プラグイン

DeepSeek Harness（dsh）用 TongFlow スタジオプラグイン：撮影クルー形式のプロジェクトモデル、エージェント作成の TongFlow ワークフロー、決定論的メディア生成、埋め込みキャンバス。

DeepSeek Harness 用の決定論的な業界リサーチレポート:企業および業界調査フローが、ステージングされたエビデンスから構造化・検証可能なレポートを生成します。

DeepSeek Harness 向けの厳選されたファイルベース長期記憶 —— 人間が読めるMarkdownノート、複数ホストで共有される単一のプレーンファイルストア(プロジェクトリポジトリ内にある場合はgit-ignore対象)、そしてctx.tools.guard()によって強制される決定論的なインデックス上限

DSH セッション用の実行 maze: エージェントの実際の経路 — main advance、失敗または行き止まりの迂回、backtracks、request retries、subagent branches — を 1 本の wall-clock timeline に描き、その下で各 lane ごとに 3 トラック（tool-call density、token pulse、context pressure）を同じ軸で共有し、さらに deterministic analysis panel（tool result matrix、failure-recovery chains、duration distribution）を配置する。セッションタブでライブに成長する様子を見たり、最大 5 つの session logs をアップロードして同一軸で比較できる。

パブリックソースデータ（Tiantian Fund および Eastmoney）、純粋関数メトリクス（パフォーマンス分解、保有浸透、スタイルアトリビューション、マネージャープロファイル）、バージョン管理されたレポート、数字毎スナップショットトレーサビリティ付録から構築された中国パブリックミューチュアルファンド向け決定論的リサーチレポート。

中国伝統智慧（XuanShu）の完全なスキルパックをDeepSeek Harness Cordisプラグインとして提供：八字（bazi）、紫微斗数（ziwei-doushu）、六爻（liuyao）、梅花（meihua）、奇門（qimen）、大六壬（daliuren）、太乙（taiyi）、五運六気（wuyun-liuqi）、体質と風水の計算を、ローカルの決定論的エンジンと可視化ダッシュボードで行います。

学術ライティングガード（英語/中国語対応）：AI特有の防御的な言い回しを除去し、推敲中に数値・引用・主張の強さ・非有意な結果・適用範囲といった科学的根拠を保護し、対象ジャーナルに向けて文章を調整します（Journal Profile + Journal Fit）。決定論的なローカル正規表現・統計処理でネットワークやLLMは一切不使用。writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profileを備え、論文執筆時に自動監査を行います。

Blender 3D 制作プラグイン: 30 種のモデリング/再構築 Skill、13 個のランタイムツール、参照フィッティング・レンダリング・検証・アニメーション・可搬エクスポート向けの決定的ヘルパー 26 個を搭載。`dsh-blender` としてインストール可能。

統合型マルチプロバイダのWeb検索・フェッチ：BYOKキープール、ヘルスモニタリング、決定論的フォールバック。

意味的なプロンプトフィールドとテンプレートから DeepSeek Harness のセッションタイトルを、設定可能で決定論的に生成する。

DeepTrace — セッションログから決定的なエージェントレポートを生成（日次／週次／月次／年次／カスタム）：コストとトークンの内訳、8つのインサイトルール、コラボレーションレビュー、プロバイダー残高のライブ表示、PDF/PNG/HTML エクスポート。読み取り専用で、履歴を書き換えることはありません。

依存ゼロのツールキット: time / encoding / json / calculator / csv / regex / markdown / diff / stat / schema——決定的な 10 種のツールを 1 度のインストールで。

MCP経由でAIチャットからOriginLab Originの科学プロットを操作します。62のツール。モーダルダイアログ監視、LabTalk安全ゲート、release/reconnect、初期値・固定・重み付きパラメータによるフィッティング、きめ細かなプロットとシート編集、マトリックスツール、FigureSpec宣言型YAML（diff・リプレイ可能）、MCP Resources読み取り専用スナップショット、matplotlib-figureブリッジ、パネルラベル付きPowerPointアセンブリ、Graph Galleryテンプレート検索、EPSエクスポート、ファイルアクセスホワイトリスト、ビジュアル回帰ベースライン、決定論的読み取り検証付きの編集可能なOPJU成果物。

小説執筆のガードレール:20個の novel_* ツールがファクト台帳の一貫性、段階および章のゲート、決定論的メトリクスによる機械監査、提案のみのリビジョンを強制し、右パネルのワークベンチが閲覧、TTS 再生、研磨、校正、継続性チェック、バッチ起草を扱い、バイパス エンジンが内部ステップを主対話の外で実行します。

Zero-residence コンテキストエンジン:大きなツールペイロードをライブコンテキストから追い出してクエリ可能なストアに移し、決定論的なポインタだけを残すため、ターンごとのプロンプトトークンがトランスクリプトとともに増え続けることがなくなります。マスクされた内容は、ツール呼び出し ID またはセッション seq を指定して、必要に応じてセッションログから逐語的に復元されます。

Agent-Body の器官カーネル：プラグインを 1 つの身体として組織します。各コマンドは神経インパルスとなり、処理すべき器官を決定論的に刺激し、使う能力を指名します。可変間隔の心拍（警報時は速く、待機時は遅く）がオペレーター指示、固有感覚、恒常性警告を系全体に送り出します。反射弧はモデル呼び出しゼロで発火します。失敗は決定論的な原因判定（ツール欠如／引数／権限／タイムアウト／ネットワーク）、処方、再確認ループを通り、引数エラーは自動再試行されません。欠けた器官は能力の重なりが最大の器官が補完し、ツールスキーマは現在の意図でゲートされます（実測 84.7% 削減、リポジトリ内で再現可能）。本エントリは agent-body リポジトリ内のカーネルプラグインパッケージです。

Agent-Body の記憶器官：2 分間の沈黙で浅い眠りに入り、5 分後に深い眠りに入ります。そこでは決定論的な規則が実際の経験をメモリカード（落とし穴、プレイブック、ホットスポット、未解決の問題、事実）に蒸留します。受信したコマンドはキーワードで関連カードを呼び出してコンテキストに注入します。長く使われないカードは半減期で減衰し、削除ではなくアーカイブされます。全身の恒常性警告のノイズ除去も行い、ウィンドウ内の繰り返しは再出力せずに件数として数え、癒えないまま繰り返される警告は既知の定常オフセットに収束して静かになります。統合と想起はモデル呼び出しを行いません。

dsh 向けのホワイトボックス因果ガードレール。すべてのツール呼び出しは実行前に決定論的な因果ロジックチェーンで裁定され、破壊的操作や認証情報ファイル操作をブロックし、境界違反の繰り返しをエスカレートし、検証済み修正まで障害リンクを切断し、監査不能な実行に対してリスク判定を出す。完全ローカルで動作し、API コストはゼロ。加えて 6 個のホワイトボックス自己チェックツールを備える。

Session のサブエージェントと永続ワークフロー向け、投影駆動のライブ DAG。ステータスとナビゲーション、決定的な深いチェーンのレイアウト、フィット/パンのキャンバス操作、現在のセッションのノード再配置に対応します。

クロスセッション記憶を、ゼロトークンの決定論的想起（bigram-Jaccard を FTS5 BM25 と RRF で融合、中国語対応トークナイズ）で実現し、反復観測を強める reinforcement を持つ。手順は active-stale-archived ライフサイクルでその場で改良される SKILL.md ファイルに結晶化され、可逆アーカイブとロールバックを備える。取り込みと破棄はそれぞれユーザー指定の自律レベルを公開し、競合や重要度の高い書き込みは必ず人間レビューに回し、自動削除は一切しない。Node 22.5+ が必要。

dsh 向けの決定論的コンテキスト圧縮：LLM 呼び出しゼロ、パス・コマンド・エラートレース・未完了 ToDo をそのまま保持するルールベースのプルーニング。約 8 万トークンを数百トークンに圧縮します。

Cordis /hongtou コマンド: 二段階パイプライン (LLM 構造化 JSON + 決定論的 Word 2003 XML テンプレート レンダリング)

AI特有の表現を除去し個人の文体に合わせる執筆ツール。8つの決定論的ツールがテキストをスキャンし、サンプルから文体フィンガープリントを構築してリライトブリーフを返す。

DeepSeek Harness (dsh) のための保護付きコンテキスト圧縮：LLM が提案し、deterministic ガードが処理 — verbatim ガード下での eager per-atom shrink (extract/summary/false) + 遅延 reference-graph eviction (0-LLM) + append-only ログからのバイト単位完全一致 recall。