プラグイン

DeepSeek Harness に TypeSafe Jev を統合し、skillとファイルの選択、タスク監督、共有された調査結果の修正、ツール出力のフィルタリング、承認支援、記録済みステージへの移動を行います。すべての機能は初期状態で無効です。

tools/pre-execute で保留中のツール呼び出しを Jev（TypeSafe AI の非生成型意思決定モデル）で分類します——確信度の高い高リスク呼び出しは拒否し、曖昧なものは承認へエスカレーションします——また approval/request では、明確に許可された可逆的な呼び出しを引数証跡ゲート付きで自動承認します。さらにセッション参照リゾルバをサブクラス化し、スナップショットが古い順に破棄するのではなく Jev スコア付きメッセージを保持するようにします。プロバイダ障害時は標準動作にフォールバック。シャドウモードと /jev-stats コマンド、TypeSafe または OpenRouter エンドポイント、64 のテスト。

DeepSeek Harness 向けの Jev を活用した意思決定レイヤープラグイン

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。

jev-decision-kitワークスペースのローカルJEVモデルがターンごとに選ぶスキル選択プレフィックスを注入し、エージェントが参照探索せず必要なスキルだけを読み込みます。別途セットアップ済みのjev-decision-kitワークスペース（Python .venv、host/preface_worker.py、models/jev/head.json）が必要です。なければ何も注入しません。

TypeSafe Jev（System One 意思決定モデル）を DeepSeek Harness の jev_decide ツールとして提供：noul、choice、score の質問にキャリブレーション済みの確率を返します。認証情報は DSH の credential seam を再利用し、429/529 のバックオフ再試行を内蔵。

Jev（System One）意思決定モデルのパラダイムを、OpenAI 互換の任意の LLM で利用できます — TypeSafe のキーは不要です。型付きの質問（choice/score/boolean）に対して確率分布付きの回答を 1 回の呼び出しで返す jev_decide ツールを登録します。

JeVが選んだタスク計画、進捗更新、段階別要約をDSHチャットに表示し、ネイティブ翻訳または軽量要約にも対応。JeV keyが必要。Jev serviceは外部呼び出しで課金の可能性あり。階層型の逐次/並列タスクフロー。

DSHの選択式プロンプトに人向けの型安全なJev助言を追加。既定はオンデマンドで、任意で自動要求も可能。推奨、確率、確信度、僅差警告、コピー可能な提案、ワンクリック採用、プロファイル別カード配置、一時的な判断設定を備える。任意の要求プレビューでは共通資格情報をマスクし、ローカル健全性確認とサニタイズ済み診断出力も提供。

DSH の実行前安全弁です。`tools/pre-execute` で全 bash/pwsh 呼び出しを捕捉し、まずオフライン静的ルール、次に TypeSafe Jev の System One モデルへ「このコマンドは実データを不可逆に削除/上書きするか」と確認して判定します。結果は allow/revise/block/escalate。revise はより安全な書き換えをモデルに返し、escalate は一度限りの人間トークンを提示します。残高不足や API key 不在時は黙って失敗せず明示。キー未設定なら会話で `guard key set` を求め、stdin から読みます。全判定を共有監査ログに追記し、人向け文面は zh-CN/en の二言語です。

タスクの prompt 誘導ルーティング、相互検証、定量チェックリストを含む JEV agent preset bundle。

任意で使えるJEV判断モードです。プロジェクトを決定論的に読み取り、範囲を限定した意味選択、ネイティブの認可チェック、デスクトップの認証情報設定を備えます。

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。

v0.8.6 は起動クラッシュを修正。Host runtime package は optional peer であり、インストール依存にはしません。TypeSafe Jev（System One 判定モデル）を DeepSeek Harness に end-to-end 統合し、7ツールを提供：`jev_decision`（1回で1–25件の並列・型付き verdict、noul/choice/score、信頼度調整、中央値266–484ms、文章回答なし）、`jev_choose`（2–10案を適合度0–3/リスクで順位付けし推奨案を選択）、`jev_batch`（0.8.6新機能：1–20テキストに1–5種類の判定、本文ごとに1回の実呼び出し・並列数制限、失敗行は推測せず生エラー）、`jev_usage`（ローカル計測・任意のローカル上限）、`jev_overview`、`jev_guard_status`、`jev_verify`（固定27問ライブ試験、並列6で26/27=96.3%）。台帳は既定 `$DSH_HOME/jev-usage.json` に永続化。Remaining は取得不能な残高ではなく、申告額から `balanceSince` 以降のローカル計測支出を差し引いて算出し、捏造しません。API key 不在は明示エラー、登録失敗は面ごとに隔離。クライアント側は refresh、サーバー側は Host 再起動が必要です。

TypeSafe Jev を活用した DeepSeek Harness 向けの意味的 tool routing、skill discovery、型付き System One 判定です。

1つの自然言語の目的からブラウザーを操作します。判断サービスが索引化された要素テーブルから次の操作と対象を選ぶため、クリックごとに1ターンではなく、DSHセッションはツール呼び出し1回で済みます。

DeepSeek Harness の agent-loop ゲート（pre-step、pre-execute、post-execute、ターン停止時）で Jev（TypeSafe System One）の判定を実行します。UI 依存はなく、任意の Harness 構成に組み込めます。

moqi 用 `/JevLoop` コントロールパネル。dsh-jev-loop のゲートと API key を、moqi の tuiHost 接続口を通じて表示します。

DeepSeek HarnessのAgentループ向け構造化判断レイヤー。危険な呼び出しのゲート、出力の自己点検、ツール範囲の縮小、プラグイン可能な裁定モデルによるループガードを備えます。