プラグイン

DeepSeek Harness向けのネイティブなヘッドレス／表示型Chromiumブラウザー自動化Agent。DOMツリー抽出、スクリーンショット取得、組み込みSSRF対策を備えます。

OpenRouterプロバイダーがライブ`/models`一覧を読み、新モデルをHarness更新なしで表示します。名前順の一覧に入出力価格、モデル別reasoningレベル、画像入力、`reasoning_details`の再生、Anthropicプロンプトキャッシュを表示。OpenRouterの`usage.cost`に基づくサブエージェント込みのセッション実費を、Web UIコンポーザー下と`/cost`に表示します。

Harness内からGME Test Agentを操作。3つのツールでインターフェースカタログの一覧表示、自律テスト生成の開始とローカルPythonバックエンドでの修復、レビューまでの進捗確認を行います。PR作成、スキップ、クリーンアップは明示的なユーザー同意が必要です。

Harness Jobsでプロジェクトタスクを見つけて実行し、実行レシートを確認し、Agentツールでプロジェクト設定を点検します。

UI AutomationによるWindowsデスクトップ操作。9つのツールでウィンドウのコントロールツリーを読み取り、各要素固有のUI Automationパターンを使ってID指定で操作します。すべての書き込み操作に承認ポリシーを適用し、追記専用アクションログと設定パネルを備えます。

段階式コンパクションハブ。単一の80%圧縮しきい値を設定可能な段階（既定30/50/70/90）に置き換え、穏やかから最大まで圧縮ルールを強めます。各チェックポイントに決定論的なキーワード索引を折り込み、事実をサイクル間で蓄積。主モデル1つ＋最大3つのフォールバック（各モデルで推論強度を個別設定）のチェーンで要約します。CompactionサブタブとSettingsカードを追加し、オフにすると常に標準圧縮へ戻ります。

OpenCode Goプロバイダー。推奨値を実測とみなさず、ゲートウェイでモデルのprotocolを検証してから使用します。推論レベルは測定済みの契約に従い、リクエストは順序付きprotocolフォールバックを通ります。コンテキストウィンドウ、最大出力、画像入力数値はprobeではなく、実行時に更新されるmodels.dev層が宣言し、その上に運用者の上書きが適用されます。複数のOpenCode Go認証情報をSettingsで保存・切り替えできます。

APIトークン使用量と推定費用を、ルート別モデル料金で記録します。任意の請求グループ、同期したCNY/USD表示、セッションレポート、composer合計、クリックできる日次サイドバー合計を備えます。

内蔵の切り抜き処理でdsh-whale-widgetのマスコットを自分の画像に置き換えます。セッションヘッダーの再起動ボタン、ブラウザーのheartbeat、既定でオフのオプトイン式パッチ自己修復も備えます。

DeepSeek HarnessからClaude Pro/Maxサブスクリプションを利用します。Anthropic公式OAuthでログインし、トークンを自動更新します。

DeepSeek Harness向けGitHub操作：リリース、タグ、ガード付き汎用APIパススルー、ワークフロー実行、シークレット、安全化したミラー公開。

通信層LLMインスペクター。モデルプロバイダー呼び出しのraw HTTPリクエスト/レスポンス本文を取得し、llm/streamのウォーターフォールを通じて発生元セッションに紐付けます。リクエストはノードごとのサイズ付き折りたたみツリー（実測例では973件の配列1つが98.6%）で表示。レスポンスはOpenAI形式のSSEチャンクをreasoning/content/tool calls/usageに再構成します。Conversation Viewタブとloopbackビューアーを搭載。

DSHの状態変化を短い音声で通知します（ターン完了/エラー、ジョブ完了/失敗、目標完了/ブロック、承認待ち、ユーザー回答待ち）。中国語（既定）と英語の録音クリップを8種類収録。ホストプロセスがffplay、またはWindows標準のPowerShellプレーヤーで再生するため、Web Audioタブに依存しません。Windowsのみ。

DeepSeek Harness Agent向けの構造化gitツール：status、diff、log、branch、commit、stash。ユーザーのpager/color/quotepath設定による出力変化を防ぐため、10個の`git -c`上書きを固定。全呼び出しをargv配列で実行し、引数をshellに解析させません。変更操作はHarness承認サービス経由で行い、承認サービスが未接続なら続行せず拒否します。

複数ComfyUIインスタンスを調整します。設定済みの各endpointでGPU、空きVRAM、キュー深度を確認し、条件を満たす中で最も空いているインスタンスへ生成ジョブを送ります。3ツール（comfyui_farm_status/comfyui_farm_pick/comfyui_farm_run）を搭載。到達可能で、要求VRAM以上の空きがあり、キューが設定上限以下の場合のみ適格です。空きVRAMからキュー深度×重みを引いた値で順位付けし、空いていて浅いキューを優先。ランタイム依存ゼロ。プローブ失敗時の再試行は任意で、SSHトンネルの単発タイムアウトだけでは停止と判断しません。

DeepSeek Harness自動コンパクション用の急速再充填サーキットブレーカー。コンテキストがN未満のツールターンで再充填される状態がM回連続した場合、無益な圧縮を拒否します（無制限のstep-pressureトリガーでは検出できない状況）。毎ステップ要約を呼び出す代わりに、通常は単一のreadまたはtool出力が大きすぎたことなど、助言付きで状況を報告します。/compaction-breakerで状態確認・再設定。モデルがユーザーに伝える1つのpromptセクションを注入します。host-planeセッションはプロファイルバンドルで対象となり、通常セッションはagent preset内の1行を置換する必要があります。

セッションヘッダーにDeepSeek残高とセッション別トークン使用量を表示。3段階の残高警告と編集可能なしきい値、ワンクリックチャージリンク、キャッシュヒット統計付き分割トークンバー、表示状態を考慮したポーリングを備えます。

ブラウザー操作プラグイン。browser-use/browser-harnessのBrowser HarnessをDSHセッションツールとして登録し、AgentがPythonを書いて実際のChromeを操作できます（移動/クリック/入力/アクセシビリティツリー取得/スクリーンショット）。専用ブラウザーの分離起動とシステムブラウザーへの接続に対応。TypeSafe keyを設定すると条件付きでbrowser_autopilot（Jevの目標ベース自動化）が有効になります。

edit/write/insert/str_replace_editorツールカード上に、行単位の差分を再描画します。変更のない行は一度だけ表示し、変更文字に下線を付けます。run_code（PTC）のサブコールも対象。ターンごとの変更ファイルカードを追加し、カード行とツール行からホスト経由でパスを開く/コピーできます。経路はプラグイン自身が提供します。

DeepSeek Harness向け手動モデルプローブ。Session Viewタブでprovider、API type、model、routeを選び、openai-completions/openai-responses/anthropic-messages経由で実際のraw HTTPリクエストを1回送信します（ストリーミング有無を選択）。レイテンシ、TTFT、HTTP status、token usage、3層診断（API request/model response/strict check）を1画面に表示し、エラーを平易な言葉で示します。

DSH Web UI用の、物理挙動付きでドラッグできるクジラメイドのウィジェット。投げたり受け止めたりし、トークンコインを集めてお米の丼を食べさせます。

サイドバーから開く全画面コンソール。8タブ：概要、sessionsサービスから読むセッション一覧（タイトル・ディレクトリ・実行状態・更新時刻・フィルター）、pluginInventory/pluginManagerのインストール済みバンドルとLoader項目（バンドルごとの有効切替）、GitHub Search APIで公開`topic:dsh-plugin`リポジトリを示す市場、モデル／プロバイダー編集（`remote.settings.mutate`経由でllm-pi-ai設定を書込み、セッションモデル切替、プロバイダーとモデル一覧の追加・編集、APIキーは`remote.credentials`へ保存。フォームにない保存済みプロフィール項目は維持）、MCP、skills、ホストloopbackの`/api/dsh-usage/overview`を読む利用状況。サービスは`ctx.inject`で宣言され、未提供サービスがあってもコンソールをマウントしません（クラッシュなし）。

DeepSeek Harnessに既に設定済みのすべてのローカルモデルを、OpenAI／Anthropic互換エンドポイントでLANへ公開します。APIキー、キーごとのレート制限、サーキットブレーカー、モデルフィルター、利用レポートに対応。

AlphaRSI：α系列モデルの学習レシピを進化させる3役の自己改善ループ。Operatorがwalk-forwardを実行し、EvaluatorがOOS RankICで評価、RefinerがTPEベイズ探索でハイパーパラメーターを提案。厳密に改善したレシピだけを保持します。オフラインのワンコマンド実行、sha1照合付きデータバンドル、GPU自動検出。Skillを1つ同梱。