プラグイン

自動ユニットテスト生成: /testgen コマンドと generate_tests ツールがテストを雛形作成・実行し、合格するまで修正する（LLM + オフラインテンプレート生成、vitest/jest/mocha/node:test 対応）。

経験の筋肉記憶を活かしたタスク計画: 過去の解決策を条件反射的に想起し、LLM の能力にマッチさせ、教訓を自動的に永続化。

ShiGuang Memory Engine(SGME)ブリッジ。HTTP 経由でマルチエージェント間の共有長期メモリを実現します——L0/L1/L1.5/L2 の抽出、シナリオベースの注入、統一検索、プロアクティブなケアシグナル(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack)に対応。`dsh-sgme` としてインストール可能です。

Task-driven plugin equip engine: dual retrieval (curated rules + LLM semantic), combo scoring (synergy/conflict/cost/trust), conflict detection and install-command export.

Durable citation-thread learning companion for DeepSeek Harness conversations

LLM auto-approval for sandbox escalation requests, with presets and a fail-closed fallback.

Unified LLM request/response inspector: reasoning-effort tuning, external-think export, traffic & bundle analysis.

Multi-agent math problem-solving & verification framework: brainstorm → solver iteration → multi-verifier debate → Verified knowledge base, with checkpoint resume and manual/auto intervention (also ships as an agent preset).

Per-subagent LLM provider/model selection with role templates.

LLM provider that runs the locally installed Claude Code CLI as the model backend, so requests go through an existing Claude subscription instead of a metered API key; native tool calls are bridged over MCP.

モデルのターン終了後、LLM が3つの批判的なフォローアップ提案を生成し、クリックするだけで送信できるチップとして表示します。

LLM リクエストが失敗し続ける場合（リトライ枯渇、認証、クォータ、レート制限）に、DeepSeek Harness エージェント向けプロバイダー/モデルの自動フォールバックチェーンを提供。

直近使用したプロバイダー(DeepSeek/Moonshot/Kimi For Coding)の残高・クォータを表示する、ドラッグ可能なフローティングカード。自動検出、色分けされた段階表示、リアルタイム更新に対応します。

DSH 向けのモデル切り替え機能。任意の OpenAI 互換エンドポイントを指定でき、無料/低価格の DeepSeek プロバイダープリセットを厳選収録、無料枠がレート制限された際は自動フォールバックします。

LLM プロバイダーネイティブのビジョンブリッジ。チャットに貼り付けられた画像はビジョンモデル(pi-ai/llama.cpp 経由の Qwen3-VL)によって説明文に変換され、そのテキストがテキスト専用の DeepSeek に渡されて返信が生成されます。画像の受け入れ・ルーティング・圧縮はすべて harness ネイティブの仕組みで処理し、LRU 方式の説明文キャッシュと 503 リトライを備えます。

DSH 插件：把网页大模型接入 Agent 工作流——真实浏览器驱动，支持代码审查、翻译、红队等多种角色。

OpenCode Zen free models provider for dsh

Contract regression harness for plugin authors: a scripted LLM adapter drives the real pipeline in isolated child processes with session-event assertions (load/contract/behavior/fault layers); zero API key, CI-ready.

Enhanced ACP server for DeepSeek Harness: block & reasoning streaming, usage telemetry, model/effort switching, permission presets, session resume/archive, per-session MCP servers, and Zed file/terminal forwarding.

Surveys local code and GitHub/npm for reusable implementations before development, evaluates reuse versus rewrite, and checks architecture coupling.

GPT plans dependency DAGs, DeepSeek workers execute tasks with adaptive parallelism, and an optional GPT reviewer audits incremental Git diffs and drives repair rounds.

Adds persistent execution contracts, recursive work graphs, critical clarification, and evidence gates for long or underspecified Harness tasks.

Vision-augmented DeepSeek adapter: a vision-capable model describes image input, then a text-only DeepSeek model reasons over the description.

Faithful port of the hermes-agent MEMORY.md / USER.md mechanism for DSH: bounded dual-bank memory (2200/1375 chars), a single `memory` tool (add/replace/remove/batch), frozen-snapshot injection per session, nudge reminders, DSH-native JSON storage — zero external dependencies, zero LLM cost.