プラグイン

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

DeepSeek Harness向け社員AIサブエージェントのマルチエージェントチーム：社員管理、CEO入札、n8nワークフロー連携、ドラッグ操作キャンバス。プロジェクト責任者、PM、テックリード、エンジニア、データアナリスト、QA、レビュアーの7役に各自のペルソナ/モデル/ツール許可リストを設定。ミッションを配信すると社員が自ら入札し、回答の先頭は必ず【accept】か【decline】。受諾タスクは直列パイプラインではなく並列実行します。キャンバスでは開始ノードから社員ノードを接続し、上流結果を {{input}} で参照。グラフはトポロジカルな層ごとに実行し、社員間は並列・各社員内は直列、上流失敗時は下流をスキップします。社員管理/ミッションボード/各社員の記録パネル、/dsh-company コマンド、内蔵チームパネルへのライブミラー、ミッション削除、社員別の非公開メモリ領域も搭載。

DSHネイティブの生成時Mixture-of-Agents。各ターンで参照モデルが同じセッション文脈から並列に事前案を作り、1つの集約モデルが全ツールを使って実行します。設定をモデルとして扱うレシピ、Fミラー/R簡略ビュー、サブエージェントの必須ゲート（2形式のセッション索引）、レシピ別ビジョン（画像読取をテキスト専用集約役へ中継）、操舵/巡回ロスターを分けた段階的頻度と拍間の固定再利用を備えます。劣化した参照出力は除外し、失敗通知にプロバイダー名を出しません。リハーサル記録は生成地点に固定して毎要求への追記を避け、キャッシュ可能な先頭部分を維持します（既定で全頻度有効）。

DeepSeek Harnessのウィンドウ端を流れる彗星風の光帯。最大4本を同時表示し、各セッションのモデルに応じて色分け。返信待ち中は進行方向が反転し、会話終了後は入力欄またはワークスペースへ戻ります。

第2エージェントを実行：独立サブタスクをローカルCodex CLIへ並列委任（最大3件）し、ユーザーに見せる前に設計/計画レビューを依頼。結論、根拠、反例、検証手順を返す。timeoutまたは受入れ確認のない委任は、モデルの記憶に頼らずプラグインが拒否。

アーキテクチャと検証済み計画を保存し、承認付きでネイティブAgentTeams workerを実行。並行コーディングと独立レビューを行い、進捗と検証結果を要約。

DeepSeek HarnessとPi向けのWeb検索・取得プロバイダー。Exa、Tavily、Parallel、Firecrawl、TinyFishを匿名利用優先で振り分けます。課金は明示的なオプトイン、事前にクォータを確認し、キャンセル処理には上限を設けます。

DeepSeek Harnessのセッション横断調整。並列セッション一覧、送信者を示したメッセージ中継、タスク段階の衝突時にセッションを一時停止/再開。

DeepSeek Harness 向けの役割別 expert subagent と task sidebar。explorer、librarian、oracle、designer、fixer がそれぞれ独自の model と reasoning depth で並列に作業を委任します。

エージェントプリセット：1セッションで3段階の自動開発パイプラインを実行。並列調査サブエージェントと対話しながら設計し、レビュー担当/開発担当サブエージェントとパッケージ別予算台帳で目標駆動開発し、最後に受け入れ修正ループを行います。

DeepSeek HarnessのLLM呼び出しを大幅に削減。タイトルによる短絡処理、実行中の重複排除、24時間再利用キャッシュ、[[TASK n]] / [[ANSWER n]] 区切りによるN件の並列要求の単一上流呼び出しへの統合を行います。回答を保ちながらAPI呼び出しと費用を減らします。

Windows版DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2向けの円卓会議機能です。既存のAgentセッションを再利用し、議論、編集可能なタスクカード、逐次/並列ステップ、共有会議ファイル、書記の議事録を備えます。

DSH 用の拡張デスクトップ shell：起動時に local backend を自動起動し（ブラウザータブ不要）、終了時は backend 停止前に確認します。Electron と backend を並列起動して cold start を短縮。dsh-clean-desktop-shell の fork です。

v0.8.6 は起動クラッシュを修正。Host runtime package は optional peer であり、インストール依存にはしません。TypeSafe Jev（System One 判定モデル）を DeepSeek Harness に end-to-end 統合し、7ツールを提供：`jev_decision`（1回で1–25件の並列・型付き verdict、noul/choice/score、信頼度調整、中央値266–484ms、文章回答なし）、`jev_choose`（2–10案を適合度0–3/リスクで順位付けし推奨案を選択）、`jev_batch`（0.8.6新機能：1–20テキストに1–5種類の判定、本文ごとに1回の実呼び出し・並列数制限、失敗行は推測せず生エラー）、`jev_usage`（ローカル計測・任意のローカル上限）、`jev_overview`、`jev_guard_status`、`jev_verify`（固定27問ライブ試験、並列6で26/27=96.3%）。台帳は既定 `$DSH_HOME/jev-usage.json` に永続化。Remaining は取得不能な残高ではなく、申告額から `balanceSince` 以降のローカル計測支出を差し引いて算出し、捏造しません。API key 不在は明示エラー、登録失敗は面ごとに隔離。クライアント側は refresh、サーバー側は Host 再起動が必要です。

composerのコマンドメニュー（/side-chat）から新しい継続可能な並列セッションを起動し、メインセッションを動かしたままにします。

ライブのDSHセッションを並列に矛盾分析し、0～100の会話一貫性バッジとコメントを表示します。手動実行に加え、既定で有効な間隔指定の自動分析があり、セッション単位または全体で編集できます。

LLMストリームのプロバイダーごとに同時実行数を制限します。余分なモデル要求をDSH内のFIFOキューに保留し、`llama.cpp --parallel 1`の単一スロットローカルサーバーでメインエージェント、サブエージェント、圧縮処理が順番に実行されるようにしてタイムアウトを防ぎます。`maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`を設定できます。

読み取り専用のレビュアーサブエージェント（セキュリティ、正確性、テスト、スタイル）を並列実行し、各エージェントには任意のモデルを指定できます。`/review`または`code_review`ツール呼び出しから、重大度別にまとめた1つのレポートを生成します。

契約書ドラフト作成エージェントプリセット：11 段階の弁護士ワークフロー、5 方向の並列 AI レビュー、意思決定ゲート、一般・雇用・出資契約向けのドメインパック。

Declarative DAG runtime for DSH tool plans with bounded parallel execution, read-only retries, per-step checkpoints, cancellation, and conservative crash recovery.

Logic-risk review before rewriting: audit the source, decide each fix, generate several drafts in parallel, and export with a per-draft audit report. Bring your own OpenAI-compatible API endpoint and key - the plugin ships no model and returns 403 until one is configured.

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Skill bundle that installs the codex-collab skill for driving the local OpenAI Codex CLI as a vendor instead of a consultant: every delegation carries acceptance criteria and a self-test script, the result is verified by running those tests locally, and a failure is handed back with its original error output; batch delegation runs sequentially (parallel subprocesses are not usable locally) and multi-turn continuation stays inside one session. Requires the local Codex CLI and PowerShell 7+; the helper scripts are Windows-native and only partially work on macOS/Linux.