プラグイン

dsh 向け自動思考 effort ルーティング：ローカルでファインチューニングされた 7 問分類器（ModernBERT、842MB、CPU 推論 <1 秒）が no-intent メッセージの low/high/max を選択。セッション内リトライは除外制約下でティアをエスカレート（low → high → max）。判定サービスは到達不能時に low にフェイルセーフ。入力バーにティアチップが現在のティアと直近 20 件の判定を表示。すべての推論はローカルで実行 — タスクテキストがマシンを離れることはありません。

`workspace-write`と`danger-full-access`の間に`auto`権限プリセットを追加：分類器が日常的なサンドボックスのエスカレーションを一度だけ許可し、危険または不確実なリクエストは引き続き人間の確認に回される。

DeepSeek Harness向けCCスタイル自動承認。決定論的な拒否/許可ルールに加え、サーキットブレーカーと拒否ガイダンスを備えた2段階の許可/却下分類器。

City data AI分類plugin。GB/T 47949に基づきデータ分類を自動推薦し、structured/semi-structured/unstructured dataに対応。

コンテキスト上限前に補助モデルが会話を短く要約し、ディスク上の台帳は再起動後も保持、ホスト圧縮後に再アンカーします。セッションモデルは6プール（economy/mechanical/main/hard/vision/review）からサブタスクごとにモデルを選択。Autoでは小型意図分類器がルーティングし、信頼度しきい値超過時だけ切替えてプロンプトキャッシュを保ちます。3行のウォーターマーク後に、実行中のサブエージェントを失わずforkバックアップ・引継ぎ文書・圧縮・再起動の4段階を自動実行。/ctx-pause、/ctx-resume、/ctx-handoverで手動操作もできます。任意のAgent Teams、テキスト専用モデル向けの/vision、差分が大きい場合にテスターと独立レビュアーへ送る段階的検証にも対応。設定UI、README、言語設定は11言語。MySQL/Redis読み取り専用検証、コミットメッセージ生成、要件/設計文書規約の3スキルを同梱します。実測例では1日の実セッションで6回の圧縮により古い209メッセージを置換し、ライブコンテキストは数万トークンに維持されました。

アカウントに提供されている会話モデルを検出：使い捨てプローブ会話を並行起動し、ストリーミングchain-of-thoughtを段落の書き出し方で採点、古いモデルと判定されたプローブを数秒でキャンセル。手動ラベル付き13件のchain-of-thoughtを同分類器で再生するオフラインセルフチェックを含む。

モデル群を保持し、各エージェント手順を推論強度込みで振り分けます。JSON不要でcomposerからクリック設定。composerのモデル欄を引き継ぎ、セッションのモデル/推論強度とルーター設定を同じ操作部に表示。権限範囲はmodel/effort/fullの3種で、手動選択は該当範囲だけに適用。effort範囲では選択した1モデルに固定。モデル別重み付きタスクプリセット、画像手順のvision振り分け、active todo・context pressure・token budget・subagent depthの信号、任意の意味分類器に対応。thinkingは常時有効。DeepSeekはthinking有効リクエストの履歴にthinking無効のツール呼び出しがあると拒否するためです。

WorkBuddyの無料/有料モデル（国内・海外）をデスクトップアプリなしでDSHに追加します。@bushizhanghan/dsh-workmateとして公開された、Faide-cyber/dsh-workbuddy（上流版は既にこの一覧に掲載）の保守フォークです。同じprovider id「workbuddy-ai」を登録して衝突するため、両方を同時にインストールしないでください。v1.2.7は長すぎるシステムプロンプトを国内ゲートウェイのチャネルリスク分類器の後ろへ移し、DSHブランド文字列を書き換え、デバッグダンプを追加。dsh 0.2.0-rc.2～0.2.1（プレリリースを含む）に対応します。

DSH用のpermission guardです。native permission menuでread/write/execute権限を4つのscope別に設定できます。bashコマンド向けのJev semantic classifierは任意です。

LLMコストを削減します。Jev（System One）分類器が宣言的ポリシーで各ターンを判定し、サブエージェント用モデル経路を提案します。定型作業はflash料金で実行し、難しい部分はメインモデルに残します。明示的な/route起動、実行時の委譲機能ゲート、認証情報の秘匿、判定ログでのオフラインポリシー再生を備えます。

DeepSeek Harness 向けハイブリッドモデルルーター。宣言的ルール、ユーザー設定可能なコスト管理（cost-first / quality-first / balanced）、オプションの LLM タスク分類器、障害フォールバックチェーンを備える。

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。

Hostがcontext window超過で拒否したセッションを復旧します。標準classifierが見落とすgatewayメッセージを再確認し、そこから実際のwindowを取得。最古の範囲をモデル呼び出しなしで1つのcheckpointに折りたたみます（tool結果の剪定、縮小できる場合はhost compaction engine、または機械的digest fold）。失敗したstepを再試行。`context_rescue` toolと`/rescue`、`/rescue-status`でも同じ操作を手動実行できます。

DeepSeek Harness向けハイブリッドmodel routerです。宣言的ルール、ユーザー設定可能なコスト制御（cost-first/quality-first/balanced）、任意のLLM task classifier、失敗時のfallback chainを備えます。

Subagent model control：Jev classifierが各turnにlabelを付け、agent/request hookでsubagent requestを対応するprovider、model、reasoning effortへ書き換えます。session単位のinherit/auto/manual selector、roleごとにtask前へ注入するprompt、過去判定のoffline replayを提供。

DeepSeek Harness向けの難易度別自動モデル振り分け。仮想の`smart`モデルが各リクエストの難易度（hard/normal/easy）と画像理解の必要性を分類し、設定済みのモデルに委譲します。追加設定なしで利用できます。