プラグイン

同一セッションウィンドウ内でフォークなしに会話の巻き戻しを行います（Claude Code /rewind セマンティクス）。メッセージごとの↶ボタンでモデルコンテキストを任意のユーザーメッセージまで切り戻せ、オプションでディスク永続化されたバックアップからClaude Codeスタイルのファイル復元も可能です。

Git を触らずに DeepSeek Harness の会話とワークスペースを一緒に巻き戻す。巻き戻しはすべて fork で、/redo がそれを反転し、Rust エンジンが数ミリ秒でスナップショットを作成する。

DSH 向けのマルチエージェント数学研究プリセットを 4 つインストールします。v2（複数検証者による討論を伴う確率駆動パイプライン）、v3（プランナーエージェントと再利用可能な手法ライブラリを備えた論文形式の Markdown 知識ベース）、v4（メッセージを送り合い会合する永続的な自己組織化レジデント）、v5（academician が作業を分解・割り当てし、研究者が投票し、臨時ワーカー、グループチャット、compare-and-set タスクボードを備えた研究所）。4 つすべてがチェックポイントからの再開、人間の介入、任意の Lean 形式検証スイッチ（off/encourage/require）に対応し、証明が通ると投票が Lean 記述の忠実性チェックになります。

各方向性に独立したセッションを作成するビジュアルブランチ・ブレインストーミング。親、兄弟、チェックポイント、復帰のハンドオフを自動化し、オプションのBetter Sidebarビュー付きの完全なツリータブを提供します。

DeepSeek Harness向けのClaude Code /rewind:変更を伴うツール実行の前にgit優先のワークスペーススナップショットを作成し、ターン境界でセッションをフォーク、ファイルを復元してセッションをチェックポイントまでフォークし直すワンショット/rewindコマンドを提供。

機械可読なチェックポイントと楽観的ロックにより、DeepSeek Harness、WorkBuddy、Claude Code、Codex 間で永続的なタスク状態を持ち運ぶ。

DeepSeek Harnessバンドルは、長文制作（学術論文、産業分析、ビジネス解説）を9役のパイプラインに変換するスキルを登録：並列実行のT1文献/T2データ/T3ケーススカウト、コーディネーター実行のT4アナリスト、T5ライター、T6批判的伴侶、T7監査人、T8ファイナライザー、T9査読者。6フェーズにわたる三角証拠検証、23項目Mゲート、中国語AIトレースゲートを含むG0-G14監査、ジャーナルマッチング付き査読採点、4つの人間チェックポイントを備えます。`dsh plugin add lunheng-article-pipeline`でインストール（package.json#dsh.bundle.patchとスキル登録用lib/index.jsエントリ）；T1-T9のロールカード、テンプレート、ゼロ依存検証スクリプト11本、5言語README付き。

dsh-checkpoint-rewind が生成した checkpoint を time node のタイムラインとして閲覧し、任意の 2 点間のファイルごとの line diff を表示する。session logs からの trace replay（snapshot producer 不要）と、プレビュー先行の workspace rollback、単発 undo に対応し、/diff と /rollback コマンド、JSON HTTP API、GUI パネルを備える。

DeepSeek Harness エージェントスウォーム向けのエンジン強制ガードレール：品質ゲートが中途半端な作業を拒否し、クラッシュセーフなチェックポイントがその場で再開します。AI チームを単に動かすのではなく、壊れないようにします。

MCP経由でDSHからAItelierパイプラインを実行：39ツール（読み取り22、書き込み17）で多段階SkillFlowパイプラインを生成、実行、検査、編集、エクスポート、インポート。ステップはDSHセッションではなくAItelierで実行され、run_idでポーリングされ、エンジン強制のチェックポイントで停止してanswer_checkpointで応答し、ステップごとのトレースとステップ出力を後に読み取れるよう残します。add_provider / map_model / edit_roleは個々のロールをローカルまたは安価なエンドポイントに向けます。aitelier-pipelinesスキルをバンドル。

DeepSeek Harness の明示的なセッション間ワーク状態: ホストイベントまたはモデル可視の work_state ツールから自動的に取得される目標、決定、次の手順。/checkpoint で確認可能。

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

TRAE-style conversation rollback — per-turn checkpoints (10-turn sliding window) roll back touched files and truncate model context in place, keeping the same session id. Human-initiated only: a /rollback command or a per-turn Web button (works on interrupted turns too), with a preview listing each affected file and its action — restore, recover, delete, or skip.

Browser patrol & website inspection plugin for DeepSeek Harness (DSH). Teach once, replay deterministic runbooks with managed Chromium, screenshots, credentials, checkpoints and selector recovery.

Smart checkpoints, workspace safety guards and instant rollback for DeepSeek Harness.

Multi-language subtitle translation workflow for dsh: SRT/VTT parsing, sentence-level LLM translation, bilingual merge, batched with resumable checkpoints.

auto プリセット向けの自律的権限分類器：ツール単位の allow/deny ルール、LLM による意味判定、無人セッション向けの git チェックポイント。

DSH向けインクリメンタル差分レビュアー：バッチ承認後、チェックポイント以降の新変更のみを表示するWebレビューパネルと、エージェントへフィードバックを注入する`/review`コマンドを備える。

承認ゲート付きの Git status、diff、log、commit、branch のツールと、任意のチェックポイント機能を追加します。

Creates local, content-addressed workspace checkpoints with diff previews and two-phase restore confirmation.

Tiered compaction hub: replaces the single 80% compaction cliff with a configurable ladder (default 30/50/70/90) whose tiers escalate from gentle to maximum consolidation laws, folds a deterministic keyword index into every checkpoint so facts accumulate across cycles, and summarizes through a model chain — primary plus up to 3 fallbacks, each with its own reasoning effort. Adds a Compaction module sub-tab and a Settings card; toggling off always restores stock compaction.

Session-memory autopilot: watches DSH sessions and extracts OKF entries in-process through the harness LLM (ctx.llm, deepseek-official by default) at idle, commit, compaction and end checkpoints, storing them via the vault MCP server.