プラグイン

plugin開発toolset：shell commandが読んだfileをmark、profileへcode同期、backend mock、frontend preview、plugin load検証、isolated test instance、名前付きshell shortcut、plugin tools一覧。

DSHの優先度別session通知。main-line完了/失敗は即時、side-line完了はまとめて通知可、question/permissionは到着時。複数main-line marker対応。未markならbalanced modeで全sessionをmain-line扱い。

同梱3体のchibi companionと雲bubble・軽いbounceで休憩/水分/長時間/深夜を静かに通知。ページ内は追加DL不要。任意macOS desktop windowには別途DLするElectron helperが必要。

ターン完了・入力待ち・失敗時に音声とbrowser通知。同じ要約を任意でFeishu bot webhookへcard送信可能。

実際のgit履歴から中国語の変更履歴案を2種（利用者向け短文、開発者向け長文）作成。各項目にcommit SHAと根拠付きverified/unverifiedを付け、commit subjectは翻訳しない。

チームタスクは、コミットがworktree HEADと一致する合格済み独立検証記録がないと、既定で完了扱いにできない。依存関係DAGボードと設定ページも追加。

ask_user_questionに誰も回答しない場合、DeepSeek Harnessの無人sessionを進行させます。質問の選択肢を仲介し、人間の回答は変更しません。設定可能な待ち時間（既定120秒）後、(Recommended)/（推荐）の選択肢、または設定した先頭/末尾のfallbackを送信します。明示的に有効化しない限りplan reviewは人間に委ねます。

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。

agentにDSH（Cordis）plugin作成仕様とdsh plugin marketへの提出手順を提供します。bundle manifestとentry moduleからpull requestまでをカバーします。

Microsoft公式のAI coding agent向け.NET/C# skillsのforkで、DeepSeek Harness pluginとしても提供します。開発、テスト、診断、移行、AI統合をカバーします。

Bilibiliの公式/AI字幕を抽出し、または外部字幕、埋め込み字幕、ASR/OCRをfallbackにして、Markdown、Word、PDF、TXT、SRT、JSONへ書き出します。タイムスタンプ、二言語の対応付け、品質レポートに対応。Python 3.10+が必要です。公式/AI字幕にはBilibili SESSDATA cookie、OCR/ASR/PDFにはffmpeg、faster-whisper、LibreOfficeまたはreportlabが必要です。

DocChainのknowledge base/文書変換toolkitです。filename/content/metadata検索、doc_id/name指定の検索と内容読取、topic一覧、一括upload、文書→Markdown、画像類似検索、文書ごとの画像説明をsidecar Markdownに保存、deep-researchに対応。各script機能はin-processのネイティブDSH tool（doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown）としても提供。設定で複数環境（各自のaddress/credential）を管理し、ワンクリック切替と環境別topic事前選択が可能。doc2markdown以外はdocchain service URLとAPI keyが必要。画像説明にはOpenAI互換multimodal endpointも必要（既定は設定可能な内部gateway model）。

明示的にオプトインした会話を、トピック別フォルダーと維持される索引を備えた構造化Markdown学習ノートとして保存します。

DSH panelからGitHub Pages blogを管理します。Markdown記事をtag別に閲覧し、front-matter form付きの分割editorで編集し、変更をGitHub REST API経由の1 commitとして公開できます。

中国語Quarto Bookの執筆、確認、公開を支援します。9段階の章執筆、構成/リンク/図の検査、統一theme、render受け入れを含みます。`type: book`のrepositoryだけで読み込まれ、Quarto CLIとPython 3が必要です。

dsh向け議事録ツールです。会話ごとに1会議を扱い、音声を端末上で文字起こし・話者分離し、要点、担当、手書きメモ、レビュー、月次スコアを同一パネルにまとめます。SRT/Markdown/Wordで出力し、他のdshが取り込める会議zipを作成します。確認済み担当事項はユーザーのrobot設定に従い、ワンクリックでDingTalk/WeComへ送信します。認識modelを切替でき、強いローカルmodelをファイルから追加可能。クラウド認識は既定でオフで、同意前にrequestしません。Word出力にはPythonとpython-docxが必要。初回に認識model（28または77 MB）をダウンロードします。

Project Gutenberg、Wikisource、Internet Archive、Standard Ebooksのpublic-domain作品をタイトル/作者/登場人物/曖昧なあらすじで検索するか、EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdownを取り込み、サイドバーで聴けます。Microsoft Edge neural voice、offline Kokoro、端末の音声に対応。再生位置を保持し、直前に聞いた箇所へ紐づけた音声メモを取り、DSH modelと本について話せます。

組み込みweb_fetch toolのfetch providerとしてDecodo Web Data APIを使います。既定でMarkdownを返し、fetchProviderをdecodoに固定し、processごとに設定可能な取得上限を適用します。Decodo API keyが必要です。web_searchは変更しません。

`valuation_service` toolを1つ登録し、01/02/04 JSONのworkpaper treeを読み、統一schemaを返します。6つの比率グループ、予測比率、明示的な不足マーカー付きDCF入力欄、比較PS/PE、IRRを含みます。決定論的かつローカルに動作し、WACC、成長率、capex、D&A、運転資本の不足値を推測せず空欄のままにし、仮定の差をレビュー対象として示します。

DeepSeek Harnessに`context_extract` toolを1つ登録します。長い生文書（財務報告、契約、台帳）を、主要指標、表、番号付き条項、主体、照合アラートを含む高密度の構造化MarkdownとJSONに圧縮し、後続処理で原文を再読せず使えるようにします。財務諸表/法的契約/業務台帳を判別して別々に扱い、貸借対照表と現金を照合し、不一致は修正せずアラートにします。読み取り専用で元ファイルを変更しません。openpyxlとpython-docx入りPythonが必要です。

Python 3.12+必須。小紅書閲覧にはxiaohongshu-mcp backendとQRログインが必要（ffmpeg/OCRは任意）。小紅書ノートとWeChat公式アカウント記事を一括読込：本文、ローカルOCRの画像文字、動画フレーム文字、コメント例、構造化JSON/Markdown出力、各結果の元URL。読み取り専用で、公開、いいね、フォロー、コメントは行わない。

DeepSeek Harness用Gensparkツール：@genspark/cli経由でWeb検索、クロール、画像／動画／音声生成、メディア分析、X／Instagram／Reddit検索、モデル一覧を提供。型付きツール17個、/genspark-*コマンド18個。@genspark/cliの導入とログイン（gsk login）、またはGSK_API_KEYが必要。

DSH向けAI調査ツール：モデルリリースレーダー、構造化リーダーボード13種と中英コミュニティ議論によるモデル別ベンチマーク／コミュニティレポート、46フィードと公式Xアカウント22件を追うAIニュースレーダー。ツール4個、skill3個を登録し、全レポートを目次付きMarkdownで出力。

学習依頼とローカル教材から、アウトライン、レッスン、図、学習進捗を含む構造化AIコースを作り、ローカルに保存する。