プラグイン

DSH プラグイン: 画像とファイルをテキスト専用モデルにワークスペースパスとして届ける。画像はネイティブの添付 UI を維持し、その他のファイルは添付欄に四角いチップとして表示。送信時にパスへ自動変換され、dsh-vision-toolkit と組み合わせれば貼り付けるだけで画像を見せられる。

DeepTutor 個別指導ブリッジ: 深い解説、セルフテスト問題、学習パスプランニング、個人ナレッジベース検索(RAG)、deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note ツールを介したノートアーカイブ。

DSH コンポーザーのワンクリック・プロンプト改善：キラキラボタンを押すと下書きがエージェント向けのプロンプトに書き換えられ、その場で置き換わり取り消し可能。すべてのパス、識別子、数値、URL、バッククォートされたトークンをそのまま保つ決定論的な忠実性チェックと、肥大化を防ぐ長さの上限を備えます。

DSH の会話に含まれる画像・動画・音声のパスと URL をインラインで表示します。ワークスペース内に限定したローカル読み取りと、任意の ComfyUI プロキシを備えます。

ローカルファイルを DSH Web UI にドラッグし、アップロードやコピーをせずに元のファイルシステムパスを挿入します

DeepSeek Harness 向け UI 拡張スイート: ワンクリックワークスペースオープン（パスコピー、Finder 表示、自動検出エディタで開く）、DeepSeek-web スタイルユーザーメッセージナビゲーションレール、セッション ToDo マーク、フラットリスト研磨、ハード再起動ボタン。

DSH 向けの軽量な汎用添付ドック。画像、PDF、文書、アーカイブ、コード、その他のファイルを貼り付け、ドロップ、または選択して、送信前に確認・管理し、その後ローカルパスとして Agent に渡します。非画像ファイルに一貫した添付入口を与えます。

run_python/run_node ツールを公開: stdin 経由でコードを実行し stdout/stderr/exit を返す。インタープリタパスの設定カード付き。

アシスタントの返信内のローカル画像パスを、メッセージ本文にインラインで表示します(9種のフォーマット対応、クリックで拡大するライトボックス、サイズ調整可能)。

ファイルドラッグの派生機能。ドキュメントをコンポーザー上部に削除可能なチップとしてドロップし、文字入力なしで送信できます。

Registers the domestic-China trip-planning skill: hour-level daily timelines, 12306 and Trip.com booking deep links, offline KML, and seven HTML themes. Requires Python 3.9+ on PATH (the bundled scripts are standard-library only).

P0～P4 の決定論優先パーミッションゲート。許容ティア、学習の沈殿、承認履歴 UI を備えます。認証情報と保護されたパスはハード拒否し、内部の読み取り専用ツールは自動許可します。

DSHのダウンロード、成果物、キャッシュ、一時ファイルを指定ドライブへ移動（既定ではC以外で最大のドライブを選択）。全セッションにパス管理promptを注入し、状態確認とクリーンアップ用disk_guardツールを提供してCドライブの容量不足を防ぐ。

ブラウザーで Wallpaper Engine のシーン壁紙をリアルタイムにレンダリングし（three.js プレーヤーと Rust/WASM の CPU パーティクルシミュレーション）、動画と Web 壁紙も再生し、プレビュー画像にフォールバックします。Wallpaper Engine ランタイムは不要です。ローカルの Steam ワークショップライブラリ（431960）を自動検出または手動パスでスキャンし、壁紙の選択、ライブラリとエンジンのディレクトリ、グロー、一時停止、品質のための設定パネルを提供します。

強化されたビジョンツールボックス：単一のOpenAI互換エンドポイントで駆動される14のピクセルレベルビジョンツール（describe、ground、detect、crop、pixel-diff、OCR、long-screenshot OCR、vectorize、colors、cutout、screenshot、present、materialize、html-screenshot）、クリーンな[图片: path]ブリッジマーカー、コンテンツ安全性分類、レート制限自動リトライを備える。

PDF、Word、Excel、画像のドラッグ&ドロップファイルアップロード：ドロップされたファイルをローカルディレクトリに保存しパスで参照、チャットにbase64の肥大化を発生させない。

DSH ツールで ml-quant-trading protocol v1 の CPU ベンチマークを再現・検証し、その後 issue 提出用レポートを作成する。ローカルに initial-d/ml-quant-trading のクローン（workspace または repoPath に設定）が必要で、さらに Python と PyTorch が必要。この plugin はリポジトリの取得も依存関係のインストールも行わない。

[图片: path] 画像ブリッジマーカーのインラインプレビュー：マーカー描画後、画像がチャットに自動表示され、長い指示を会話外に出す。

テキスト専用モデルがチャットに貼り付けられた画像を扱えるようにします。ネイティブなヴィジョン体験、画像の一括表示、OpenAI互換の内蔵analyze_imageツールを提供。ヴィジョン対応モデルには影響しません。

サードパーティプラグインを信頼する前に審査: 悪意あるパターン(情報流出、資格情報アクセス、難読化、永続化)と過剰特権パス利用の静的スキャン、推移的依存カバレッジ、サプライチェーン改ざん検出向け公式パッケージハッシュベースライン、オプションのプラグインツール呼び出しゲート。

Claude Code 風の権限ルールエンジン：hard/deny/ask/allow の階層（全アクセスより上位の hard 層）、ワークスペース単位のルール、ワイルドカードによるパス保護、視覚的な段階編集 UI。ルールは settings.yaml に保存されます。

DSH製品サブエージェントとしてのGoogle Antigravity CLI (agy): Antigravityログイン(APIキー不要)により、Geminiコーディングエージェントにタスクを委任。会話を継続でき、バックグラウンドで進捗をストリーミング配信し、パス指定の画像解析とポップアップログインウィンドウを備えます。

macOS Vision Frameworkによる完全ローカルでの画像理解とOCR: `ocr_image`(テキスト、表のレイアウト+座標)および`view_image`(シーン、顔、QR) — 複数の画像をWeb入力ボックスに貼り付けるか、path/URL/base64で渡せます。画像がMacから外部に送信されることはありません。

Game asset production pipeline: generate images, video and audio, turn a video into a coherent sprite animation, derive recoloured variants, adapt assets to an engine schema, install them into the project and verify the code actually references them. Requires ffmpeg for the video-to-sprite path, and an image/video API key (Agnes AI / OpenAI / fal) for generation.