プラグイン

Reliable todo panel that survives restarts (official panel only re-renders on write — fixed via projection pre-warm) with three-state completion verification: evidence exists → verified, fake evidence → blocked, no evidence → unverified badge; settings toggle to fall back to official behavior.

DeepSeek Harness向けのローカルで監査可能なパーソナルメモリ:設定、プロジェクト規約、ワークフロー、エラーの教訓を、変更履歴付きのJSONファイルとしてワークスペースに永続化します。オンボーディング、プロジェクト規約の自動抽出、証拠に基づく教訓に対応します。

凍結されたリクエストサーフェスの証拠をもとに、実際の DeepSeek Harness のターンを Standard、Minimal、Anchored、またはプラグイン候補に対してリプレイ。

エージェントセッション向けの反証駆動型修正ループ：リスクのある作業はまず証跡で検証可能な主張をコミットし、決定論的なゲートがそれを検証、反証された主張は排他的な代替仮説と判別実験を強制し、すべてのイベントが追記専用の証跡台帳に記録されます。

DeepSeek Harness 向け、エビデンス裏付け型・人間承認型のプロジェクトメモリ。

対話型 DSH プラグインファインダー：4 ソース統合インデックス、BM25 プレフィルターと LLM セマンティックランキング、候補にエビデンスグレードとローカル静的セキュリティ監査を付加、安全なインストールフローにポストインストール検証を備えます。

DeepSeek Harness のプロバイダー非依存な CI/CD 機能。GitHub Actions 対応、範囲を限定した失敗証拠、ソースを意識した診断、承認を要する再実行／キャンセル操作。

arXiv、一次情報のラボ、公式アーティファクト、ハードウェアベンダー、オプトインの X シグナルを整理してバージョン付きのリリース証拠バンドルを作り、主張単位の再現をコマンド・アーティファクト・指標・検証器でゲートします。

Cordis ネイティブで証拠重視のフルスタック開発ワークフロー：まず調査する計画、明示的な検証証拠、機微な操作への承認を前提としたゲーティング。

DSH のテキスト専用モデル向けプラグインビジョン：画像理解と生成、GUI 自動化をネイティブに操作でき、階層化された証拠メモリとキャッシュを備えます。

テキスト専用エージェント向けのローカル優先の構造化ビジョン：画像はローカルの OpenAI 互換 VLM に送られ、JSON の証拠（要約、逐語 OCR、レイアウト領域、エンティティ/関係、色、明示的な不確実性）として返ります。ハルシネーション対策のフォールバックと任意の貼り付け/アップロードブリッジ付き。クラウド費用はゼロで、画像はマシン外に出ません。

既存の Claude / ChatGPT 履歴を DSH へ：Claude エクスポート内の memories.json をゼロトークンで即時インポート、ローカルの Claude Code トランスクリプトはエクスポート不要、会話は DSH で設定済みのモデルで蒸留。すべてのメモリはコードでソースと照合された逐語的証拠を伴い、言い換えは破棄してカウント、assistant ターンのみに見つかった証拠は常に保存ではなくレビューへ回す。

DeepSeek Harness セッション向けの、ローカル優先な障害エビデンスカプセル機能。

A headless-first macOS Computer Use driver for DeepSeek Harness with AX-first observations, window-bound multimodal evidence, host-owned approval, and evidence-backed action receipts

Deterministic session evidence reports for DeepSeek Harness: /transcript writes styled single-file HTML / Markdown / JSON reports from canonical session logs, /stats prints a terminal stats card, /archive writes per-session ZIPs

Audits a DSH profile for capabilities nothing consumes: inventories the declared composition rows, counts how often each registered tool and skill is actually called in the session logs, separates calls that were made from calls that returned a result, and reports the ones with no observed consumer. Ships a skill that fixes the evidence-chain format for completion claims.

DSH plugin for bounded agent evaluation: compare an original with candidate prompt or supported configuration changes against user-supplied checks, record evidence and costs, and leave adoption to the user.

Automatically orchestrates complex DeepSeek Harness requests. It detects when delegation is useful, builds a dependency-aware plan, assigns bounded researcher, architect, backend, frontend, tester, and documentation workers, collects structured evidence, and sends the results to a final reviewer. The bundle atomically enables the workflow engine and model-facing subagent tools; disabling the plugin disables its complete tool group as well.

Project PDF library with background indexing and cited page highlights for DeepSeek Harness Web

XingTu 26 production-grade AI agent skills, packaged as a DeepSeek Harness (DSH) skills plugin — token compression, code review, safe refactor, migration, evidence review & more. 26 个生产级 SKILL.md 技能，DSH 一键安装即用。

Native Goal Autopilot Harness for DeepSeek Harness (dsh): plan-execute-audit gates, mechanical enforcement, and evidence-bound closeout as an out-of-tree plugin bundle.

DeepSeek Harness plugin for CVE impact retesting: fingerprint a target, judge it against a CVE's affected range, gather passive evidence, and report a verdict with confidence and limitations.

Score a GitHub repo's contribution-friendliness from live merge and maintainer evidence.

Project-based learning coach: a subject-agnostic teaching engine plus swappable domain packs (Unity/C# included), shipped both as a DSH skill and as an installable bundle. The skill protocol enforces attempt-first teaching and graded hints; a zero-dependency validator rejects ability claims their evidence does not support and blocks stage acceptance while blockers are open.