プラグイン

DSH および Codex 用のテクニカルプレビュー版ローカルグラフメモリ：各ターンの前にオーナーグローバルおよび現在のプロジェクトのエビデンスを想起し、USER と ASSISTANT の記録を個別に書き込み、ビジュアルアトラスと引用知識ページのためにプロジェクト、セッション、アクター、ソースのプロヴェナンスを保持します。

メタデータのみのDSHターン、モデル、ツール、承認、リトライ、エラーイベントをTuning Enginesへエクスポート。ガバナンス付きトレース、ポリシー評価、コスト分析、Work Sessionレビューに利用可能。ディスク永続化されたリトライキュー付き。

DSHとCodex向けのテクニカルプレビュー版ローカルグラフメモリ:各ターンの前にオーナー全体および現在のプロジェクトのエビデンスを想起し、USERとASSISTANTのレコードを別々に書き込み、ビジュアルアトラスと引用付きナレッジページのためにプロジェクト、セッション、アクター、ソースの来歴を保持します。

Plastic LabsによるHonchoメモリプラグイン：セッション開始時にユーザープロファイル、セッション要約、関連結論を注入し、各ターンを秘密情報を伏せた上でバックグラウンドでHonchoへアップロード。さらに、honcho_search / honcho_chat / honcho_rememberツールと/honchoステータスコマンドを追加。他のHoncho統合と共有される~/.honcho/config.jsonを介して、hosted honcho.devまたはセルフホストインスタンスに対して設定されます。

プロアクティブマルチモデルスケジューリングプラグイン:重複除去と緊急度ランキング付きマルチソースシグナル取り込み、実行/延期/却下/ユーザー確認の 4 方向デシジョンエンジン、並列モデル実行付き DAG プラン生成、自動リトライとモデル切替付き品質リフレクション、タスクパターンと教訓の長期メモリ、遺伝的アルゴリズムによる戦略進化、sandbox 評価とカナリーロールアウト。

ブラウザー自動化なしで、プラットフォームのJSON APIを使い头歌（EduCoder）の課題を完了。`educoder_sweep`は未完了課題のある宿題だけを走査し、完了済み課題は中身を読まず、全アカウント走査でもモデルtokenを消費しません。選択問題も回答キーが提出レスポンスに含まれるためtoken不要。コード課題はモデルが生成し、`evaluate:0`で提出後に1回採点、返却エラーを使って再試行します。ツールは`educoder_sweep`、`educoder_homework`、`educoder_account`。

メインの会話の横に並ぶネイティブなサイドチャット：完全なネイティブ UI を備えた独立したアーカイブ済み DSH セッションで、必要に応じた親コンテキストの取得、選択範囲の引用、保持または削除のライフサイクルを提供します。

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。

DSHエージェント向けの記憶と振り返り。タスク後に教訓候補を自動抽出し、ユーザーが確認した教訓を後の関連タスクで想起します。出典の追跡、プロジェクト別検索、競合処理、利用フィードバック、期限レビューに対応。記録と想起は別々に制御でき、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です。

関連性注入、LLM自動抽出、プロファイルローテーション、6つのエージェントツールを備えた永続的な5層メモリーシステム。

Drives a locally installed Moli headless browser from DeepSeek Harness with two tools: rendered fetch, JavaScript evaluation, Markdown, semantic trees, screenshots and PDFs. Installs Moli when it is missing; verified on Windows and Linux.

コンテキスト圧縮にHeadroom（Apache-2.0）のコード骨格方式とTokenPilot（arXiv:2606.17016）の推定器方式を採用。公表値はHeadroom: coding agentでtoken 20%減、JSONで60–95%減（同じ回答）；TokenPilot: 長期セッション費用を最大60%減。いずれも各プロジェクトの報告値で、本プラグインの測定/benchmarkではありません。DSHで圧縮プロファイル、Auto Compact閾値、骨格圧縮を設定。DeepSeek V4 tokenizerで計測し同一リビジョンの数を検証。非対応モデルはfail-openで元のツール結果を保持。ターン中の骨格圧縮と末尾の意図要約を公式JSONL圧縮内で行います。

ローカルMATLAB MCPサーバーをDSHに接続し、MATLABコードの評価、.mスクリプトとテストの実行、mcp__matlab__*ツールによるインストール済みtoolboxの確認を可能にします。MATLABとMathWorks MATLAB MCP Serverバイナリが必要で、インストール後にパス編集が必要です。このプラグイン単体ではツールを登録しません。

dsh の読書アーカイブ：オープンソースコードを読んだ後、簡単なメモを取るか、リポジトリ／ファイル／シンボルごとに 1 枚のカードにまとまる詳細ノートを書き、Obsidian で開ける Markdown ノートの追記専用ログとして保存します。履歴の照会、最近の閲覧の参照、自分の Obsidian 保管庫の検索、関連ノートの読書記録へのリンクが可能。9 つのツール、/codevault コマンド、コード読解スキルを備えます。

デタッチドGit worktreeで3〜5候補のコーディングエージェントを実行し、プロジェクトコマンドでパッチを検証、通過した候補のみをランキング、勝者の適用前に別途承認を要求。

タスク駆動型プラグイン装備エンジン: デュアル検索(厳選ルール+LLMセマンティック)、コンボスコアリング(シナジー/競合/コスト/信頼)、競合検出とインストールコマンドのエクスポート。

DeepSeek Harness (DSH) 向け Cherry Studio 風ナレッジベースシステム：ベース、文書、チャンキング、エンベディング（OpenAI 互換 / Ollama / ローカル / 字句フォールバック）、検索、モデル向けツール、ブラウザ管理パネル。

DeepSeek Harness向けの監査可能なビジョンおよびクロスプラットフォームのComputer Useランタイム。情報源を保持する証拠を備えます。

PR評価・改善コンサルタント：過去のアンチパターンと成功パターンに基づいてPRの成功確率を評価し、ワンクリック採点と実行可能な提案を提供します。

プロアクティブなスケジューリング。適応的な heartbeat と value network（緊急度、関連性、割り込みコスト）が、エージェントがいつ促されずに発話すべきかを決める。

ローカルのKimi WebBridgeデーモンを通じてユーザーの実際のブラウザを操作します。navigate、find-tab、snapshot、click、fill、evaluate、CDP、screenshot、network、upload、PDFエクスポート、タブ管理の各ツールを利用でき、既存のログインセッションを再利用します。

DSH 用会話履歴想起:全過去セッションの元テキストに対する 3 層(リテラル/ファジー/セマンティック)検索、完全ローカル&オフライン — AI がユーザーが話した内容を決して忘れません。`dsh.bundle.patch` でワンコマンドインストール、セマンティック層はワーカースレッドで実行。

Markdownノート向けデュアル知識グラフRAG（half-lifeメモリ減衰搭載）：前提条件＋類似度グラフ（P/S-Agentトラバーサル）、段落チャンク化、n-gram／embeddingハイブリッド検索、明示的なウェイトフィードバックループを備える、Cordisネイティブプラグイン。npmで@eqman00003/knowlp-ragとしてインストール可能。

dsh-better-sidebarタブでQoder Canvasの*.canvas.tsxを静的解析し、DSH右サイドバーに構造化ページとして表示します。ソースは実行しません（eval、bundler、sandbox iframeなし）。.tsxファイルビューアを置き換え、形式作成用Skillを同梱。