プラグイン

Adds a Speed setting (Standard, Fast, Ultrafast) for OpenAI and Codex models on a patched dsh build: the pinned dsh 0.2.1-alpha.2 web client needs the Model / Effort child-slot patch, the host pi-ai must be 0.87.1 or 1.1.0 (other versions refuse to load), and the terminal controls need a patched dsh-TUI. Then it appears in the Model / Effort menu; in dst /speed opens a picker or sets the speed directly, and the current speed shows in the bottom bar. The choice is kept per session, provider and model and is sent as the request service tier.

Windows resource monitor for the DeepSeek Harness (dsh) sidebar: samples CPU, memory and clock speed once a minute, keeps a 30-day history and draws separate 24h / 7d charts for CPU and memory (with 85% / 90% alert lines) plus a frequency chart that marks load-time throttling. Reports sustained CPU >= 85% (10 min), memory >= 90% (10 min) and frequency <= 70% of maximum clock under load (5 min).

model切替時にcomposer横へキャラクター登場カードを表示。名前、6軸評価（知能、coding、速度、安定性、費用、context）、quotaヒント、台詞を掲載。15 providerに23枚の厳選カードがあり、未収録modelは公開benchmark由来カード、データがなければ汎用カード。依存もhookもないWeb client plugin。

DeepSeek Harnessの起動/終了アニメーションです。手描き5種（whale light-sweep、pulse、stardust、typewriter、radar rings）または動画/GIFを利用できます。設定で速度、粒子数、アクセント色、文言、ミュート、フィットを調整。終了アニメには同梱の一回限りのDesktop Shellパッチ`node tools/patch-asar.mjs --apply`が必要（元に戻せます）。未適用時、閉じる操作はウィンドウを隠すだけです。

DeepSeek Harnessの利用統計をWeb UIでグラフ表示：スループット、トークン、コスト、ツール呼び出し、アクティビティ。dsh-plugin-tokspeedのTypeScript上位版です。

アシスタントの各回答の横にキャラクターアバターと編集可能なIDを表示し、システム音声または指定したローカルTTSサービスで読み上げます。プリセット、再生/一時停止と文単位スキップができるバー、声の調子と速度の調整、サービスのワンクリック起動を備えます。

DSH Web UI用drag可能なTES-gyro floating widget。clickでlinear friction decay付きspin、sliderでspeed調整。同梱trackをLRC lyrics同期で再生。spin speedとpositionを記憶。

Microsoft Edge neural voiceでassistantの返信を読み上げ、発話中の文をハイライトして音声と一緒に追えます。設定でハイライト背景色、文字色、透明度を個別調整できます。各返信にsound-wave再生buttonを追加し、一時停止、前/次の文、速度調整、自動読み上げ切り替えに対応します。

DSH Web UIのフローティングバーからBilibili動画の音声を再生します。キュー、シーク、速度調整と、CDN Referer確認用のhost側reverse proxyを備えます。

DeepSeek Harness向けのローカル・オフライン韻律解析です。文字起こしとともに、発話の速度、声の高さ、間、強さを報告します。

Performance & usage設定にGeekレベルを追加します。コンポーザーのstatus行に最新リクエストをライブ表示（first-token latency、生成速度、出力token数、総時間、償却速度）。直近10件の一覧と平均行も表示。出力token数はprovider usageから取得し、usageがない場合だけ較正済み文字数推定を使います。

起動時の動画イントロ。クリップごとに区間、速度、明るさ、フィット、ぼかしたシネマ背景、停止比率、フェード時間を設定し、アプリテーマに応じてライト／ダーク用クリップを切り替える。

Composerステータスバーにtok/sのライブデコード速度ピルを表示し、現在ストリーミング中の回答を追跡する。

各ターン完了後に次のメッセージを予測し、Composerにゴーストテキストとして表示する。→で採用、入力を続けてCtrl+→で単語ごとに補完、Escで却下。予測モデルは既定でセッションに追従するが、設定カードで選択可能。カードにはオン／オフスイッチと速度テストもある。

MoE4AllモデルをDSH上でローカル実行します。エンジンの自動インストール、モデルの検出とダウンロード、推論設定、リアルタイム速度監視に対応し、既存サービスへの接続も可能です。

画面の隅に小さなペットを表示し、推測ではなく実イベントストリームに反応します。アイドル時は漂い、エージェント思考中は速くなり、実行中のツール呼び出しごとに流線を描画。失敗時は赤く震えてエラー要約を示し、10秒を超えたターンを祝います。忙しさとエラーも一目で分かり、スピナーを眺める必要はありません。ホスト側は実Harnessイベントをスナップショット化し、クライアント側は描画のみ。内容認識はせず、入力欄に重ならない位置に表示します。

サイドバーにリアルタイムのトークン使用量と推定費用を表示します。現在のタスクと全セッションの合計、その集計時刻、セッション別の時間情報（経過時間、ターン／ステップ、初回トークン、モデル時間とツール時間、デコード速度）、ターン別の内訳（ホバーで各費用）を確認できます。

DeepSeek Harness 起動時に、Web UI 全画面でオープニングアニメーションを再生し、その後アプリ画面へフェードします。スキップ可能で、速度と再生頻度を設定できます。

実行中のセッション向け新聞風フロントページ。ChatとTrajectoryの横にConversation Viewタブを追加し、各ターンの時間・手順・ツール・トークン・結果、ファイルごとの変更量、モデルとツール別の所要時間、最も高コストなターン、未再試行失敗時のコマンド、ルーティング先モデルの宣言容量に対するコンテキスト圧を表示します。耐久ログから決定論的に生成し、モデルを使わずトークン消費も幻覚もなく、同じログと時刻ならバイト単位で同一です。セッションへの追記やモデル呼び出しはせず、保留中の承認は回答せずに報告します。内容のあるページだけを表示し、ターン確定時とメタデータのみの末尾確認を使う二段階ポーリングで更新します。

Matrixデジタルレイン。チャット画面に古典的な緑の文字の雨を重ね、白く光る先頭と緑の尾を持つ列に、エージェントが生成中のトークンをリアルタイム表示します。不透明度、速度、密度、フォントサイズ、色を調整でき、雨の強さはエージェントの活動に連動します。

DSH Web GUIで長時間のバックグラウンドジョブをリアルタイム表示。ジョブを所有するセッションにドラッグ可能なフローティングボールを出し、開くと完了数/合計、速度、ETAを表示します。

ターンナビゲーターのレール向けシステム音声ビジュアライザー。既定の再生デバイスが出力する音にリアルタイム反応し、4つの動作モード（spectrum／pulse／sway／travelling wave）、ホスト側の2048点FFTによる16バンド対数スペクトル、感度・強度・低音パンチ・波速の調整を備えます。音声はWASAPI loopback経由でホスト側が取得するため、権限要求もマイクも画面録画も不要。ブラウザー側は属性1つ、スタイルシート1つ、CSS変数、サイドバー行を加えるだけで公式コンポーネントをパッチしません。OFFにすると追加物をすべて削除し、レールを既定の見た目へ戻します。Windows専用。

convert ツールによる単位変換。10カテゴリ（長さ、面積、体積、時間、角度、速度、温度、圧力、エネルギー/熱、電力）と、英語/中国語別名を持つ82単位を備えます。DSH Web ビューにはロケール対応の Unit Converter タブがあり、カテゴリごとのモジュールと温度差（Δ）切替を提供します。

ローカルモデルのcontextをGPUが快適に処理できるサイズに保ちます。各requestでprefill速度を測定し、各step前にtoken上限、実測time-to-first-token予算、予測cold-prefill予算に基づき警告または早期圧縮。`/context-budget`で数値と今圧縮するコストを表示します。