プラグイン

DSH会話ごとに呼び出し可能なツールを切り替えられます。guest modeではファイルツールをworkspace内に限定し、shellとsubagentを無効にします。

5つのDSHユーティリティを1つにまとめたプラグイン。既存のセッションをQQ経由で操作（NapCatなどOneBot 11実装を別途起動）、context guard付きで別セッションに質問、実行中ターンの一時停止、WindowsでのDSH再起動と任意の自動再開（install-restart.ps1のscheduled task経由）、ピーク時間帯のtoken節約ルール注入を行います。

DeepSeek Harnessのプロセス内でChatGPT Codexの認証、モデル検索、クォータ表示を行います。

DeepSeek Harness用のLinearツール。Linear GraphQL APIを使う26個のモデル向けツール（issues、comments、relations、teams、states、labels、projects、cycles、users）と、任意のクエリを実行できるlinear_graphqlを提供します。Linearの個人API tokenが必要です。

DeepSeek Harness用のAPI contract studio。実装前に固定すべき7項目を決め、OpenAPIを作成・レビューし、クライアントへの実際の影響に基づいて破壊的変更を分類します。エラー形式、バージョニング、非推奨化も整理する6つのplaybookとrouterを備えます。

DSHエージェントのフォアグラウンド待機を拒否します。sleep、wait、tail -f、watch、-cなしのping、無限ループなどの待機コマンド、wait_agentやwait: trueのjob_outputなどのブロッキング待機ツール、同じ確認コマンドの短時間内の反復、sudo -nなし、BatchModeなしのssh、ログイン処理、対話型エディター、docker -itなど人の入力・確認を要するコマンドを拒否し、バックグラウンド実行またはターン終了を案内します。予算とポーリング時間枠を設定でき、メッセージ言語はsystem（zh/en）に従います。実行時依存ゼロ。

管理された文献ライブラリです。論文を取り込み、テキストを抽出し、各文献につき索引行を1件だけ保持して、引用が原文どおりか検証します。

REAのリバースエンジニアリングツール207個（Ghidra／Hopper／IDAバックエンド）を3コマンドと読み取り専用のドメイン項目6個に集約し、常駐ツール文を757 KBから約5 KBに削減します。エンジンは同梱しません。rea-agents、Ghidra 12.1.x、JDK 21は別途インストールします。

DSH用のDouyin運用ツール。自分のChromeを操作してフィード、コメント、DMを読み、スレッド内返信やローカル動画のcreator centerへのアップロードを行います。すべての書き込み操作にpolicy gateがあり、公開には必ずユーザーのクリックが必要です。

DSH Desktop向けのローカル文書ライブラリ（Windows専用、同梱PowerShellスクリプトでインストール）。一度アップロードすれば、各会話から4つのツール（library_list / library_search / library_read / library_save）で検索・閲覧できます。アップロード、ダウンロード、一括ダウンロードはSettingsパネルで行います。任意のvision modelを有効にしない限り、ファイルは端末内に留まります。有効にすると画像が設定したendpointへ送信されます。

DeepSeek Harnessのcare engine。1人を大切にするようagentを支援し、最初の情報源として天気を利用。体感温度と湿度から服装/傘を助言し、生活リズムに沿う切替可能な毎日のcare通知、悪天候alertとreminderを提供。agentが起動した時に通知を判定し、qq-bridgeなどHostが予定時刻に起動できます。設定はローカル端末に保存。

Windowsのdisplay geometryとforeground windowの矩形を物理pixel単位で公開します。

DeepSeek Harness向けcodebase knowledge graph。7つの`graphify_*` Agent tool、`/graphify` command、Graphify pageでAST解析によりproject graphをローカル構築/検索（API key不要）。path/explain/god-node検索とwiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian出力に対応。`graphifyy` CLIが必要。LLM keyが必要なのは文書/PDF/画像の完全抽出のみ。

DSHをローカルBiliMemory backendへ接続し、Bilibili検索/コレクション/状態/ログイン、A-Memorix共有memoryの健全性確認、QQ連携状態/allowlist/監視プロセス再起動を行います。Windows用ワンクリックinstallerはMaiBot A-Memorixがなければ導入/修復し、local-bge-small-zh、embedding、共有memoryを設定。memoryのみ修復する`install-memory.cmd`も付属。Windows、DSH Desktop 0.2.1-rc.2以上、Node.js 22.19以上、Python 3.12、Playwright/Edge、FFmpeg、`127.0.0.1:8765`のBiliMemory API、`127.0.0.1:11435`のローカルembedding service、Bilibili login、QQ用MaiBot/NapCatが必要。Voice、RVC、cover機能は対象外。

Windows／LinuxのローカルNTQQ（QQ 9.9.x）DBを読み、グループ／個人チャットをtxt/csv/json/md/html/sqliteへ出力します。16ツール：qqnt_status、qqnt_doctor、qqnt_extract_key、qqnt_index、qqnt_list_groups、qqnt_list_chats、qqnt_search、qqnt_stats、qqnt_export_group、qqnt_export_chat、qqnt_export_batch（曖昧な名前は推測せず拒否）、qqnt_jobs、qqnt_media、qqnt_storage（ディスク使用量／許可リスト内の削除）、qqnt_ask、qqnt_recall（引用付き検索）。127.0.0.1:46728のローカルUIに増分SQLite索引、6画面、タスク欄、狭幅1ペイン、送信者の墨消し、メディア同梱、日別分割、出力プリセット、AES-256パスワードZIPを追加。OCR・音声・埋め込み機能は必要時に専用virtualenvへ導入。python3とsqlcipher3が必要（設定画面で作成可能）。DBキーは起動中でログイン済みのQQクライアントから読み取ります。

AutoCAD、ZWCAD、GstarCAD、BricsCADをMCP経由でDeepSeek Harnessへ接続します。CAD serverを同梱し、初回起動時に専用Python環境を作成。Windows、対象CADのいずれか1つ、PATH上のPython 3.10以上が必要。CADはDSHと同じWindowsユーザー、同じ権限レベルで実行してください。

DeepSeek HarnessのMCP管理コンソール。左sidebarで設定済み全MCP serverを一覧し、各ツールをその場で試し、transportが停止/未同期なら該当行だけ再起動し、到達可能性を確認します。PerryLink/dsh-mcp-panelのfork。上流pluginとは両方とも`/mcp` commandを登録するため併用不可。

忘却曲線を使うagent memory。言及されると重みが増し、忘れられると下がります。pinした項目は減衰しません。6つのtoolと設定パネルを提供。

workspaceごとにhot/cold archiveへ長期メモと日次journalを保存。各層に独自indexがあり、1日1回再調整します。7つの`memory_*` toolで読み書きし、設定画面でworkspaceごとのオプションを管理。

ブロック単位の長期memory。1 eventごとにblockを作り、ローカルappend-only event log、block表示、派生indexに保存。全履歴を復元可能にし、contextには一致するblockだけを渡します。モデルは`memory_remember`で保存、`memory_recall`で関連項目を取得し、各step前に1回自動recall。データは`~/.beme`内。外部serviceもAPI keyも不要。

アーカイブ済みsessionを、使われないままのディスクではなく長期memoryに変換。各archiveから再利用可能なskillとfact ledger（ADD/UPDATE/NOOP、`validUntil`、`supersededBy`）を作り、古い事実を蓄積せず退役させます。single-linkage類似度でtopic clusterを作成。進行中sessionもread-only seq watermarkでdigestし、session logのbyte列を変更しません。増えるmemoryの重複fact統合、古いfactの退役、重複skill整理はopt-in前は測定のみ。完全削除はせずsupersedeのみ。

日々のチャットから更新可能なcharacter cardと、ペルソナを訓練するセッション横断emotion moduleを作成します。

DeepSeek Harness向けローカルlong-term memory。SQLite保存、自動抽出、semantic recall、修正、信頼性のある忘却、アプリ内summary dialogに対応。

長い会話向けのtrim tool：`trim_context` / `estimate_context_tokens`はsystem personaと最後のmessageを保持し、turnまたはtoken budget内に収めるため古いuser/assistant pairから削除し、前後の推定値を報告します。toolを呼び出さない限り会話はtrimされません。