プラグイン

中国語で思考：システムプロンプトを注入して思考と返信を中国語に保ち、推論ブロックを既定で展開（対話式の折りたたみ付き）、UI ラベルもローカライズします（npm: `dsh-think-zh-expand`）。

スマホファーストのモバイルUI刷新とペアリングコードゲートウェイを追加。独自のリバースプロキシやCloudflare Tunnelの背後で、Web Push対応のインストール可能なPWAとしてどこからでもDSHを利用できます。

llm/stream ウォーターフォール上のプラグインごとの使用予算とコスト上限。モデル別の使用量集計、セッションおよび月次予算の warn/block への遷移、レイテンシーウィンドウ、炭素排出量の推定を備える。

きめ細かい権限ゲートウェイ: カテゴリ別ツール呼び出しレビュー(ワークスペース外ディレクトリ、コマンド、ファイル読み書き、サブエージェント、繰り返しアクション)、グローバル & プロジェクト別 allow/deny 例外、クイックツールデフォルト、カスタムルール、インライン差分詳細付きバイリンガル承認モーダル、カスタム拒否理由、サンドボックスアップグレードフロー。

インストール済みの DSH プラグインをタグ付きで検出し、重複・互換性の検出、ワンクリックでの有効化/無効化、障害診断、更新チェックを行います。

再現可能な科学研究ワークベンチ：エージェント駆動セル、フィードバック・再実行機能付きインライン図表、マニフェスト由来の来歴追跡、環境スナップショット、出版グレードの図表作成スキル（9個のbio_*ツール＋ワークベンチUI）を備えています。

BitFun と DSH 間の ACP ブリッジ。

Copree（旧 AIsChat）を DSH Web UI にネイティブなサイドバーボードとして埋め込みます。Copree は AI グループチャットとプログラマブルな世界のためのオープンソースフレームワークで、AI はツールではなく住民です — それぞれが独自の記憶、状態、人格を持ち、自ら互いに会話し、ユーザーは見守ったり参加したりできます。Group World はさらに進み、各グループチャットに生きた世界（独自の Web ページ + 世界 AI + コード + 時計）を紐付け、その世界 AI が DSH ワークスペースツールを通じて構築・編集します。本プラグインは、ネイティブなサイドバーボード（連絡先、ピン留めした DM とグループ）、同一オリジンの HTTP/WS プロキシ経由のリアルタイムチャット、Markdown/LaTeX レンダリング、グループ招待と画像メッセージ、没入型の全画面ページ、そしてあなたの世界を DSH ワークスペース（フォルダ + DSH セッション + world_* ツール）へワンクリックでミラーリングする機能を提供します。フロントエンドのみで、自身で運用する Copree バックエンド（既定は 127.0.0.1:5228、同一リポジトリ）へプロキシします。

DSHウェブクライアントにマルチユーザー設定パネルを追加します。使用モードの選択、オンライン状態とデバイスバインディングを備えたメンバー管理、メンバーごとのメモリーおよびナレッジベースの切り替え・共有に対応します。

スケジュールタスク：cronスケジュールでプロンプトを実行し、各実行ごとに新しいエージェントセッションを開いて作業を行います。ワークスペースの紐付け、手動実行、セッションの自動命名、フルスクリーンのタスク管理ページ機能を備えています。

エージェントループを OpenTelemetry トレース、メトリクス、ログとして GreptimeDB にエクスポート。トークン使用量、コスト、セッション結果、ターン毎レイテンシをカバーする 7 つの Grafana ダッシュボード付き。

クロスセッション記憶を、ゼロトークンの決定論的想起（bigram-Jaccard を FTS5 BM25 と RRF で融合、中国語対応トークナイズ）で実現し、反復観測を強める reinforcement を持つ。手順は active-stale-archived ライフサイクルでその場で改良される SKILL.md ファイルに結晶化され、可逆アーカイブとロールバックを備える。取り込みと破棄はそれぞれユーザー指定の自律レベルを公開し、競合や重要度の高い書き込みは必ず人間レビューに回し、自動削除は一切しない。Node 22.5+ が必要。

モデル・プロバイダー・ワークスペース・期間を横断した利用分析：キャッシュヒットの可視化、モデル/プロバイダー別内訳、時間別・日別トレンド、GitHub 風 53 週ヒートマップ、連続利用、Token シェアのドーナツ図、組み合わせ可能なフィルター、キャッシュ効率トレンド、DeepSeek 残高、CSV エクスポート。セッション削除後も保持される永続台帳（増分再構築、再起動時は未変更セッションをログ再読なしで適用）。ワークスペース登録は DSH の domain/changed プローブで自動更新し、DSH 登録のワークスペースのみを厳密に集計。Token 計上は入力・キャッシュ読み書き・推論を分離し、ゼロ使用の再生は記録を上書きしない。中文は現地時間、English は UTC。API はループバックのみ。

モバイル遠隔操作スイート:ネイティブのサイドバーエントリと管理ドロワーを備えたバンドルプラグイン、LAN/Tailscale経由の自己修復型ベアラートークンゲートウェイ、Androidアプリ(セッション/承認/質問/ゴール)、/fs/*ファイル転送(Range再開、2GBアップロード)、レイテンシベースの複数サーバー自動切替、オフラインチャットキャッシュ。

DSH Web GUI 向けに、5 秒の取り消し猶予付き削除とリサイクルビン、さらに閲覧と復元解除のためのアーカイブ表示を備える。npm では `@wsxwj123/dsh-session-manager` として提供される。

2026年8月17日の料金改定後のピーク/オフピーク料金に対応した使用量・コスト統計。フローティングサマリーパネル、セッション別内訳、日/週/月/年/全期間の使用状況ヒートマップを提供。

Bilibili 動画分析: メタデータ、文字起こし（Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp による ASR フォールバック）、コメント、弾幕、鮮明なキーフレーム。ローカルビジョンによる説明生成もオプションで対応。

狭い画面向けの Web UI モバイルレイアウト修正: フルスクリーンの設定パネル、1行のプラグインナビ、フルスクリーンのサイドバー、中央寄せのポップアップ、アイコンのみのセッションログボタン。

エージェントの MCP サーバー・スキル・ツールを管理 — コンテキスト内の実際の状態（ロード済み／切り詰め／退避）とセッション単位の切り替えを表示します。

DeepSeek Harness 向けのラウンドごとの thinking-level（reasoning_effort）制御。Auto を選ぶと最近の tool-call 履歴から low/high/max をスケジュールするか、wire level（off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max）を手動で固定できる。カスタム wire マッピング、モデル認識型 capability ガード、コンテキストウィンドウのプリセット（64K〜1M）を備える。モデルごとの capability card は別プラグイン [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)（dsh-market からインストール可能）と組み合わせて使い、カスタムの OpenAI 互換ゲートウェイ（vLLM / LM Studio / self-hosted）でも reasoning を試せる。card は llm-pi-ai capabilities を書き、adapter が wire（compat.thinkingFormat）を駆動し、このプラグインが takeover リストを自動維持する。

DeepSeek Harness 向けのオフラインファースト UI/UX デザイン知能ライブラリ。design_recommend、design_review、design_search ツールに加え、84 種のデザインスタイル、192 種のカラーパレット、74 のフォント組み合わせ、99 の UX ガイドライン、25 種のチャート、22 の技術スタックを内蔵し、中国語優先で実行時依存なし。

A株の分析・スクリーニング用skill：リアルタイム株価、テクニカルタイミングスコア、売買シグナル、管理されたウォッチリスト。

低コストな動画理解ツール。video_understand ツールが Bilibili リンク / BV / ローカル動画を AVIS 情報層（ASR + シーン構造 + オブジェクト追跡 + YOLO ラベル）に変換し、要約 + Q&A を返す。質問主導のレイヤー間ダイナミックルーティング（L0 ASR / L1 オブジェクト追跡 / L2 キーフレーム VLM）、繰り返し質問向けの意味レイヤー再利用、質問ごとの予算上限を備える。Python エンジン: コア層には faster-whisper / opencv / yt-dlp が必要（約200-300MB）。任意の意味層を追加すると torch / transformers / ultralytics が約2GB 増える。付属の doctor --fix が venv をセットアップし、両方をインストールする。

エイリアス、能力タグ、使用ガイダンスを使って、委任された各タスクを最適な設定モデルへ自動かつインテリジェントに振り分ける。定型作業は高速かつ低コストに保ち、複雑な作業はより強力な専門モデルに送る。Web UI またはガイド付きセットアップでモデルチームを設定し、信頼できる結果結合で専門モデルを並列実行し、サブエージェント表示と Better Sidebar の Tasks ツリー内で選ばれたモデルを一目で確認できる。