プラグイン

DeepSeek Harness（dsh）プラグイン：Web右サイドバーでローカルLLMエンドポイントの状態をライブ表示します。llama.cppのスロット（busy/TTFT/応答停止、`/metrics`）と、OllamaのMODELS（ロード済み／空）を表示。応答形式でエンジンを識別し、`dsh.bundle`としてインストールできます。

DeepSeek Harness向けモデル中継サービス。登録済みのDSH LLMプロバイダー（例：@tnnevol/dsh-codebuddy）をOpenAI互換の`/v1` APIで公開し、他のプロジェクトから標準OpenAIクライアントで呼び出せます。

DeepSeek Harnessプラグイン。子エージェントの開始前に、委任ごとに使うプロバイダーとモデルを尋ね、親と異なる安価またはローカルの経路を選べるようにします。

Sber GigaChatモデルに接続するDeepSeek Harness（dsh）プラグイン。組み込みのローカルOAuthプロキシがclient-credentialsをOpenAI互換エンドポイントに変換し、上流向けにシリアライズし、旧式のtool-callingを変換します。プロバイダールートも自動設定します。

DSHバンドル：WeChatフローティングボールブリッジ（QRログイン、メッセージ中継、ClawBotモデル設定）。lubaiUwU/DSH-WeChatClawBotの保守フォークです。

DeepSeek Harness Web UI向けの検索・並べ替え可能なモデル選択。プロバイダー別グループ、お気に入り、非表示モデルのブラックリスト、タスクごとの実時間コスト、価格、コンテキスト長を表示します。更新ボタンで各プロバイダーのモデル一覧をライブAPIから再同期します。

稼働中のmodels.devカタログを使い、DSHプロバイダーのモデル一覧を最新に保ちます。新旧モデルのモダリティとthinking levelを自動更新し、Modelsページの更新ボタンからも実行できます。

DSH設定の変更が実際に改善したかを測定します。再現可能なケースを登録・実行し、ルール、Skill、モデルの変更前後で結果を比較します。

DSH Agentが行うモデル呼び出しごとのトークン消費を追跡し、予算上限を適用します。

同じプロンプトを利用可能なすべてのモデルで実行し、結果の違いを見比べられます。

ローカルでログイン済みの WPS Comate デスクトップアカウントを、安全なループバックシム経由でモデルプロバイダとして DeepSeek Harness に接続します。

Xiaomi MiMo デスクトップアプリ（ベータ中は無料）に含まれるモデルを DeepSeek Harness に導入。DSH 会話ウィンドウでの設定は不要。

DSH全コーパスの利用統計ページ。日次・累積トークン数、キャッシュヒット率、モデル別内訳、1年分の活動ヒートマップを、プロバイダーが報告した利用量から表示します。

ユーザー定義ルールに従ってセッションタイトルを設定するツールをモデルに提供するDeepSeek Harnessプラグイン。

モデルプロバイダーの有効／無効を切り替え、セレクター内のモデル検索とプロバイダー表示名の変更ができます。

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。

DeepSeek Harnessのモデル割引時計。現在もっとも割安なモデル、終日のコストヒート帯、期間限定割引のカウントダウン、「待てばさらに節約」のスケジュール提案をリアルタイム表示し、各社のリソースパック特価を集約します。中国国内11プラットフォームの時間帯別割引データを内蔵し、各割引に公式情報源と確認時刻を記載。

DeepSeek Harness用のloopback限定ACPドア。ローカルloopbackアドレス経由でVS Codeなどのローカルクライアントを稼働中カーネルへ接続し、モデル、ツール、メモリー、セッションを共有します。履歴閲覧、権限モード変更、DSHプラグイン登録機能の呼び出しに対応。

macOS上のDSH向けシーン認識プローブ。プライバシー優先のプル型`look`ツールで、最前面にある自分以外のウィンドウ（アプリ情報、AXタイトル／選択範囲、条件付きのローカルOCR）を読み取ります。呼び出しホットキーでは押した瞬間のスナップショットも取得。

`jev`ツールで、1つのテキストブロックについて型付きのYes/No、選択、スコア質問をJev（TypeSafe System One）へ送り、確率と信頼度を受け取ります。プロバイダーとAPIキーはユーザーがSettingsで設定。支出付き判定台帳と、日次の呼び出し数・トークン上限を備えます。

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。

このマシンでサインイン済みのCodex（ChatGPT Plus/Pro）サブスクリプションをDSHで利用します。(1) 5時間/週の使用枠、リセット時刻、残りリセットクレジットをサイドバーに表示し、ワンクリックのリセットはクレジットを1つ消費。(2) クォータ読取時にllm-pi-aiへサブスクリプションルート（openai-codex）を登録し、Codexモデルを選択画面に表示。(3) OAuthアクセストークンを期限前に更新して原子的に書き戻し、手動でキーを差し替える必要なし。(4) ローカルCodex Agentにタスクを委任するcodexツールを追加。APIキー入力は不要です。

opencode-goルートのwire protocolを宣言し、インストール済みカタログが記述していないモデルも解決可能にします。不足時はDeepSeek V4.1モデルをルートに追加し、OpenCodeリクエストへ会話ごとのx-opencode-sessionヘッダーを付与します。