プラグイン

DeepSeek Harness向けSkill Forge。会話や貼り付けcontextを再利用可能な`SKILL.md`へ要約し、次に似た質問が来たとき回答を再導出する代わりにskillを使えるようにします。model tool 4つとWeb GUI panelを同梱。

wensu（文溯）MCP serverをstdio経由でmountするDSH bundle。

DeepSeek Harnessのtoken利用分析。Host自身のsession logを走査し、provider/modelごとの消費量、cache hit率、日次推移、現在呼び出せる各modelの能力ランキングを表示します。

DeepSeek Harnessで異なるmodel間の連続性を保ちます。memory、skill、ruleをローカルfileに保存し、sessionやmodelを切り替えても判断の文脈を引き継ぎます。memoryを増やすのではなく、model変更後も適切に活用することを重視。

dsh-TokenLens（词元透镜）：providerを考慮したplan容量とローカルtoken統計を表示。今日/7日/30日/全期間を、harness/provider/model/workspace別に確認できます。

Huawei Cloud CodeArtsのsubscription modelをDeepSeek Harnessに接続します。

StartLux Decision：DeepSeek Harness向けの低コスト判断layer。9つすべての判断点（tool authorization、model routing、delegation、compaction、turn continuation、retrieval、skill選択、session title、COT translation）を実装。

反盲批 / Anti Blind Approval — DeepSeek Harness approval guard。session modelでworkspace-write権限の昇格要求をレビューし、厳密なJSON判定に基づいてAllow buttonをgateします。

モデルの返信待ちに遊べる、DSH Web右sidebarの小さなビーズアートゲーム。ガイドビーズ付きのbuilt-in templateが12種、12/16/24盤面と16色で自由描画。1文からモデルが図案を作成し、画像からの図案変換は端末内で行い画像をuploadしません。完成作品は最大60点のwallにアイロン転写し、PNG exportできます。

DeepSeek Harness向けスペイン語練習パネル。6種類のローカル採点ドリル（11時制の動詞活用、名詞の性、複数形、語彙認識、文の穴埋め、ser/estarと接続法の文法項目）に加え、モデル採点のシナリオ作文、8段階の間隔反復、4つのagent toolを搭載。回答の計算と採点はplugin内で行い、モデルは指導と解説だけに使います。

実行前にすべてのDeepSeek Harness tool callをOllama decision modelで採点するローカルtool guard。危険なcallは承認promptになり、modelに接続できない場合は全callを停止します。DSH 0.2.xと、defaultの約6 GB clef-flash modelを先に取得したローカルOllama 0.35.1+が必要です。条件を満たさない場合、すべてのtool callを拒否します。

実行前にmodelで破壊的shell commandをレビューし、ユーザーに確認するか実行をブロックします。実行中のcommandが削除したファイル数が上限を超えると中止します。

DeepSeek Harness用Git workflow studio。ブランチモデルを選び、Conventional Commitsを強制し、欠陥密度でPRをレビューし、安全に履歴を書き換え、reflogで失われたcommitを救出し、実際の挙動変更に基づいてreleaseをversioningします。

DSH向けgraph-first権限事前確認。モデルは計算graphを宣言し、各nodeに操作の意味（何をどこへダウンロード／書き込み／削除するか）を記載します。ユーザーはside panelでnodeを1つずつ承認し、承認1回は成功した実行1回に適用されます。各nodeには実行内容のaudit trailを保持。未承認操作はネイティブapproval cardで確認し、未回答の許可待ちnodeは一時停止して、依存しない作業は続行できます。

DeepSeek HarnessのsubagentとAgent Teamsメンバーを管理します。稼働中のインスタンスを停止し、カタログとrosterの記録を連番を保つログtombstoneで退役させ、sessionディレクトリを復旧可能なtrashへ移して実際に削除します。model tools、会話ヘッダーパネル、オフラインCLIを備えます。

deep-read論文ライブラリとpaper-deepread-html skillを同梱します。サイドバーで対話型読解レポートを閲覧し、PDFを管理ライブラリにアップロードし、agentまたは任意のサイト自動読解workerで深く読み、ライブラリの管理・再構築ができます。model toolはpaper_deepread、paper_deepread_uploads、paper_deepread_reports。深読・取り込み・レポート作成にはPython 3が必要です（同梱skillが初回にPyMuPDF venvを準備。index再構築はplain python3へfallback）。

エージェントに音声を追加します。感情表現付き音声合成（利用可能ならChatTTS、なければedge-tts）と歌唱モードを備え、mp3出力とffplayによるローカル再生に対応。Python 3.10+とインストール済みedge-tts、ffmpeg／ffplayが必要です。ChatTTSとそのモデルcacheは任意。cordis.patch.ymlのpythonPath／ffmpegPath／ffplayPathを各自のインストール先に設定してください。

選択中のモデルが画像を認識できない場合、同じproviderのvision modelで画像を読み、その説明をテキストモデルに渡します。

テキスト専用モデルで動画を読み取ります。ffmpegがあれば0.1～10秒間隔でフレームを抽出してコンタクトシートを作成し、各フレームに実際のtimecodeを表示。音声を抽出してiTingnaoに送信し（時刻付きtranscriptにはITINGNAO_API_KEYが必要）、各シートをホストの画像対応modelで説明します。他のvision pluginなしで動作します。composerのsliderで間隔を設定でき、音声だけのファイルはフレーム抽出なしで文字起こしします。

WindowsデスクトップをPNGで撮影し、そのパスをモデルに渡すスクリーンショットツールを追加します。composerのカメラボタンからプレビュー、ダウンロード、コピーもできます。

モデル向けカタログから、オプトインしたサードパーティのskillとMCP serverを隠し、1つのcapability tool経由で提供します。意図で検索し、schemaまたはskillの指示を読み、その後に呼び出します。ローカルjournalにはメタデータのみ記録し、検索文や引数は保存しません。

DeepSeek Harnessのプロセス内でChatGPT Codexの認証、モデル検索、クォータ表示を行います。

DeepSeek Harness用のLinearツール。Linear GraphQL APIを使う26個のモデル向けツール（issues、comments、relations、teams、states、labels、projects、cycles、users）と、任意のクエリを実行できるlinear_graphqlを提供します。Linearの個人API tokenが必要です。

DSH Desktop向けのローカル文書ライブラリ（Windows専用、同梱PowerShellスクリプトでインストール）。一度アップロードすれば、各会話から4つのツール（library_list / library_search / library_read / library_save）で検索・閲覧できます。アップロード、ダウンロード、一括ダウンロードはSettingsパネルで行います。任意のvision modelを有効にしない限り、ファイルは端末内に留まります。有効にすると画像が設定したendpointへ送信されます。