プラグイン

AI エージェント向け LLM 監督型の永続メモリ — グラフベースの想起、セッションをまたぐ知識、シングルバイナリ。DeepSeek Harness、Claude Code、OpenClaw、その他あらゆるエージェントランタイムで動作。

DSH のための予測的連想メモリ。固定境界でプロンプト不要の recall を注入し、3 層の自動統合、skill の結晶化、Astra 風のコンテキスト管理を行う。コンテキストウィンドウの切り替えをまたいで残る引き継ぎ台帳と PLAN ホワイトボード、モデルウィンドウの自動検出による水位センシングを備える。ローカル Markdown 保存、モデル非依存、依存関係ゼロ。語彙レベル 0GB の下限に、任意の意味層を追加可能。

dshに登録されたモデルのcontextWindowを設定し、長いセッションがコンテキストオーバーフローと誤判定されないようにします。

Web版コンポーザー向けのターミナル風入力履歴：エッジファーストの矢印キー呼び出しでドラフト/カーソル位置を正確に復元、ブラウザローカルに永続化される履歴、Ctrl+Rによる逆方向検索、スライディングコンテキスト認識。0.5.0ではスマート入力レイヤーを追加——セッションをまたぐスニペット（/save、/load）、変数付きプロンプトテンプレート、再利用インサイト、圧縮サマリーのハイライト表示。

Jev の判断を 3 つの自動アクションに変換する DeepSeek Harness プラグイン — 要求に関連するセグメントへ過大なツール出力を刈り込み、取得したページからモデル宛ての指示をスクリーニングし、次のステップに合うスキルを選ぶ — さらに jev_ask と jev_gate ツール、再起動後も残る判断台帳、/jev-status レポート。TypeSafe API キーが必要で、キーがない場合は何もせず何も送信しません。

DeepSeek Harness 向けのラウンドごとの thinking-level（reasoning_effort）制御。Auto を選ぶと最近の tool-call 履歴から low/high/max をスケジュールするか、wire level（off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max）を手動で固定できる。カスタム wire マッピング、モデル認識型 capability ガード、コンテキストウィンドウのプリセット（64K〜1M）を備える。モデルごとの capability card は別プラグイン [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)（dsh-market からインストール可能）と組み合わせて使い、カスタムの OpenAI 互換ゲートウェイ（vLLM / LM Studio / self-hosted）でも reasoning を試せる。card は llm-pi-ai capabilities を書き、adapter が wire（compat.thinkingFormat）を駆動し、このプラグインが takeover リストを自動維持する。

段階的開示型の MCP ゲートウェイ。`mcp_search` で大規模なリモートカタログを検索し、`mcp_call` で正確なスキーマを呼び出します。遅延接続と上限付きキャッシュに対応。

DeepSeek Harness 向けのロスレスなコンテキスト折りたたみです。最も古い範囲は要約に置き換えられますが、元の内容はセッションログに残ります。

作業を名前付きタスクにラップし、タスクが終了すると、次のステップ境界でその全メッセージ範囲を1つのサマリーに畳み込みます。元のコンテンツはオンデマンドで復元可能です。

DeepSeek Harness のモデル切り替えと reasoning effort 制御：set_model / list_models エージェントツールで、理由必須・プロバイダーホワイトリスト・コンテキスト窓のトークン圧ガード付きで、タスク途中でもプロバイダー／モデル／思考深度を自律的に変更できます。アクティブモデルは実行コンテキストに注入され、Plan Mode の自動移行はプランモードに入ると設定済みの計画モデルへ切り替え、終了時に以前の実行モデルへ戻します。

DeepSeek Harness 向けのモデル駆動型コンテキストウィンドウロールオーバーバンドルです。新しい作業コンテキスト、モデルが管理する永続的なノート、少量の逐語的な直近の末尾、的を絞った履歴の復元を提供します。要約は行いません。

DeepSeek Harness用の忘却曲線インプレース対話圧縮：最近のターンは逐語で保持、中盤のターンは構造的に脱水（LLM不使用）、古いターンは境界付き要約ペアに折りたたまれます — 境界付きメモリ予算での無境界会話。

Context Mode 用の DeepSeek Harness アダプター：サンドボックス化されたコード実行のためのインプロセス ctx_* ツールと FTS5 ナレッジベース、さらにコンテキストウィンドウのルーティング指針を提供します。

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

One MCP tool instead of every schema you own — a lazy capability broker that cuts resident tool context by a measured 94.4%. Search, inspect, enable and call MCP servers and skills on demand.

DeepSeek Harness 向け Adaptive Reversible Context(ARC)— プロバイダー対応、キャッシュを考慮した文脈ガバナンスと可逆的な復元を提供。

DeepSeek Harness 向け Codex 風コンテキスト可視化：ライブコンテキストウィンドウ占有率、構成内訳、KV キャッシュヒット率、GitHub 風 53 週使用ヒートマップ。

Rapid-refill circuit breaker for DeepSeek Harness automatic compaction. It refuses a compaction that would be futile — the context refilled within fewer than N tool turns M times in a row, which the unbounded step-pressure trigger cannot detect — and instead of burning a summarization call on every step it reports the situation with advice, usually that a single read or tool output was too large. Shows state and re-arms through /compaction-breaker, and injects one prompt section so the model relays it to the user. Covers host-plane sessions through its profile bundle; ordinary sessions need one row replaced inside an agent preset.

Context occupancy and account balance for the DeepSeek Harness Web Client: a session-header readout, a balance capability seam, and a DeepSeek provider

Adds per-route context window and compaction threshold fields to the Models settings page and a vendor-aware thinking-effort picker to the composer, writing llm-pi-ai capacities, reasoningEfforts, and a compaction-basic patch row.

会话注入门控：给 DeepSeek Harness (dsh) 加一个会话级上下文裁剪闸门，按会话取消/恢复插件贡献的 skill、tool、系统提示词段落——3 条影子通道、5 条本地路由、零依赖零配置。Per-session injection gate for DeepSeek Harness (dsh): trim skills, tools and prompt sections per session. Zero-config, zero dependencies.

Context-window attribution for DSH Web: a Mini Utility Dock panel that ranks the user messages, assistant turns, reasoning blocks and tool results of a session by the tokens each one occupies, so it is clear which entries hold the window. It also shows the share by entry type, the heaviest entries across the live sessions of the host, and, where the host provides them, provider usage and the estimated system/tools/messages composition. The panel is read-only: it does not estimate cost, modify a session, or trigger compaction.