プラグイン

DSH向け画像生成を2方式で提供します。チャットからモデルが呼び出す image_generate_lite ツールと、手動実行用の右サイドバーStudioを搭載。参照画像は最大5枚、OpenAI images API形式に対応し、キーはDSHの認証情報サービスに保存します。

DSHアシスタントがローカル画像、Web画像、AI生成画像をチャットでユーザーへ直接送信できます。テキスト専用モデル向けには外部ビジョン機能にも対応。WindowsではPowerShell経由で動作します。

組み込みブラウザーの要素をクリックして注釈を書き、まとめて1つのメッセージでセッションに送信できます。モデルは対応するソースを見つけて編集できます。

ローカル3D studio orchestration：毎回 Blender、COLMAP、ComfyUI を検出し利用可能な経路を選択。Three.js fallback では primitive spec から model を生成、GLB を編集／拡縮、offline viewer page を書き出し、Blender なしで複数視点 PNG を render。

DeepSeek Harness向け、model連動キャラクターと共有world。個別編集可能なpersona/memory、任意のAI diaryとsleep consolidation、中国語/英語設定、task対応desktop pet、theme、使用統計を備え、更新後も設定を維持。Windows/Linux/macOS対応。OSごとの導入要件はguide参照。diary/consolidationはtokenを消費。導入・更新前に表示中のdesktop pet/bubbleを閉じることを推奨（開いたfileが失敗原因になる場合あり）。Codex/OpenAI API account queryはユーザー検証済み、他sourceは検証・feedback待ち。

dshから送るモデルリクエストに独自パラメーターを追加。OpenRouterプロバイダールーティング/フォールバック、推論、サンプリング、カスタムbodyフィールド、ヘッダー（OpenRouter/他ゲートウェイ）。既存チャンネル別に整理し、各リクエストの送信内容をライブプレビュー、要求とゲートウェイ応答をログ表示。

ZCode CLIをインストールし、ログイン済みであることが必要です。ZCode CLIのエージェントをDSHのモデルプロバイダーとして中継。常駐app-serverセッションが各ターンをストリームし、モデル一覧は実行時にCLIから取得するため、コンテキスト長、画像対応、プロバイダールートはインストール済みCLIとアカウントに従います。安定版0.6.0はDSH 0.2.2-rc.1対応、CLI検出を改善し任意のRetryを含みます。ツール権限要求は既定で拒否。未知の承認・権限メソッドは常に拒否し、full-autoは明示的なオプトインが必要です。別プロセスで起動するapp-serverはDSH承認UIの仲介対象外で、このポリシーはOSサンドボックスではありません。kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy（AGPL-3.0）由来。同じzcode-cli provider idを登録するため原版と併用不可。

DSH組み込みGitHub Copilot providerのWeb device-code sign-in/outを追加。すぐ使えるCopilot provider routeをpresetし、credentialは組み込みcredential storeに保存。model catalogは初回login時のfallbackとして管理し、カスタマイズ済みmodel entryは上書きしません。

共有デフォルトモデルを固定し、チャット内でモデルを切り替えてもグローバル既定を変更せず、その推論強度も下げません。

DeepSeek Harness向けOpenCode Zen無料tier model。匿名・API key不要で利用でき、loopbackのOpenAI-compatible shimと実際のbash/read gate toolを備えます。

dshでTRAE accountのmodel quotaを利用。複数account管理、毎日のcheck-in、rotation、使用統計、reasoning level、model表示に対応。Python 3.10以降が必要。初回実行時にPython依存関係をdownloadします。

dsh-reasoning-effortのfork。コンポーザーに二段モデル選択（プロバイダー一覧、横から開くモデルパネル、検索、コンパクト行）、推論強度スライダーと最大レベル効果を追加。

DeepSeek Harnessのmodel channelを自動補完。provider channel追加後のmodelごとのcontextWindow、maxTokens、[text, image] multimodal入力、{low, high, max} reasoning effortを手動設定不要にし、保存時に自動補完。Settings UIページと時刻付きbackupも備えます。

ローカルのQoder、QoderCN、OpenCode、Pi、CodeBuddy CLIをDSH subagent backendとして登録します。優先順付きモデルfallback、リアルタイム進捗、実行ごとのクレジット表示、設定ページ、slash commandを備えます。各CLIのインストールとログインが必要です。

DeepSeek Harness の floating pill で OpenCode Go の5時間／週／月 quota を3つの ring として表示し、残り model quota を自動計算します。DeepSeek account 残高も並べられます。minimal mode では ring を入れ子にし、外／中／内側に5時間・週・月のどの値を出すか選べ、preview もライブ更新。

SuperGrokとX Premium subscription向けDeepSeek Harness plugin。device-code sign-in、xai provider、アカウントで利用可能なchat modelとcontext/per-million-token価格、model capabilitiesに基づくreasoning effort、subscription使用量を表示。

DSH 用 DeepSeek 残高・usage monitor：補充済み残高、model ごとの期間消費、token 内訳、北京時間 peak/off-peak 料金のリマインダーを corner widget に表示します。先に設定で DeepSeek API key を追加してください。

GLM Coding PlanとGitHub Copilotのprovider報告quota snapshotをDSHに表示。ドラッグ可能なfloating capsuleと、quota期間・reset時刻・model別使用量・Copilot creditの詳細panelを備えます。任意のsidebar cardは既定で非表示。credentialはDSH hostが解決し、quota履歴は保存しません。

Harness sessionからNeoXider Agent Deck desktop widget（chat、slime pet avatar、hinge handle）を開き、mode、インストール済みversion、実行状態、同じHarnessに従うかを表示。

各ターン後に次のメッセージを予測し、入力欄に灰色のghost textで表示。Tabで全文、Alt+Rightで1語ずつ入力、Enterで採用して送信、Escで破棄、Alt+Rで古い候補を繰り返さず再生成。数文字入力するとsessionで送信済みのpromptから補完し、空欄でUpを押すと直前のものを呼び出します。pluginページのフォームでprovider、model、reasoning effort、キー別toggle、生成上限を設定。

composerのmodel menuを2-pane pickerに置換。左は検索可能なprovider別model一覧、右のdetail cardは選択model自身のproviderからcontext window/output cap/capability tag/reasoning-effort levelを読み表示。npm名`dsh-model-picker`は別作者のため、このGitHub sourceからinstall。

DSH composerの送信横にある✦でpromptをワンクリック改善。Standard/Light mode、Revert/Retryに対応。不足情報はquestion cardで追加質問。書換後にpath/identifier/number/URL/inline code/@mentionが保持されたか検査し、欠落分を復元。会話modelまたはPlugins pageで選ぶ専用modelで実行。

DSH Desktop向け会話内ソースカード（DSH 0.2.2-rc.1対応）。現在のチャットモデルがLLM検索を複数回行い、候補をGitHub情報付きカードで表示。採用/除外のフィードバック、お気に入り、選択ソースは同じ会話内に保持されます。

8席no-limit Texas Hold’em（人間1人、AI founder personaのLLM 7体）。各botは選択中host modelまたは固有heuristicで参加し、promptには自身のhole cardだけが含まれます。終了時に勝者のhole cardを公開。LANは既定OFFで単機プレイ不変。同一networkのinstallは6桁room codeで参加しUDP broadcastで発見。参加者はbot席を無作為に引継ぎ、退出または20秒無通信で返却。room codeは通信せず、snapshotは席ごとに生成するためhostを含む誰も他人のhole cardを読めません。BubblePtr/dsh-holdemのMIT fork、README/UIにcredit。