プラグイン

OpenRouter 互換ゲートウェイ経由で DeepSeek Harness に根拠付き Web 検索を提供します。組み込み `web_search` はチャットモデルと同じエンドポイントとキーを使用し、引用可能なソースを返します。Plugins 設定ページで構成できます。

コンテキスト占有率バッジ（ホバーで計算法）を表示。45%から変更ファイル・支出・直近ターンの内容を HANDOVER.md に下書きし、60%で一度だけ締めくくりを促します。圧縮時には直前のコンテキスト占有率の数値を記録し、後で確認できます。モデル呼び出しも会話への追記もなく、自動圧縮を防止しません。

会話ターン全体（質問と完全な回答）をセッションworkspace内のプレーンMarkdownとして保存し、選んだ内容をプロジェクト横断の個人知識ベースへ昇格。モデルから必要に応じて検索できます。データベースも実行時依存も不要。

DSH向けプロジェクト単位メモリ。知識作成とプラグイン独自promptは編集可能で、コード変更なしにライブラリ構造やモデルへの指示を再設計できます。既定ではユーザー作成のプロジェクト文書（初期設定はhandoff）をプロジェクト本体とし、セッションの所属を検出して知識を紐付け、汎用化できる内容をtheme/global層へ昇格。自然なロジックで知識を事前選別し、コンテキスト圧縮とアーカイブを調整可能。

コンテキストの充足度帯、モデルのコンテキスト長から算出するセッションごとの圧縮しきい値、キャッシュ読み書き率に基づくステップごとのコスト、キャッシュヒット率、DeepSeek のピーク／オフピーク料金での残高、ワンクリック引き継ぎを表示します。モデル呼び出しは行わず、トークンも消費しません。

MACKORN NH/NS単気筒油圧コーンクラッシャーの選定と破砕プラント設計。要件入力、機種選定、プラント構成、提案書作成、製品粒度シミュレーション、現場データ校正に対応。21 tools、6 skills、MCPサーバーを含み、実行時依存なし。

DeepSeek Harnessプラグイン。ホストが実測したコンテキスト使用率を毎ターンモデルに伝え、圧縮要約に「コンテキストがほぼ上限」といった誤情報が残るのを防ぎます。

スケジュールタスクディスパッチャー。dsh host pluginが単一のタスク表から定期実行するエージェントタスクを起動し、各回を独立したdshセッションとして処理。スケジューリングは純粋なロジックで、モデル呼び出しはゼロ。

DSH Web入力欄向けのマルチモデル・ローカル音声文字起こし。WhistleとVozを選択でき、モデルごとに遅延ダウンロードします。DSH bundleとして配布。

DSH内でBlender製品シーンを作成。編集可能なレシピ、モデル取り込み、プレビュー、PNG／MP4出力、ワークベンチとエージェント設定を備えます。

プラグイン設定に保存するプロンプトライブラリ。Settings画面とcomposer選択メニューを備え、チェックしたプロンプトはそのセッションの全モデル手順に注入されます。subagentは最も近い祖先セッションの選択を継承。

DSHにAgnesの言語/画像/動画モデルをワンタップ接続（既定OFF）。画像認識とthinking levelを自動入力。Agnesコンソールにログイン後（再ログイン時はAGNES_PASSWORDを使用）、5時間/週のリクエスト、日次画像、動画の各quota期間とアカウント全体の累計使用量、入力欄横の使用量表示を確認できます。AgnesCodeデスクトップモデルも接続可能（Windowsのみ）。token期限切れ時にアプリのログインを再読込し、rate limit時は自動で待機します。

DeepSeek Harness向け読み取り専用Skill検査。実際のロードは観測証拠だけで判定し、発見可能なSkillや宣言と区別。状態はdeclared/observed/unavailable。証拠なしは「未観測」で、未実行/未発火とは断定せず、結果もSkillに帰属しません。read-only skill_reviewは構造化結果と省略項目を返します。should-trigger/should-not-triggerを実際の新規セッションで試し、model起動と明示要求を区別（/name入力は自然起動でない）。検証/評価を分け、反復ケースを比較（採点なし）。定義とセッション記録からローカル算出。中国語版は要求時だけhost modelを使い、コード・パス・frontmatterを保持してローカル保存。複製は原本変更もscript実行もしません。

サイドバーのギャラリーページと3つのエージェントツール（paint_image、paint_images、edit_painting）で画像を生成します。プリセットはModelScope、Google Gemini、OpenAI、SiliconFlow、Volcengine Seedream、Alibaba DashScope、xAI、Zhipuのほか任意のOpenAI互換エンドポイントに対応し、各プロバイダーに個別のプロキシ設定があります。

DeepSeek Harness 向けホストレベルのプロアクティブ起床：モデル自身にアラーム（1 回／間隔／cron、ランダムジッタ付き）をスケジュールさせ、予定時刻にコールドセッションを起こし、モデル主導のフォローアップを静寂時間と日次バジェットで制御し、無音ウェイクを回収します。

dsh Webチャットのモデル帰属パネル。ローカル・通信なしの構造的指紋判定（テンプレートトークン漏れ、glitch canary、tokenizer使用ベクトル照合）で、会話応答が29社のAIベンダーのどれに最も似るかを採点。主張ごとの証拠台帳と12プローブのアクティブ検査を備えます。

Xiaozhi 音声アシスタントを MCP 経由で DSH Web に接続します。DSH が tool provider となり、35個の DSH Web endpoint を workspace/session/chat/model/settings/file 向け16音声対応 tool に統合。既定では Xiaozhi MCP access point へ outbound WebSocket 接続し、公的 IP や port forward は不要。複数端末を同時に紐付けでき、DSH Settings にライブ状態ページを追加します。

右サイドバーのローカルTXTリーダーとネタバレ防止AI読書アシスタント。モデルが参照できるのは既読部分（現在の章、前章末尾、読書中に増える本ごとの背景ファイル）のみ。抜粋、考え、返信をObsidianへ出力可能な構造化Markdownノートにし、読み終えた本だけ原文を開放します。

組み込みの web_search は DeepSeek 自身のエンドポイントに対して完全なモデルターンを課金しますが、これは代わりに OpenRouter 互換ゲートウェイ上で実行するため、検索はすでにチャットで使用している場所で、選んだモデルと価格で課金されます。

DSH Web向け化学ワークベンチ。Ketcherキャンバスに構造を描画し、ビルドを取得するスクリプトでブラウザー内ローカル描画（バックエンド不要）。現在の分子をモデル呼び出しなしでRDKit計算：式、分子量、精密質量、logP、TPSA、水素結合ドナー／アクセプター、環数、Fsp3、立体中心、Lipinski／Veber各判定、QED、PAINS／BRENKアラート、Murcko骨格、SMARTS検索、類似度、形式変換、標準化、一括整理。逆合成タブは既定Retro*など交換可能なバックエンドとJSON入出力プロセスで通信し、未導入時は経路を捏造せず不足を表示します。計算は別途pip導入する本リポジトリのPythonパッケージ（rdkit）が実行します。

DeepSeek Harness向けのビットマップフレーム式コンテキスト圧縮。破棄対象の会話履歴をピクセルフォントのPNGフレームに描画し、vision対応モデルに渡します。

dsh チャットへのメッセージを予約送信します。メッセージ欄に日時選択付き Schedule ボタンを追加し、複数チャットの保留中メッセージをサイドバーに表示。ブラウザーを閉じていても通常のユーザーメッセージとして届きます。schedule_message、list_scheduled_messages、cancel_scheduled_message ツールにより、モデル自身が後からチャットに戻れます。

DeepSeek Harness (DSH) の推論レベル自動選択プラグイン：各メッセージがどれだけの思考量に値するかを Jev System One モデルが判断し、モデルが宣言したレベルに応じて段階を自動導出します。コンテキストエンベロープにより「続けて」といった追加質問が話題の深さを引き継ぎ、低信頼度は上に丸め、いかなる失敗も静かに元のレベルを踏襲します。 | メッセージごとの Jev 駆動の推論エフォート：各モデルの公称値から導出されるモデル別のはしご、追加質問が話題の深さを継承する固定サイズのコンテキストエンベロープ、同点は上位に、あらゆる失敗経路での静かなフォールバック。

小コンテキストモデル向けのコンテキスト圧縮。圧縮後の予算を画面で設定でき、既定は引き継ぎ8k＋直近16k。全履歴は検索可能なままです。