プラグイン

エコシステム基盤: 公式リポジトリのプラグインを管理する軽量なブラウザコンソール（パッチ不要）と、プラグイン開発をガイドする make-dsh-plugin Skill。

AIコーディングエージェント向けのコミット時監査ハーネスです。秘密情報や範囲外編集、プロンプトインジェクションを検出するGit差分ルール28件、HMAC署名付き監査ログ、スナップショットからのロールバック、MCPツール一式を備えます。`dsh plugin add`でインストールできます。

DeepSeek Harness 用のデータ品質チェック:プロファイリング、クリーニング、検証パイプラインと構造化レポート。

DeepSeek Harness の統合 IM ゲートウェイ。WeChat、Feishu、Telegram、Discord、QQ、WhatsApp など 20 以上のチャットプラットフォームから、統一セッション、リモート承認、対話的な質問でエージェントを操作できる。既定では、接続済みボットにメッセージを送れる人なら誰でもエージェントを操作できる。allowedUserIds を設定してアクセスを制限する。

AIが会話内またはサイドパネルに、TSXで記述したUIをストリーミング生成して挿入できます。モデルがネイティブに扱える言語のためJSON Schemaを教える必要がありません。ちらつきなく描画し、再マウントせずフレーム間で状態を保持し、カード内クリックで次の会話ターンを開始します。ストリーミングに適したインライン表示と、よりエージェント的なサイドCanvasを備えます。カード自身もbash、curl、モデル呼び出し、ファイル読み書きが可能です。

指定間隔のローカルなサイコロ判定で、選択したセッションに自発的に話しかける。静穏時間とdry-runモードを備える。

DeepSeek Harness向けパーソナルアシスタント。会話での約束をセッション横断の計画、リマインダー、監査可能なダッシュボードに変換

DeepSeekBot — DeepSeek Harness向けオープンソースGrok Bot代替。PersonaBotsは独自ID、Git Memory、Groups、Lark/Slack/Discord/WeChat IDを持ちます。

フルサーバーサイドAPIアクセスを備えたリモートDeepSeek Harness(`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`)。トークンによるリバースプロキシ保護、デバイスごとのセッション、電話招待QRコード、フェンスセルフチェック、オプションの承認/CIDR/アイドルタイムアウト/ローカルTLS、WebSocket/SSE。

QA パイプラインを 10 個のエージェントスキルとして提供: 要件分析、テスト戦略、ケース作成とレビュー、E2E（Playwright）と API 自動化、探索的テスト、回帰スコープ、バグ分析。フォーマットルール、リスクモデル、スキーマバリデータを備えた共有ナレッジベースが基盤。

コンポーザーコンテキストメーターポップオーバー内のラウンド毎キャッシュ請求:公式ピーク/オフピークとモデル別料金の自動適用で、現在の呼び出しがキャッシュヒット、ミス、出力に費やす CNY 額を表示。公式以外の DeepSeek ルートでは非表示。

APIキーもワークスペース選択も不要で、CodexブラウザOAuthフローを通じてDeepSeek HarnessにChatGPTアカウントでサインイン:ログインをpi-aiのCodexプロバイダーに登録し、新規セッション用のグローバルなデフォルトのCodexモデルとreasoning effortを設定でき、サインインしたアカウント自身のカタログエンドポイントからモデルリストを更新し、コンポーザーに5時間ごとと週次の使用状況ウィンドウを表示します。

メインセッションを触らずに、任意の深さで完了済み回答から分岐し続けられます。

DeepSeek Harness の外観ツールキット。8 つのサーフェス（メイン背景、サイドバー、カードとパネル、入力とコントロール、設定、会話フレーム、トラジェクトリ表示、生成/ハイライト — dsh-better-sidebar 併用時は 9 つ）で、不透明度とすりガラスぼかしを個別に調整できます。任意の画像や動画を壁紙として使用でき、ドラッグでパン、スクロールでズームする位置エディタと 5 つのレイアウトモード（Fit/Fill/Stretch/Tile/Center）を備えます。動画はミュートでループ再生され、リロード後も維持され、プレビュー・色抽出・フレーミングのためにライブフレームをキャプチャできます。画像プールのローテーション（シャッフル/順序、リロードごと/毎日/毎週）にも対応。さらに、PS 風のカラーホイール、ワンクリックの壁紙色抽出、6 つのプリセット + 保存済みプロファイル、昼夜の自動切り替え、テーマの完全なエクスポート/インポートを備えます。

Skill 駆動の harness/ループエンジニアリングワークフローエージェントプラグイン。

Normify · DSH プラグイン：プロジェクトアーキテクチャを正規化されたフラクタルモジュールツリーとして記述、3層検証（書き込み時 / 検証 / 凍結レシート）、30個の normify_* ツール + normify-gen スキル、シングルファイルインタラクティブアーキテクチャ図をワンクリックでレンダリング。同伴開発をサポート（change_open → brief → check → 実装 → refresh → change_close）。

TapTap MakerをDeepSeek Harnessに統合：MCPツール、Makerワークフロー、機能スキルがバンドルされ、プロジェクトの初期化と診断用のパッケージ化CLIパスも付属。

エージェント向けのエビデンスストアとしての Zotero：ライブラリの検索、メタデータとノートの閲覧、エビデンスパッセージの取得、ソース PDF のオープン、引用と参考文献リストの生成。

DSH Knitは会話に関連するワークスペース内のMarkdown、コード、画像、動画を順位付けして表示します。既定のBM25/IDF検索は直近の会話と文書のタイトル・要約・本文をローカル照合し、モデルもネットワークも使わず、データを外へ送りません。最近使ったファイル一覧ではなく全体を走査するため、再起動や新規セッション後も維持されます。関連度3段階、照合／参照理由、インラインプレビューを備え、Context Packをknit_docsとしてエージェントに公開します。閲覧時に帰属を固定する読み取り証拠、取得前に適用でき取り消し可能なピン留め／除外、行番号付きの参照・import・test証拠、再起動後も使える増分インデックスもあります。v0.23の任意ハイブリッド検索は既定で無効で、利用者がOllamaまたはOpenAI互換embeddingを設定した場合だけ有効です。送信するのはqueryと候補のタイトル／要約のみ（Markdownは冒頭最大60文字、コードは相対ディレクトリ、メディアはファイル名）；本文全体や絶対パスは送らず、loopbackなら端末内に留まります。v0.24は未コミット変更を読み取り専用git status（固定argv、shell不使用、環境allowlist）で関連付けますが既定で無効です。実プロバイダーで未検証のため検索改善は主張しません。

ローカルの Obsidian vault をエージェントのナレッジストアとして使用し、ステータス、好み、訂正、記憶、プロジェクト、検索、提案を対応するページにルーティングする読み取り専用の DSH ツールを提供します。

学術ライティングガード（英語/中国語対応）：AI特有の防御的な言い回しを除去し、推敲中に数値・引用・主張の強さ・非有意な結果・適用範囲といった科学的根拠を保護し、対象ジャーナルに向けて文章を調整します（Journal Profile + Journal Fit）。決定論的なローカル正規表現・統計処理でネットワークやLLMは一切不使用。writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profileを備え、論文執筆時に自動監査を行います。

コピペと DSH Token への不安に別れを告げましょう。Web 上の ChatGPT があなたのローカルプロジェクトへ直接接続し、自律的にコードを書き、複雑なタスクは DSH に渡して継続実行できます。

Claude personaのデスクトップペットをDSH Web GUI右下に常駐。残高、当日利用量、ピーク/オフピーク料金、ターンごとの費用を表示し、テキスト・残高・利用量・料金・画像・ランダム行・重み付き選択の吹き出し、行別スタイル/フォント、フローティング編集、効果音、独自キャラクター/音声に対応。呼吸・まばたきする役割アニメーションと、残高が警告値を下回ると泣き顔になる版を収録。256/384段階があり、512 HDパックはリソース管理画面から任意で導入する。Claude風台詞63件。MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget（MIT）の派生。

テキストのみのモデル向けデザイン忠実度 QA。`deepseek_vision` ツールが OpenAI 互換の任意の vision 経路から目を借りることで、モデルは実装がモックと一致するかを判断できます。これとともに、その判断の裏にあるベンチマーク（4 つの fixture、23 個の注入不具合、raw transcript）と、それが依拠する質問の規律も提供されます。