プラグイン

Windows上のDSH NEXT用小窓モード。幅425px、最前面固定のウィンドウにドロワー式サイドバーとアニメーション遷移を備えます。DSH NEXTが必要で、別のデスクトップクライアント（dsh desktop）は非対応。

タスク実行中かつ下書きが空のとき、コンポーザーの送信ボタンをトマトに変更。1～2回押すとモデルに次のステップで方針を振り返り、最後にユーザーへ続行方法を尋ねる非表示メモを渡します。1秒以内に3回押すと、先に実行を停止して同じメモを送信。設定でトマトのアニメーションと音を無効化でき、投げた数も記録します。

クリックの代わりにドラッグで送信。入力欄を押して上へ引くとジェスチャーが有効になり、離すと送信。入力欄へ戻すと取消、会話領域の外へドラッグするとその場で取消します。マウスとペンのみ。

コンポーザーの下書きをHarness LLMで書き直し、結果をプレビューしてから適用または送信できます。スタイルプリセット、モデルに応じた推論強度、費用見積もり、設定ページを備えます。

DSHサイドバー下部に、DeepSeek残高と現在のピーク/オフピーク時間帯を2行の簡潔なテキストで表示します。

DeepSeek HarnessでChatGPTサブスクリプションを利用。サインインしてGPTを選び、画像と組み込みツールを使えます。

DeepSeek Harness Webクライアント向けのローカル画像/動画壁紙と、トークンを使ったすりガラス風UI。

AI生成のWord、PowerPoint、PDF、HTMLを公式プレビューでレビュー。問題箇所を枠で示し、テキストを直接編集して注記をエージェントへ渡せます。PDFと画像は注釈のみ。編集にはHarness同梱のLibreOfficeキットとPythonが必要です。

x_archiveツールでX（Twitter）の投稿リンクを、2100laikeアーカイブサービス経由で永続Markdown化します。画像を再ホストしてリンク切れを防ぎ、投稿削除後も保存。同じ投稿の再送は最新スナップショットを枠消費なしで返し、PATでのrefreshは再取得を強制します。第三者2100laikeが必要。匿名はプラグイン1インスタンスあたり1日8件、登録PATで1日100件。

wb_archiveツールでWeibo投稿リンク（m.weibo.cn/status/...）を、2100laikeアーカイブサービス経由で永続Markdown化します。長文も全文取得し、画像を再ホストしてリンク切れを防ぎ、投稿削除後もスナップショットを保持。同じ投稿の再送は重複扱いで最新版を返し、枠を消費しません。第三者の2100laikeが必要。匿名はプラグイン1インスタンスあたり1日8件、登録PATで1日100件。

DeepSeek Harness向けのセッション横断メモリ。行動メモ・詳細・セッション記録の3層と、毎ステップ注入する600文字の要約カード、作業/相棒/学習状態、複数人・グループ記録と閲覧区分、セッション単位の記憶断片の抑制/削除、別モデルに送れる要約・事実候補、バックアップと自己点検ツールを備えます。データはホーム配下のプレーンテキストで、画像・音声は内容ハッシュで保存できます。

編集して再生成：ユーザーメッセージの吹き出しに編集操作を追加し、そのメッセージから再生成します。画像とファイルは引き継がれ、元のモデルも維持されます。

DSH内のネイティブなAlibaba Cloud DashScope APIを通じて、Qwen言語モデル、埋め込み、リランキング、音声、画像生成を利用するプロバイダーです。`Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`のインストールと有効化が必要です。

DSH内でMetaのMuse Code CLIを利用します。コンポーザーの切り替えで`muse serve`を起動し、右サイドバーのパネルと5つのチャットツール（`muse_open`、`muse_prompt`、`muse_read`、`muse_status`、`muse_interrupt`）が1つのMuseセッションを共有します。承認はパネル内でのみ決定され、ローカルの支出ガードは既定で$10に達すると停止します。Windows限定で、Muse Code CLIのインストールとサインインが必要です。上限額はこのプラグインが起動する`muse serve`のローカル推定額です。

DeepSeek Harness内で、実際のChatGPT Proウェブセッションを通じて画像とフロントエンドHTMLデモを生成し、ローカルに保存します。デザインギャラリーパネルも備えます。

手書きSVG+CSS（画像/音声assetなし、runtime依存なし）のanimated whale desktop pet。turn中泳ぎ、tool callにlabel付きbubble、approval待ちはamber pulse、成功時はturn時間/tool数表示で跳ね、失敗時しょんぼり。暗い時間/idleは寝る。clickでpoke、double-clickでpet（affinity hearts）、dragとposition記憶、right-click menu（feed/mute/reset/hide）、hover cardにlevel/title/XP/turn stats。whale_say toolでagentが彼女に発話/動作させ、軽量な可視通知にも使えます。session/workspaceはread-only、書くのは~/.dsh/whale-girl/state.jsonのみ。

dsh-pet desktop petのLAN co-op。同一networkの同僚petを見てwaveし、desktop windowをdragできる。任意の同梱patchでlive animation/bubble/meme syncを追加。dsh-pet 0.3.7必須。

新規sessionのcomposer上に座るanimated pixel-art blue-and-white whale pet。

DSH用agentic roleplay：構造化world、自律character、永続session、world作成、speech、image generation。Firefox2100/dsh-agentic-roleplay#stateのinstallと有効化が必要。

公式QQ botをDSH host内でbridge。QQ messageでreal DSH sessionを開始/再開し、working directoryが登録済workspaceならdesktop sidebarにも表示。回答をtext/image/fileでQQへ返す。QQ official bot app（AppID＋AppSecret）必須。

DSH用union IM bridge、15 channel adapter/12 platform。version 0.1.2-rc.1〜0.2.1-rc.2のhost設定を能力probeで適応（12 tag enum、version分岐なし）。Feishu voice tierだけsystem ffmpeg必要。25 command panel。tool approval/questionは元chatで応答、deny-by-default・initiator-only・5分期限。image/file inputはhost model metadataでgate。file返却、bounded retry（送信不確実なら再送しない）。自前Tasks/Channels tabは他pluginがslot所有時に停止。im-concise presetとtext-only時のGenUI fence/raw HTML除去、svg→PNG。model allowlist。/relayで最終回答をnotify channelへaccount ID/alias指定で転送し、曖昧なら推測しない。secretは一方向でvaultへ、応答に出し直さない。 npm: dsh-im-union.

各skillがmodel contextで使う容量を表示し、削除せずcatalogから非表示にします。ディスク上の全skillについて、modelに渡る正確なcatalog行（descriptionを正規化し上限で切り詰め）、本文サイズ、token推定を一覧表示。agentが受け取るcatalog messageをbyte単位でプレビューし、現在のsessionで公開済みの内容と比較し、frontmatter不正または優先度の高いrootによるshadowingでcatalogに載らないskillも報告します。非表示化はfrontmatterにdisable-model-invocationを書き、ファイルは保持するため`/name`経由では引き続き使用可能。ClawHub、Skills.sh、GitHub URLからのimportとユーザー所有skillのuninstallにも対応。

公開前に成果物の幾何仕様をplatformと照合します：pixel寸法、比率、dpi、ファイルsize/形式、印刷実寸、色mode。内容適合性（QR、文字/画像比、著作権、禁止内容）は対象外。Python標準libraryのみ、外部packageなし、入力変更なし。Python 3.8+。platform別confidence付きで10 platform・20 slot（WeChat MP、Xiaohongshu、Bilibili、Zhihu、Weibo、Douyin、WeChat Channels、学術誌投稿、印刷、顧客納品）に対応し、ID/中国語名/aliasを曖昧検索。直接依頼、または公開先が示された状態で画像等を書き出した後に自動check。合格時は1行、問題時のみ詳細。学術誌/印刷はpixel/dpiから実幅を判定し、dpi metadataが適正でも小さすぎる印刷を検出。複数画像投稿は全体の整合を見て異常画像を特定。

画像のみのスキャンPDFをMarkdownへOCR変換します。本1冊に約1時間かかることを踏まえ、各ページをcheckpoint化して中断後に再開し、進捗ログと空白ページ/低信頼行を示す品質レポートを提供します。Python 3.10+と`pip install -r requirements`が必要で、初回はOCR modelをダウンロードします。