プラグイン

地図・ルーティングツール。既定では無料の OSM/OSRM データを使い、運転・公共交通・徒歩・自転車の経路計画、ジオコーディング、POI 検索を提供。中国でのカバレッジ向上のため、任意で Amap（高德）キーも使用できます。

DeepSeek Harness マルチモデルルーティングプラグイン：専門の仕事は専門の agent に任せる——視覚／翻訳／音声／サブエージェントなどの専門 agent をカスタマイズし独立モデルにバインド、マルチモーダルアカウントのワンクリックログイン、アカウントプールヘルスルーティングとリアルタイム使用統計

テキスト、ビジョン、画像生成 API を自動ルーティングで 1 つの Mix モデルに結合:テキストのみリクエストはチャットモデルへ、ユーザ画像とエージェントスクリーンショットはビジョンモデルへ、フォローアップは同じセッション画像を使用し続け、エージェントはセッションスコープ呼び出し履歴で画像を生成・編集可能。

LLM プロバイダーネイティブのビジョンブリッジ。チャットに貼り付けられた画像はビジョンモデル(pi-ai/llama.cpp 経由の Qwen3-VL)によって説明文に変換され、そのテキストがテキスト専用の DeepSeek に渡されて返信が生成されます。画像の受け入れ・ルーティング・圧縮はすべて harness ネイティブの仕組みで処理し、LRU 方式の説明文キャッシュと 503 リトライを備えます。

非公式の FreeCodeGo for DeepSeek Harness：管理された無料モデルゲートウェイとプロバイダーカタログ、1 つの設定スイッチの背後にある画像と動画の生成、DeepSeek/Codex/Claude エンジンのルーティング、独立したアドバイザーレビュアー、コードレビュー、コードグラフ、プロジェクトメモリ、エンジニアリングチームのツールチェーン。

Context Mode 用の DeepSeek Harness アダプター：サンドボックス化されたコード実行のためのインプロセス ctx_* ツールと FTS5 ナレッジベース、さらにコンテキストウィンドウのルーティング指針を提供します。

すべてのリクエストをネイティブの最大努力ティアに固定し、0〜20 の能力スライダーを持つモデル別／モード別の推論深度パネル、分離された Velocity/Apex プロファイル、オフライン推論ツールボックスを追加します。難読化されたビルドで配布され、商用利用は許可、リバースエンジニアリングは禁止です。

DeepSeek Harness の Windows デスクトップ自動化：アクセシビリティ優先の observe/act ループと 30 個の標準ツール（要素/座標ターゲット、auto/a11y/event 戦略ルーティング）、superseded-observations および no-replay セーフティセマンティクス、永続的なキルスイッチ、RuntimeId/rect-drift 陳腐化保護、チャットカードとフローティングパネル（ライブ ops、フレームウォール、環境自動検出設定）、低解像度モデル向けタイル化ビジョン記述、JSONL 監査証跡、pid 許可リスト。Windows 10+ および uiautomation と pillow を含む Python 3.9+ が必要（設定ページからインストール可能）。

Office文書およびPDF(スキャンされたものを含む)を、CPU優先ルーティングOCRパイプライン(RapidOCR/SLANet/FormulaNet)経由で構造的にフォーマットされたMarkdownに変換します。

DeepSeek Harness向けのTelegramブリッジ:双方向セッション、会話のステアリング、ホームチャネルへのルーティング、およびTTS音声メモのTelegramオーディオメッセージとしての送信。

DeepSeek Harness プラグイン：ループバック専用の /model-hub チャネル経由のプロバイダーサインイン、モデルカタログ、選択ルーティング。

アーカイブ済みセッション管理、タスク停止通知、更新チェッカー、モデルルーティング（キーワード規則 + allowlist で制御される model_route）、複数タスクのスケジュールトリガー（ハートビートと固定時刻タスク）、および dsh web GUI 向けの DeepSeek 風メッセージスクロールナビゲーション。

DeepSeek Harness 用の統合モデルルーティング。複数プロバイダーにわたる単一の論理 ModelID で、first-token フェイルオーバーとクールダウン、ヘルスを考慮した候補ランキング、用途ごとに自動選択される 3 階層（tier1/tier2/tier3）、候補ごとの reasoning effort、設定ページの管理パネルを提供します。

DeepSeek Harnessのサブエージェント呼び出し向け自動Flash/Proルーティング：軽量タスクは安価なモデル（例：V4 Flash）で実行し、重量タスクは高性能モデルに維持。呼び出しごとのオーバーライドと/delegateセッションモードに対応。

異種タスクを OpenRouter 風ゲートウェイと cfgpu.com/llm/square から最適なモデルへルーティングするサブエージェント・マトリクス・スウォームで、各タスクはプロセス内サブエージェントまたは直接 LLM 呼び出しで処理し、モデルごとのトークン消費をフィードバック駆動のランキングで追跡します。

アダプティブなモデルルーティング。リクエストごとに複雑さを分類し、プロバイダーへ自動的にルーティングします。

Graph runtime capabilities for the DeepSeek Harness: register LangGraph compiled graphs as DSH tools, plus a graph-driven routing agent.

Task-to-skill pairing meta-skill with a laziness ladder for minimal loading, a user-editable routing table, and a quarantine, SkillSpector scan, human-approval install flow.

Session-affinity routing for LLM gateways: injects the session ID into every request sent to NewApi-style gateways so the gateway can pin requests per session and raise prompt-cache hits; takes over the official pi-ai routing on install and restores it on uninstall.

FreeDSH — free-first multi-model routing, safe core updates and pt-BR/Windows support for DeepSeek Harness. Installable as a DSH bundle (dsh plugin add). Unofficial project.

Live token cost for every chat in the DSH Web UI: the chat, its subagents and the whole session tree, priced from a bundled models.dev snapshot of seven providers and 139 priced models, with cache read and write rates wherever the provider publishes them and DeepSeek from its own peak and off-peak table. Every finished answer carries its own price in the transcript, and a chat that is not currently open is priced from the log instead of disappearing. Spend is costed per interval from an append-only JSONL ledger in the project folder, so logged work keeps the tariff it was billed at. On top of it: budget-aware work plans packed against a money limit, routing scenarios that show which models are worth connecting, a generated plan document in English, Chinese or Russian, and a warning when spend belongs to no plan unit.

Tiered persistent memory (user/env/project) with per-tier char budgets and semantic query routing; full layers refuse writes instead of silently evicting.

Automatic model-tier routing for DeepSeek Harness: one user instruction enters, one tier decision comes out — complex intent is planned on the strong tier and implemented on the cheap tier, simple intent stays cheap throughout, with a deterministic guard and a TTL escalation fallback.

dsh plugin: SYSTEM proxy (env) + LLM traffic-splitting proxy via a process-global undici routing dispatcher