プラグイン

コンポーザーの推論強度メニューをドラッグ可能なスライダーに置き換え、標準のモデル/推論レベルチップを引き継ぎます。ドラッグ中はポインターに追従し、離すと最寄りの段階にスナップして、ドラッグごとにセッション更新を1回送信します。トラックには塗り、目盛り、白いノブを描き、最高段階（xhigh、max、ultra）だけブランド色の流れるグラデーションを付けます。両端に最低/最高レベル名を表示し、同じカードから公式モデル一覧を開けます。矢印キーは1段階、PageUp/PageDownは2段階、Home/Endは端へ移動し、各移動を送信します。ディレクトリオブジェクトの世代カウンターで遅延応答を破棄し、モーション低減設定ではアニメーションを停止します。データは標準のmodelDirectoriesディレクトリから取得し、新機能は追加しません。

DSH Web composerのツール行で、現在のモデルを提供するプロバイダーを小さなバッジとしてモデル選択欄の左に表示します。

各サブエージェントが実際に使ったモデルルートを表示します。親カタログの各行にバッジを付け、子セッション自身のヘッダーにも表示します。

DSH Webクライアントでテキストを選ぶと選択末尾に翻訳ボタンが現れ、その場で翻訳します。ホストのllm serviceを通じて現在のセッション選択モデルを再利用するため、別APIキー不要。代わりにOpenAI互換endpointも設定できます。結果は画面内に収まるpopoverで表示し、ワンクリックコピー、言語ボタンですぐ再翻訳。既定は中国語→英語、それ以外→中国語です。設定はホスト側に保存し、API keyをブラウザーへ送りません。

チャットのモデル選択欄をプロバイダー別の折りたたみリスト（最大640x720）に置き換え、モデル名、プロバイダー名／ID、正確なモデルIDを表示します。珍しいモデル一覧は手動管理で、お気に入りは別一覧。分類はユーザー操作のみで、使用追跡や自動並べ替えはありません。検索対象はモデル名／ID、プロバイダー名／ID、アカウントメモです。

DSH会話で文章を選ぶと、周囲のメッセージを文脈として使う平易な説明パネルをフローティング表示します。説明深度はplain／general／proの3段階で、切替時に再説明。任意でWeb検索やローカルファイル検索ができ、既定ではモデルが判断します。ボタンで検索を1回強制すると新規情報だけ報告。追加質問と、やり取り全体を待機状態の新セッションへ渡す機能もあり、モデルを起こさずトークンも消費せずキューに入れます。設定はホスト側settings.jsonに保存され、保存ボタンを押すまで書き込まれません。リポジトリにはOpenAI互換endpointとブラウザー拡張（source）も含みます。

DSHのモデルメニューで、他の実行中セッションが使用しているモデルを表示します。各モデルで記憶済みの推論強度とグループ折りたたみ状態も復元します。

dsh-skill-mcp-panelのスキルカードに中国語要約を表示します。展開カードに短い概要、カテゴリタグ、箇条書きを追加し、英語説明は「原文」切替の背後に折りたたみます。マップにないスキルはホストが現在の既定モデルで必要時に翻訳し、原文ハッシュをキーにディスクへキャッシュするため手動登録不要。説明自体が中国語のスキルは対象外です。

DSH composerに次のステップ候補を表示します。各ターン完了後、セッションで現在選択中のモデルを使った補助呼び出しで、入力欄の上にクリック可能な候補を3つ生成。選ぶと下書きに入力されます。

DSH Settingsに2つの画面を追加します。MCPサーバーはJSONを正としてprofile patchの管理ブロックを書き換え、YAML検証と日時付きバックアップを行います。貼り付けたmcpServers JSONの取り込み前には追加・上書き項目を一覧表示。Thinking unlockはOpenAI互換ゲートウェイごとに実際に宣言された推論強度を調査してレベル別設定を書き戻し、手書きYAMLの他のバイト範囲は保持します。モデル一覧同期は別ボタンで、追加・削除をプレビューしてからレベルとモデルを一括原子的に書き込み、ページ上のスケジュールでも実行できます。

複数の意思決定プロバイダーを1つのインターフェースに接続します。TypeSafe/Jev、Cloudflare/Clef、Nace/Drex、セルフホストのLaya、独自プロバイダーに対応し、エージェント／プラグインの分類、フィルタリング、スコア付け、画像内オブジェクトの位置特定を構造化結果で行います。

sandbox_permissions／justification引数が現在のsandbox modeを拡張できない場合は取り除き、呼び出し失敗を防ぎます。GPTが任意fieldを埋めてworkspace-writeを選ぶ場合などを想定。tools/pre-executeで要求modeとsession policy解決modeを比較し、同等以下ならfield（単独justificationも）を削除。Codex shell由来のnull、空、use_defaultは要求なし扱い。danger-full-accessではrequire_escalatedを含む全値を削除（それ以上広いmodeがないため）。真の拡張要求、未知mode、DSH escalation schemaを示さないtoolはDSH coreに委ねます。権限を拡張しません。tool list設定可、既定bash/pwsh/write/edit/run_code。依存ゼロ。

Feishu/LarkでDeepSeek Harnessと会話。chatはDSH sessionに対応し、メッセージはturnとなり回答はcardで返ります。質問、permission要求、model切替、会話切替は操作可能なcard。受信file/imageはworkspaceへdownload。

DeepSeek Harness sessionをFeishu/Lark、Telegram、DingTalkへ接続。各chatは再開可能なDSH sessionに紐づき、回答はcardでstream配信。終了cardにmodel、token使用量、step数、所要時間を表示。質問・permission approvalはchatから回答でき、Web設定でchannel別credentialを設定。

/reviewで現在の変更を選択モデルに固定したreviewer subagentへ渡します。chatごとに継続するreviewer sessionを1つ使用。

ローカルAgent Skillsの閲覧・管理と、ClawHub／ModelScope／QwenPawの検索・プレビュー・インストールを統合表示。source/categoryで絞り込み可能。skill_hub toolでagent自身もインストールできます。

DeepSeek、Doubao/Volcengine、Qwen/Alibaba Cloud、Hunyuan/Tencent Cloudと独自HTTP endpointのモデル口座残高を照会するagent skill/tool。読み取り専用、60秒cache。

モデル選択左のスピーカーを押すと最新質問の先頭へ移動し、点滅カーソルから最新agent返信まで読み上げ（dsh-tts、代替はbrowser voice）。長押し後のページクリックで開始位置を選択。押して上へドラッグするとページ内mediaとsystem出力の縦ミキサーを開きます。

NVIDIA NIM経由の画像認識。同梱stdio MCPをmcp__opencode_eyes_nvidia__describe_imageとして登録し、7つのホスト型vision model（既定MiniMax-M3）で画像を説明、複数API keyをローテーション。

テキスト専用モデル向け画像認識。同梱stdio MCPサーバーをmcp__opencode_eyes__describe_imageとして登録し、画像をStepFun step-3.7-flashに送り詳しい説明を返します。

連続して発生する同一内容のツール失敗を監視し、任意で次のモデルステップ前に一時停止します。元の結果と成功した繰り返し呼び出しは保持し、DSH Webのチャット内にレポートを表示します。

/single-turnと/multi-turnの回答を隔離されたサブエージェントで実行し、結果を現在のチャットに残します。メインモデルのコンテキストには入りません。

composerのモデル選択欄を検索優先ピッカーに置き換え、モデル管理ページを追加します。llm-pi-aiチャンネルの作成・編集、エンドポイントで有効にするモデルの選択、モデルごとの推論レベルと機能の宣言ができます。

Windows専用。ログイン済みXiaoyiWorkデスクトップアプリのローカルモデルプロキシを再利用し、別のAPIキーなしでモデルをDeepSeek Harnessに表示します。