プラグイン

ゼロ LLM の自動収集と、段階的開示を備えた象徴的な \[ENGRAM\] インデックス。ESR-lite の task/evidence プロトコル（esr_task / esr_node / esr_close / esr_link）と、オフライン再想起ベンチマーク（npm run eval）付きの workspace ごとの使用テレメトリを持つ。

DeepSeek Harness（dsh）向けの Agent Client Protocol（ACP）サーバープラグイン — Zed や任意の ACP クライアントから dsh エージェントを操作できます。

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。

DeepSeek Harness 向け MCP サーバーマネージャープラグイン: 設定 → MCP ページ、OAuth（PKCE + 動的クライアント登録）または静的トークン認証、ツールは mcp__<name>__* として登録。

iLink プロトコル経由 DeepSeek Harness 用双方向 WeChat ブリッジ:QR スキャンで個人 WeChat をバインド、チャットボックスからローカル DSH エージェントとチャット(テキスト、画像、音声認識、ファイル)。Web 設定パネルでバインド/起動/停止/ステータスを処理、プロジェクト-セッションバインドでデスクトップで会話を継続、プロアクティブ wechat_notify プッシュはスロットリング付き、純粋 Node デーモンが Windows/macOS/Linux で動作。

ACP 経由で Kimi Code を DSH エージェントループとして使用。承認、スラッシュコマンド、ローカル/リモート(ssh+tmux)セッションアタッチ。

TypeSafe Jev をファーストクラスの Cordis サービスとして、また DeepSeek Harness 向けのモデル可視ツール 3 つとして提供します — 既定でオフライン、外向き通信は開示、決して既定で有効にはなりません。

DSH 向けのオムニモーダル・ワークステーション：順序付けられたマルチカード VLM フェイルオーバーチェーン上の analyze_image、同じ画像リゾルバーを共有する 6 ツールのビジョンツールキット（ズーム、色サンプリング、ピクセル差分、OCR、要素検出、インライン表示）、OpenAI/DashScope/ComfyUI プロトコル上の generate_image、/build-video-tool ビルダーを備えたマルチカード非同期 generate_video、7 つのプロバイダー上の speak/clone_voice TTS。すべてが 1 つの自動保存設定ページから操作されます。

DeepSeek Harness 向けの遅延型 MCP ゲートウェイです。N 個のツールスキーマの代わりに 1 つの安定したプロキシツールを使い、サーバーは初回利用時に接続してアイドル時に切断され、メタデータはディスクにキャッシュされます。

DSH 向け OpenCode Go サブスクリプションチャット：モデルごとに Completions、Responses、Anthropic プロトコルを選択でき、モデル検出、コンテキスト、vision・thinking メタデータ、effort 既定値、使用量メーターを提供します。

dsh Web GUI のコマンダーモード：セッションヘッダーのワンクリックボタンでプロトコルブリーフを注入し、モデル返信内のタスクブロックを解析して自動実行——ストラテジストループとワーカーループを可視バッジで分離。

FormatForge for DeepSeek Harness：あらゆるファイル形式（pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...）をAI可読な構造化データに鍛造します。ローカルPython CLI（python -m formatforge）を起動して protocol JSON を返す薄いバンドルで、機能強化は cur[rent] に委譲します...

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。

dsh-better-sidebar向けのExcalidrawプロトタイピングタブ。構造化された製品確認、競合を考慮した人間とAgentによるボード更新、プロトタイプ主導のフロントエンド生成を提供します。

nuphus-mcp 公式 DSH プラグイン（nuphus-mcp メンテナ製）：PaddleOCR による要素認識と Chrome CDP ブラウジングを備えたデスクトップおよびブラウザ自動化（38 ツール）、永続的な stdio MCP 子プロセス経由

DeepSeek Harness向けplugin信頼パイプライン：判定付きの決定的static scan、honeypot lureを用いるオプトインruntime guard、エージェント監査プロトコルskill、ブラウザーshieldステータスライト。アラーム専用で、強制は行いません。

ループバック優先のマルチエージェントメッセージリレー: HMAC 認証付きブローカーと dsh プラグイン（relay_send/recv/peers/history）、依存ゼロの CLI・Python クライアント、ワイヤープロトコル v1.0。

組み込みタスク管理エンジン: 意思決定ポイントプロトコル、アイデアキャプチャーウォール、Linear 風の Issue ストア。

DeepSeek Harness 向けのユニバーサル Model Context Protocol (MCP) ブリッジ：エージェントを stdio/sse/websocket の MCP サーバーに接続します。1 万件の休止スケールエンジン、サブミリ秒の BM25 ツール検索、動的トークン予算、リアルタイムの Web UI ダッシュボードを備えます。

モデル呼び出しを任意の ACP（Agent Client Protocol）サーバー経由でルーティングする LLM プロバイダーアダプター — Claude Code、Codex、Gemini CLI、Devin など — レジストリブラウザー、サーバー別設定 UI、遅延認証、動的モデル検出を備えます。

設定のモデル行に、OpenAI と Anthropic のプロトコルプリセット（llm-pi-ai）付き reasoning レベルエディタ、入力モダリティのスイッチ、1M/128K のコンテキストおよび最大出力プリセットを追加します。

DSH で Command Code Provider API のチャットを利用できます。API キーは Host が保持し、自動検出されたモデルカタログ、エフォートの既定値、任意のゼロデータ保持ヘッダー、クォータメーター、モデルごとの OpenAI／Anthropic プロトコル選択を備えています。

DeepSeek Harness向けFormatForge：あらゆるファイル形式（pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...）をAI可読な構造化データに鍛造。ローカルPython CLI（python -m formatforge）を起動してプロトコルJSONを返す薄いバンドル。拡張はcurに委譲。

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: スキーマ検証済みの15ツール(メモリ + 品質ゲート)に加え、コンサルティング文書生成エンジンのL0ガードを備えます。完全なセッションプロトコルのために@nyantused/folio-dsh-eventsと組み合わせて使用。