プラグイン

Normify · DSH プラグイン：プロジェクトアーキテクチャを正規化されたフラクタルモジュールツリーとして記述、3層検証（書き込み時 / 検証 / 凍結レシート）、30個の normify_* ツール + normify-gen スキル、シングルファイルインタラクティブアーキテクチャ図をワンクリックでレンダリング。同伴開発をサポート（change_open → brief → check → 実装 → refresh → change_close）。

中国伝統智慧（XuanShu）の完全なスキルパックをDeepSeek Harness Cordisプラグインとして提供：八字（bazi）、紫微斗数（ziwei-doushu）、六爻（liuyao）、梅花（meihua）、奇門（qimen）、大六壬（daliuren）、太乙（taiyi）、五運六気（wuyun-liuqi）、体質と風水の計算を、ローカルの決定論的エンジンと可視化ダッシュボードで行います。

DeepSeek Harness 向けの定量 R&D ツールキット。市場データ、指標、ファクター評価、ウォークフォワード ML 検証、リスク（VaR/CVaR/ドローダウン/Beta と Kupiec POF）、オプション、債券、FICC、ファンドシミュレーションを含む 6 分野 59 ツールを備え、PDAT→PET のエンドツーエンド研究パイプラインを提供します。

DSH Web の入力欄を乗っ取るプラグイン（v0.3.0-beta.4 · 複雑タスク能力パック：3D／法線／インタラクション／データ／並行／性能の各詳細を逐次検証 + 自動受入対応 + 中英バイリンガル · dsh-0.1.6-alpha.1 対応）。送信前に独立 AI（メッセンジャー）がプロンプトを作業 AI へ直接送れるコマンドへ最適化します（4 段階強度、難易度に応じたフロー長、セッションごとに分離、極小ミニウィンドウ）。

ローカルの Obsidian vault をエージェントのナレッジストアとして使用し、ステータス、好み、訂正、記憶、プロジェクト、検索、提案を対応するページにルーティングする読み取り専用の DSH ツールを提供します。

lowtide: dsh向け人間判定のオフピーク時バッチタスクパイプライン（ピーク/谷間の価格認識）

DeepSeek Harness 用のオフピークバッチランナー:ユーザーは繁忙時間帯にタスク(プロンプト、戦略、優先度、ワークスペース、ロックファイル)を定義し、手動でリリースします。プラグインはユーザー定義のオフピーク時間帯内にバッチを自動実行します。各実行は 5 つの事前チェック(ワークスペース、git HEAD、ロックファイルの sha256、時間枠適合、日次予算)を通過し、4 つの実行戦略(単発/反復/サンプリング/レビュー)と 3 段階の自律レベル(L1 タスク単位、L2 バッチ単位、L3 フルオート)をサポートし、公式のピーク/バレー料金に対応した日次台帳から差分、実支出、節約額を含む朝のレポートでループを閉じます。

JEStats による SkillRoute:DeepSeek Harness エージェントのためのスキルルーティング。

DeepSeek Harness で長期協働するための永続的なエージェントチーム。耐久的なエージェント ID、プロジェクト別 Workspaces、責任を持つ Channels、セッションエージェントを連結する Task Threads を備えます。

DeepSeek Harness 向けの Feishu/Lark ブリッジ：スキャンで接続する PersonalAgent バインディング、ストリーミングカード、git-worktree によるプロジェクトワークスペース、スコープごとの並列タスク、マルチロールエージェント、セッションをまたぐ通知、チャット内でのモデル／キー管理、そして dsh がクラッシュしても Feishu で応答し続けるセーフティネットガーディアンを備えています。

DeepSeek Harness 向けローカルファースト A 株リサーチワークベンチ。マーケットダッシュボード、ウォッチリスト、valuation、4 つの投資家エージェント、バージョン管理されたレポート、レポート後の継続チャットを提供。

エージェントの知識ストアとしてローカル Obsidian ボルトを使用し、読み取り専用の DSH ツールがステータス、選好、修正、メモリ、プロジェクト、検索、サジェストを対応するページにルーティングします。

DeepSeek Harness向けクロスプラットフォームComputer Use:仮想マウスによる人間的操作(screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag、計11ツール)、視覚コストゼロのAXツリーモードと無料GLM-4V-Flashビジョンフォールバック、安全機構(スナップショットTTL/アプリホワイトリスト/危険操作承認/パスワード欄保護)。

SkillRouteのスキルルーターをエージェントに組み込むDeepSeek Harness (dsh) バンドル。

SkillRoute のスキルルーターをエージェントに組み込む DeepSeek Harness（dsh）バンドル。

HR・ヘッドハンター向けの AI 採用ワークフロー：職務要件の整理、Boss直聘（BOSS直聘）+ 猎聘（Liepin）のデュアルチャネルでのソーシングと一次スクリーニング、市場人材の棚卸し、レジュメ評価、面接調整、候補者台帳と日報。Claude Code プラグインまたは DeepSeek Harness（dsh）プラグインとしてインストール可能——後者にはすぐに使える「採用ブラウザ」パネルが付属。AGENTS.md を読める任意の AI コーディングアシスタントとも併用可能。

DSHエージェント向けのWebアクセス：JSレンダリングや保護されたページをクリーンなMarkdownとして取得、14のエンジンを横断した集約検索、ホスト型またはセルフホスト型のRustブラウザエンジンに対するステートフルなインタラクティブセッション（クリック、入力、スクロール、eval、スクリーンショット）。各セッションはライブビューURLを返すため、人間がエージェントのブラウジングをリアルタイムで確認し、マウスで操作を引き継げます。

QA パイプラインを 10 個のエージェントスキルとして提供: 要件分析、テスト戦略、ケース作成とレビュー、E2E（Playwright）と API 自動化、探索的テスト、回帰スコープ、バグ分析。フォーマットルール、リスクモデル、スキーマバリデータを備えた共有ナレッジベースが基盤。

DSH サイドバーに、セッションのワークスペース内のどこかにすでに存在する Markdown ドキュメント、画像、動画を、現在の会話との関連度順に一覧表示します。最近のメッセージはドキュメントのタイトル、サマリー、本文に対して IDF 重み付けでローカルに照合され、モデル呼び出しもネットワークも使いません。この一覧は記憶ではなくワークスペースからスキャンされるため、DSH を再起動したり新しいセッションを開始したりしても空になりません。画像と動画はその場でプレビューされ、相対パスの画像は解決され、動画は HTTP Range でストリーミングされます。プレビューヘッダーの下の参照バーには、プレビュー中のドキュメントを引用しているドキュメントと、それが引用しているドキュメントが表示され、ワンクリックで相互にジャンプできます。同じランキングは knit_docs ツールとしてエージェントにも公開され、最も関連性の高いドキュメントと、見つかった場合はそれぞれで一致した箇所を返します。

AI エージェントのためのマーケティング OS：まずマーケターのように考え、戦術を出力します。

統合型マルチプロバイダのWeb検索・フェッチ：BYOKキープール、ヘルスモニタリング、決定論的フォールバック。

バンドルされたランタイム依存や外部サービスを一切使わないローカル完結のプロジェクトメモリ：真実のソースとしてのJSONと生成されるPROJECT_MEMORY.md、プロンプトプレフィックスのキャッシュ安定性のためのトークン上限付き・セッション凍結のHot Memory、キャッシュ済みのクロスプロジェクトBM25リコール、信頼できるセッション/ターンの来歴、書き込み前の重複/競合ガバナンスの説明可能性、編集可能な重要度/ピン/タグ/置き換え/アーカイブのライフサイクル、設定可能なトップレベルのターン終了時蒸留、そして検索・検査・診断・ライブ設定のためのバイリンガルWeb GUI。

DeepSeek Harness 向け OpenCues——dsh コンポーザーにおける LLM による単語の言い換え候補と「_」による穴埋め機能。

DSH 向けのマルチエージェント数学研究プリセットを 4 つインストールします。v2（複数検証者による討論を伴う確率駆動パイプライン）、v3（プランナーエージェントと再利用可能な手法ライブラリを備えた論文形式の Markdown 知識ベース）、v4（メッセージを送り合い会合する永続的な自己組織化レジデント）、v5（academician が作業を分解・割り当てし、研究者が投票し、臨時ワーカー、グループチャット、compare-and-set タスクボードを備えた研究所）。4 つすべてがチェックポイントからの再開、人間の介入、任意の Lean 形式検証スイッチ（off/encourage/require）に対応し、証明が通ると投票が Lean 記述の忠実性チェックになります。