16/Default）。Windows と中国語を優先。

DeepSeek Harness 向けのクロスセッションなイベントキュー記憶：すべてのターンからタスク／会話のキューとユーザーの言語習慣を自動抽出して永続的なグローバルキューバンクに蓄積し、トピック切り替えの検出時（キーワードまたはベクトルマッチング）に記憶したコンテキストを再注入します。

公式のコンパクション API を通じた、モデル自身が作成する DeepSeek Harness のコンテキストプルーニング。

DeepSeek Harness エージェント向けのフォーカスボード：セッションワークスペース内の永続的でモデルが管理するノートに目的・制約・決定事項を固定し、コンパクションやセッションをまたいで保持します。コンテキストへの自動注入、クリア時のアーカイブ、任意の Web パネル付き。