プラグイン

ローカル Qwen3.8 系（llama.cpp / NInfer）向け：リクエストごとの thinking 予算、圧縮バックエンド、設定タブ。

組み込みC/C++ファームウェア開発ツールボックス：FreeRTOS、割り込み、NVMストレージ、Keil MDK、ARMCLANG、HardFaultトリアージ、ステートマシン、アーキテクチャ、LVGLパターンをカバーするエージェントとスキル。

Qwen3.8-27B のような低コンテキストの llama.cpp モデルを実行する際にコンテキスト圧縮を強制し、モデルの効率と使用のスムーズさを向上させます。よく洗練された圧縮プロンプトも付属しています。

Bilibili 動画分析: メタデータ、文字起こし（Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp による ASR フォールバック）、コメント、弾幕、鮮明なキーフレーム。ローカルビジョンによる説明生成もオプションで対応。

Web UI向け音声入力：無音区間で分割するディクテーションと音声メッセージを提供し、それぞれに独自のプロバイダーフォールバックチェーン（Deepgram、Groq、HuggingFace、ローカルwhisper.cpp、またはOpenAI互換エンドポイント）があります。

DeepSeek Harness（DSH）向けのローカル優先・ハンズフリー音声アシスタントプラグイン。音声認識、音声合成、音声コマンド、ローカル音声エンジンに対応します。

DeepSeek Harness 向けローカルモデルプラグイン：設定で GGUF モデルを管理、最初のメッセージで llama.cpp を自動起動、VRAM を解放するため 5 分間のアイドル後に自動アンロード。

clangdを使用するDeepSeek Harness向けC/C++ LSP設定プラグイン。

stdio MCPサーバーを3つのルーターツール（list_capabilities、describe_tool、call_tool）で仲介し、全リクエストにスキーマを載せず必要時に読み込みます。各ツール結果は決定的な段階式ルールで整形し、最初に原文を保存します（retrieve_spillで再取得）。ツール群のトークン料金設定と、エージェント別の組み込み群非表示にも対応。標準ライブラリだけのPythonルーターと接続するためPython 3.9以上が必要です。

DeepSeek Harness (DSH) plugin for llama.cpp docker panel "llamapad" / llamapad 面板的 DeepSeek Harness 插件

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

OpenAI-compatible client for llama.cpp / Unsloth Desktop (default :8080).

Local-first voice conversations for DSH, with local speech recognition and synthesis and optional external providers.

Per-provider concurrency gate on the llm/stream waterfall: holds surplus model requests in a FIFO queue inside DSH so main agent, subagents and compaction take turns on a single-slot local server (llama.cpp --parallel 1) instead of timing out; maxConcurrent / maxQueued / queueTimeoutMs.

Host-side long-task detection for small-context local models: long outputs are scaffolded into a parts skeleton (one part per reply, then assemble), and multi-step work into a PLAN.md ledger with notes/ (plan first, one step per reply). Detection is heuristic and host-side, so it does not depend on the model judging its own limits.

C++ audit skill: detects the target project's actual C++ standard before making any recommendation, then reports findings across RAII and ownership, move semantics, exception safety, performance and memory, containers and algorithms, concurrency, templates and compile-time, standard boundary, and type safety, ABI and interface design, each with a checkpoint, a reason, a bad-to-good example and the minimum standard.

C++ runtime info probe for Windows via CDB: cpp_trace prints variables at multiple breakpoints in one session (replaces hand-written print), cpp_probe dumps the call stack at a conditional breakpoint. Install: dsh plugin --profile web add dsh-cpp-probe.

Re-encodes WebP attachment images to PNG so alpha-channel images load on LLM backends that cannot decode WebP (e.g. llama.cpp).

DeepSeek Harness (dsh) plugin: live local LLM endpoint health in the web rightbar. llama.cpp slots (busy/TTFT/wedged, /metrics) + Ollama MODELS (loaded vs empty). Engine fingerprinted by response shape. Installable dsh.bundle.

DSH plugin: inject per-model sampling parameters (top_p, top_k, min_p, repeat_penalty, presence_penalty, frequency_penalty) into every chat-completions request sent to a local llama.cpp / llama-server gateway.

Keeps every model request inside a per-provider allow-list, enforced at the agent/request waterfall: disallowed models are redirected to a fallback or refused; subagents stop inheriting stale creation-time routes; warns when consecutive requests would make a --models-max 1 llama.cpp router reload models. A one-entry list is a global single-model mode.

Control panel for local LLM inference servers in the DSH web view: service registry with health checks and stop controls, named parameter profiles for llama.cpp, SGLang and vLLM with pre-save KV/VRAM validation, GPU detection, and tok/s benchmarks.

Dictate prompts into the DeepSeek Harness Web Client — a microphone in the composer, with swappable transcription: hosted Whisper API, self-hosted server, or a fully offline whisper.cpp binary.