プラグイン

全 Harness の token usage dashboard。全 session の課金対象 token を session/turn 別に集計（uncached input、cache read、cache write、output）し、peak/off-peak CNY 費用を推定します。sidebar の Settings 上にある「Token 用量」から `/token-stats` を開き、Web は新規 tab、Desktop は in-app popup。表示中は60秒ごとに再収集・更新。`dsh-token-meter` と同じ session event stream を読み、0.1.x の assistant/chunk、0.2.x の assistant/message・assistant/attempt に対応。llm retry 後の再試行 attempt も個別の課金対象 call として数えます。初回は保存済み rollup file から履歴を投入し、その後は mtime または size が変わった log だけ再解析。host/client 両方を1 package に同梱。

DeepSeek account の残高と本日の token 使用量を sidebar footer に表示し、サンプリングした日ごとにローカル推定費用と実際に減った残高を照合します。

Web search/fetch を route し、費用を推定記録。ローカル予算、circuit breaker、diagnostic を提供します。Node.js >=22.19 と DSH 0.2.1-rc.2 または 0.2.1-rc.3 が必要。

DSH Settings の Usage page で全 model call をローカル ledger に記録し、日／route／model 別 request、token、推定費用を表示。単価は編集可能、CSV export 付き。

DSH起動画面。白いマーキードットが一列に点灯し、DeepSeek Harnessのワードマークを筆画ごとに描いてからメインウィンドウへ切り替える。ランタイム注入型オーバーレイプラグインとして導入でき、任意のネイティブビルドも同梱。

同じ引数で失敗または空のツール呼び出しを繰り返すため、セッションが費やした量を推定するコーナーカード。

Web UI起動映像。ページ読み込み時に青いクジラが下から黒画面を満たし、左へ滑って「| deepseek HARNESS」のワードマークを体から引き出し、その後アプリが表示されます。

DeepSeek Harnessデスクトップにドラッグ可能な再起動ボタンとプラグインパネルを追加。プロファイルのプラグイン一覧変更時に確認し、追加/削除をプロファイル別に記録、試行を追跡、Host起動状態を表示。ロールバック、最小構成起動、復旧可能なクリーンアップを提供。

DeepSeek Harness会話コンテンツの右クリックメニュー。選択範囲/全文をコピー、メッセージ画像やプレビューライトボックスをPNGとしてコピー（または保存）、パス（絶対/セッション作業ディレクトリ相対/~/）を開く、ファイルマネージャーで表示、登録済みアプリで開く、パス/リンクをコピー。開く操作を表示する前に候補パスをHostのファイルシステムで検証。

dsh-boot-animation起動動画プラグイン用プレイリストパネル。アプリを離れずクリップを追加/並べ替え、順次/ランダム/単独再生を切替。順次を固定するため、再生予定以外を同じ素材フォルダーのdisabled/へ移し、起動ごとに対象をローテーションで戻す（上流プラグインは未改変）。削除の代わりのリサイクル、毎回固定クリップ、クリップ別除外も可能。.mp4/.webm/.m4v/.mov（非ASCII名含む）。

Web GUIのインストール/デスクトップ追加時のアイコンとmanifestアプリ名を設定。既定セット付属、カスタム画像可。

DSH desktopウィンドウを前回のサイズで保持します。メインwindowの外枠を物理pixelで記録し、次回起動時に作業領域中央へ復元。表示前に適用するためboot animationも適正サイズ。設定は12 preset（1024x768～3840x2160）、自由な幅/高さ、復元時中央配置switch、今すぐ適用を提供。選択は即時反映して永続化します。サイズ変更用helper executableはユーザー機で構築：C# sourceをプラグインに同梱し、初回に内蔵Windows csc.exeでbuild（初回実測約110 ms、state file横にcache、起動約90 ms）。不可なら短時間のpowershell.exeへfallback。binary同梱なし、npm依存なし、外向きnetwork requestなし。Windows専用。

DeepSeek Harness 向け囲碁：完全なルール engine、3段階の内蔵 AI、死石推定、任意の LLM review、SGF import/export、任意の KataGo GTP bridge。

DSH pet plugin：Arknights operator library とカスタム画像 pet を追加します。486人から選ぶと、固定した upstream revision の Codex v2 atlas を取得し各 Git blob hash を検証してローカルに導入します。独自 atlas（1536×1872 または1536×2288）や通常の PNG/WebP/GIF も取り込めます。pet は session 活動に反応し、判断待ちには吹き出しを表示。ドラッグとサイズ変更に対応。

DSHワークスペース内のOffice/PDFをモデルが読む前にローカルでMarkdownへ変換。ネットワークもAPI枠も不要。各.mdを元ファイルの隣に書き、コンテキストにはファイルパスだけを渡す。単一ファイルまたはフォルダーについてバイト数、行数、トークン推定、見出しアウトラインを返す。

ローカルのdoc2md（markdown_monitor）CLIへのブリッジ。docx、doc、xls、xlsx、pdf、画像を対象に、convert/read/scan/status操作を備えたdoc2mdツール1つを提供。

Agnes、DeepSeek、MiniMax、GLM、Mimo等text-only LLMにPaddleOCR visionを追加し、local fileとURL対応。無料tier 20,000 pages/day。申請するPaddleOCR API tokenが必要（無料、1–3営業日）。

DSH用のローカル画像制作パイプライン。インストール済みSD WebUI/ComfyUIを10個のimage_*ツールとComfyUIキャンバス内蔵Art Studioサイドバーから操作。各環境に同梱のPythonで後処理（rembg切り抜き、Real-ESRGAN拡大、シームレスタイル化）し、プロジェクトルート設定後 res:// パスでGodot向け素材を書き出します。

テキスト専用モデル用のocrツールを1つ登録。リポジトリ同梱のオフラインスクリプトで単一画像またはPDFを処理し、認識テキストを返します。Windows標準OCR、RapidOCR、Tesseractの順に使用。ローカル処理でネットワーク/APIキー不要。PATH上のPython 3.11と pip install winocr pillow が必要（winocr優先、他は代替）。画像は行単位、PDFはページ単位の結果。

現在閲覧中のpageをextension side panelから引き継ぐbrowser bridge。hover、座標click、drag、batch action chain、全page screenshot、local file upload、image list、複数接続browser切替を追加。pageは番号付きelement listのstructured textでmodelに渡り、actionはapproval待ち、sensitive fieldはmask。bridge pluginと同releaseのextension。omdsh-dev/dsh-browserのfork：https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser

NewAgentUniverseByDeepSeekのノードに、読み取り専用ツールを5つ追加。両方の上流リリース情報、データディレクトリの復元状態と台帳監査、適合性ベクトル、正確な10進変換、ノード到達性を確認します。ノード操作（デーモンの起動/停止、資金入金、バスメッセージ送信）は、監査対象の特権操作のため公開しません。

補完的なWeb検索プロバイダー。各web_searchでDeepSeek Search API（主）とserper.devのGoogle検索（副）を固定2:1比率で統合。どちらも補助モデルを呼ばない直接HTTP取得。URL重複排除、長いDeepSeek要約のスニペット切り詰め、バックエンド別タイムアウトと、応答した側を使う縮退動作に対応。

DeepSeek HarnessにMiniMaxの画像理解、画像生成、音声合成、文字起こしツールを追加。

読み取り専用の添付ファイル一覧。端末内に保存されたすべての画像/ファイル、サイズ、（セッションのゴミ箱内を含む）使用中の会話を表示し、Show in Finder と Open in Preview を提供。