プラグイン

AIによるファイル書き込み/編集をすべてbefore/afterスナップショットに記録し、VS Codeのインラインレビューフロー（hunkのaccept/reject、ファイル単位undo、git不要）を実現。

OpenAI Codex のサインインフローを通じて、DeepSeek Harness で ChatGPT のサブスクリプションを利用。

DeepSeek Harness 向けのロールベースの AI スウォーム：アーキテクトが計画し、並列ビルダーが実行し、レビュアーが品質をゲートし、インテグレーターが出荷します。フォールバックチェーン付きの per-role モデルピン留め、レビューループ、エビデンスコントラクト、人的ゲート付きレビュー、クォータ対応の pause/resume、Web GUI のライブかんばん＋フローチャート。40 件のテスト；GitHub または npm からインストール。

中断されたエージェントセッションの自動再開：順序付きルールテーブルが失敗の種類（レート制限、クォータ、認証、コンテキストオーバーフロー、クラッシュした孤立セッション）に応じて、自動バックオフ再試行、モデル切り替え、コンテキスト圧縮後の再開、損切り通知へ振り分けます。ビジュアルなルールエディタと完全なアクティビティログ付き。

ステップ単位のmodel router。順序付き画像/キーワードグループルールを備えた名前付きプリセットが、マウントされたすべてのプロバイダーとモデルにわたって各エージェントステップをルーティングし、画像書き起こし用の協調フロー、画像ガード、複数プランのクォータパネル、ステップ単位の判断可観測性を追加します。

Aseprite 互換ファイル対応のブラウザ像素アート・スプライトアニメーションエディタ、ローカルクロップ/アウトライン設計図、オプションで LLM ワークフローノード。

LLM-Wiki構造とSOUL.mdのペルソナを備えた、セッションをまたぐ長期Markdownメモリです。remember/recall/consolidate/forgetの各ワークフロー、埋め込み型メモリskill、pack/unpack移行ツールを提供し、アイドル時には実際の記憶を相棒の口調で思い出させます。既定では最初のユーザーメッセージ後、現在のセッションだけに注入します。ファイル単位の起動ブロック予算で索引ルート表の切れを防ぎ、last_accessを自動記録して重要度減衰を機能させるなど、保存庫の可観測性と保守機能も備えます。読み取り専用の健全性画面はサイズ・鮮度・lint一致を確認します。ページが `summary:` を宣言する索引コンパイラは1コマンドで索引を整形。ページリンクと共通タグを結ぶ対話型グラフはドラッグとホイール拡大に対応します。tag/type/salience/hot/staleで検索し、未接続ページの相互リンクを提案します。`checkup`レポートは優先度順の対応リストで終了します。運用詳細をオンデマンドskillへ移し、起動ペイロードを約23%削減しました。設定には脳とノード群のアイコン（シェルにプラグイン用アイコン枠がないため）と、このリポジトリを開くフィードバック項目もあります。DSHセッション形式v4（公式DeepSeek Harness 0.1.7+）が必要で、注入メッセージは生成元種別plugin:memoryを宣言します。

DeepSeek Harness向け質問駆動型ディスカバリー研究ワークフロー：QDDエージェントプリセット、永続的な手動・自動実行、監査可能な研究パネルを備えています。

ターミナル不要のビジュアルな GitHub ログイン: ウィンドウ内でのデバイスフロー、gh CLI へのトークン同期、ホストのステータス/起動エンドポイントを提供します。

金融リサーチのワークフローとポートフォリオリスクツール。最新の市場情報については出典の厳格な管理を徹底します。

厳選されたテーマファミリー15種に加え、カスタムCSSのみのテーマに対応。インポート、プレビュー、適用、削除、デフォルト復元のフローがネイティブのLight、Dark、Followシステムモードに準拠。

dsh を本格的なコーディングに対応させます。(Tools x Schemas)^REPL。`skill://`、`ctx://`、`agent://`、`dvc://`、`dsh://`、IPython REPL、Context as Variables、クロス圧縮の呼び出し可能化、完全なコンテキスト復元。`hash-edit`、`dvc://browser`、サブエージェントの関数化、ワークフローの関数化。

真面目なコーディング向けに dsh を整える。 (Tools x Schemas)^REPL。`skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, 相互圧縮を再呼び出し可能、完全なコンテキスト復元。`hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function。

DSH 向け Karpathy LLM Wiki パターンのナレッジベース：wiki-write/wiki-search スキル、ゼロ依存のパイプライン（lint/index/mnemon メモリ同期/品質フィードバック）、schema とナレッジプレビューを注入する最小ライフサイクルプラグイン、Ollama 互換プロキシ経由の SiliconFlow セマンティックリコール。

エージェント駆動のカンバンボード：ワークスペースごとに1つのボード、タスクごとのエージェントセッション、および保護された人間／エージェントワークフロー（バックログ→To Do→進行中→レビュー→完了）。

AIは履歴書テキストを書けますが、テンプレートの見た目が不適切な場合、ページがあふれる場合、余白が残る場合、小さな編集でレイアウトが不安定になる場合があります。dsh-resumeは、事実に基づくコンテンツ改善、テンプレート選択、A4レイアウト調整、ビジュアルレビュー、さまざまな求職シナリオ向けのカスタマイズされた履歴書バージョンを含む、エンドツーエンドのDSHワークフローを提供します。

DeepSeek Harness エージェント向けの Feishu/Lark IM チャネル。ネイティブの思考プロセスメッセージ、承認カード、live goal と todo カード、workflow fan-out lines、session text search、background job と subagent の完了通知を備える。アクセスは Feishu アプリ自身の可視性スコープにより制限される設計であり、アプリが許可した人なら誰でも、任意の sender、group、approver の許可リストを埋めない限り、エージェントを操作し承認に回答できる。

元の DSH セッションが実装とテストを行う間、Codex 計画と独立レビューを連携。

DSH向けディープコラボレーション執筆エージェント：編集ペアからのユーザー別文体学習、clarify→outline→section-writing→red-team→reader-galleryのフロー、プロジェクトからレポートへの統合（実験レポート/製品紹介/調査/README）、41個のMCPツール、アプリ内ファイルプレビュー付きウェブ選択改善UI。

DSH エージェント向けの検索優先の能力ワークフロー（v1.0.0）：インストール前にローカルツールを再利用するか厳密なソースのプラグインを確認し、管理されたソース作業で能力を適応または作成する。installed、loaded、activated、verified の各状態を区別するレシートを使い、バージョン管理ツールはロールバック、採用、上流更新を扱う。

macOS デスクトップ操作をデモンストレーションで記録し、エージェント Skill 化する DeepSeek Harness プラグイン（open-record-replay skill + orr_* ツール）。

Feishu 会議リマインダー: AI との作業中に「炭素生命体との打ち合わせに行かなければならない」ことを思い出させる、それだけが副作用の dsh プラグイン。

DeepSeek Harness の簡易ワークフロープラグイン。キャンバスでフローを設計して計画プロンプトに変換し、モデルが実行します。実行エンジンはなく、状態はモデル自身が記録します。

ローカルのGitHub CLI (`gh`)をエージェント用ツールとして提供し、pull request、issue、Actions実行、リポジトリ検索、Raw API呼び出しに対応します。`/gh status`と`/gh help`スラッシュコマンド、全体リポジトリ用コックピットとセッション別ワークスペースパネルのWeb UIも備えます。