プラグイン

Long-term memory for dsh via a local Hindsight service: each turn is retained with local timestamps and relevant memories (time-aware, reranked) are recalled into context before replies; each workspace binds to one memory bank, several workspaces can share a bank, and banks can have Chinese names; what gets retained is configurable (default: user messages and AI replies); history is imported only when you choose to; includes a three-step setup page with one-click local deployment (uv + Python 3.12), a sidebar status card and a panel to browse and search memories. Needs a SiliconFlow API key for the default embedding and reranker models; only Linux is verified so far.

Counts agent steps and, every N of them, adds a progress-report instruction to the batch that is about to be sent, so the agent states what it is doing, what it finished and what comes next, then carries on without stopping for you. Interval, prompt text and a main-agent-only default are editable in its settings page.

DSH クライアント向けの軽量フォント・テーマプラグイン。インストール済みのファミリーだけを表示するラテン文字／中国語／コード用フォント選択と、公式テーマトークンで適用する公式パレット 5 種（One Dark Pro、Dracula、Nord、GitHub、Catppuccin）を備えます。コードブロックの構文色にも対応。フォント同梱、依存関係、ビルド工程は不要。DSH 0.2.0-rc.2 以降が必要です。

DSHのサイドバー下部に複数プロバイダーのクォータと残高を表示するガラス調カードです。StepFun、Xiaomi MiMo、Claudeを含む11プロバイダーに対応し、ワンクリックのブラウザログインを利用できます。Step Planのクレジットにも対応します。dsh-pluginマーケットプレイス（GitHubトピック「dsh-plugin」）からインストールできます。

専用の会話タブに 3D モデルライブラリを追加します。エージェントは CadQuery スクリプトで構築したモデルやテッセレーション済みメッシュとして提供されたモデルをここに保存します。ライブラリは three-cad-viewer でプレビューし、フォルダに整理し、STEP、BREP、STL、DXF を含む 10 形式にエクスポートします。

実行中のエグゼキュータを、パラメータ不要の advisor() 呼び出しとステップ単位のパトロールチェックを通じて、より強力なレビューモデルと組み合わせ、計画・修正・停止のガイダンスを返します。

DeepSeek Harness 向けワンクリック簡潔出力スタイル：結果を最初に、余計な前置きなし、同じ作業深度。すべての最終返信は平易なダイジェストカード（テキスト選択でコピー）で始まり、セッションごとにスコープ設定され、ヘッドレス／CLI でも動作。/concise コマンド、style.md オーバーライド、ローカル API を備えます。ダイジェストカード内のリンクとファイルパスはクリック可能なチップとして表示：URL はジャンプ、ローカルファイルは OS デフォルトアプリで起動（v0.9+）。ステップごとの生成前契約リマインダー（v0.11.2+）で監査レポート／表形式の返信におけるダイジェスト漏れを測定可能なレベルで修正します。

DeepSeek Harness のセッション進捗をログを掘らずに追跡します。Agent はフェーズから個別ステップまで重み付きの入れ子チェックリストを更新し、作業リングと％表示を実態に合わせます。ホバーで現在の作業を表示し、右サイドバーの Session Progress タブでは目標、配分付きチェックリスト、次の手順、作業メモを確認できます。終了後も完了内容の記録として残ります。

公式の llm-retry（n/5）が諦めた後も、一時的な API 障害（タイムアウト、トランスポート、レート制限、5xx、SSE 切断）を同じオープン中のステップで成功・キャンセル・一時停止まで再試行し続けます。AUTH、QUOTA、ユーザーの Stop は決して再試行しません。

次の行動を語っただけでツールを呼ばずに終わったエージェントターンを再開します：ガードが agent/turn-stopping でターンログを再生し、判定モデルに真偽の質問を 1 つ投げ、同じターンをもう 1 ステップ実行するよう誘導します。

Think行とツール呼び出し行を赤い失敗件数付きのフローティング要約ピルに折りたたみ、ライターに親しみやすいチャット表示を実現します。

Web UIコンポーザー内の独立したスラッシュコマンドグループ。/steerはターンを中断せずエージェントの次のステップにテキストを注入し、/newは空のセッションを開始、/skillと/docsはターン後のスキルまたはドキュメントタスクを伴う/steerです。カスタム/steerエイリアスはSettingsで設定できます。

MCP経由でDSHからAItelierパイプラインを実行：39ツール（読み取り22、書き込み17）で多段階SkillFlowパイプラインを生成、実行、検査、編集、エクスポート、インポート。ステップはDSHセッションではなくAItelierで実行され、run_idでポーリングされ、エンジン強制のチェックポイントで停止してanswer_checkpointで応答し、ステップごとのトレースとステップ出力を後に読み取れるよう残します。add_provider / map_model / edit_roleは個々のロールをローカルまたは安価なエンドポイントに向けます。aitelier-pipelinesスキルをバンドル。

AIGC Radar がキュレーションした GitHub AI プロジェクトライブラリ(500 スター基準、中英バイリンガルタグ、スター成長スナップショット)をネイティブ結果カードで MCP エンドポイント経由で検索。エージェント/プリステップリスナーが、エージェントがコードを書く前に再利用チェックをプロアクティブに提案。

DeepSeek Harness Web GUI 向けマルチプロバイダーアカウント残高表示。実際の請求 API（DeepSeek、StepFun、Kimi Coding、OpenRouter、MiniMax、xAI）にクエリし、モデル選択子の前に残高/クォータを表示。API レベルの請求エンドポイントのないプロバイダーは手動オフセット表示にフォールバックします。

セッション実行の分析: ステップ数、ツール呼び出し、失敗、繰り返し操作、token 使用量、検証シグナルを text/Markdown/JSON レポートとして出力。

Layered long-term memory for DeepSeek Harness: each turn injects a persona frame plus a relevance-ranked memory index while full transcripts stay on disk and are expanded on demand, so the vault never floods the context window. Facts are slot-keyed, so a changed mind retires the old value instead of recalling two contradictory answers. The persona frame is derived from memory by the model itself, behind three anti-pollution gates (rejecting development chatter, blocking echoes of its own injection, and merging restatements by shared content words). Periodic consolidation merges near-duplicates, rolls long topics into digests, and archives low-value old entries by tagging only — raw text is never deleted. The append-only store is compacted in place (measured 4.7 MB to 355 KB). Zero third-party dependencies, no build step. Note: per-turn injection inevitably lowers prompt-cache hit rates, so this plugin is not recommended for work scenarios.

Separate font slots for content, code and terminal text, plus an interface font, an interface-size stepper and an inline-code size stepper, with line-height and letter-spacing controls. Typography only — it never touches colour.

Diagnoses third-party LLM API endpoints from the sidebar: a four-layer check (DNS/TCP/TLS, key and model, a real streaming conversation, then timed repeat runs) reporting time-to-first-token, output speed and success rate, with every failure attributed to the step it stalled at and the byte count that actually left the machine. 37 provider presets, no model names hardcoded.

同じマシン上の複数エージェントセッションで共有するお知らせファイル。通常のテキストファイルで、各エージェントは追記のみ行います。各 step の前に未読項目がセッションへ渡され、新しいセッションは有効な項目をまとめて受け取り、コンテキスト圧縮後のセッションにも再送されます。

ユーザー指示ごとに決定論的な skill ルーティングを 1 回行い、モデルが思い出してからではなく回答前にカタログを参照させます。ホスト上で指示のキーワードとカタログのメタデータから評価し、LLM や埋め込み呼び出しは行いません。step に producer タグ付きメッセージを 1 つ追加し、通常は順位付き候補一覧、スコアがしきい値を超えれば勝者の SKILL.md 本文、または指定 router skill をちょうど 1 回呼ぶ指示を出します。無関係な指示では、このプラグインは介入しません。

DeepSeek Harness向けブラウザprovider。Webタスクを受け、HTMLやスクリーンショットではなく、現在のページで可能な操作を示す索引付き表を見ながら実ブラウザを段階的に操作する。各段階はモデルの完全なターンでなくJevを1回呼び出し、リポジトリbenchmarkでは中央値1.1秒（chat modelターンは2.8–3.6秒）。会話には結論のみ返し、ページでcontextを増やさない。操作先は読み取り直後のページから選び、ページ変更時は読み直してから操作。Session所有ブラウザを使い、attach modeに切り替えない限り普段のChromeには触れない。

Memory-assembly team for DeepSeek Harness: every message triggers a five-step cognition loop (judge, retrieve, assemble, feedback, calibrate) carried by role-playing subagents (judge, retriever, archivist, advocate, editor, scribe), using BM25 retrieval, time-ordered material, and LLM assembly to build useful material packs injected into linghun. Works with dsh-linghun.