プラグイン

明示的な DSH セッション体験をレビュー可能なネイティブ Skill ドラフトに変換し、ユーザー承認後にのみ保存する。

DeepSeek Harness 向けの WSL ワークスペース対応——シームレスな WSL ワークスペース体験を実現します。WSL の中に dsh を別途インストールする必要はありません。本プラグインをインストールすると、GUI から直接 WSL ワークスペースを追加できます。

DeepSeek Harness 向けタバーン管理パネル：キャラクターカード、ワールドブック、プリセット（セッションごとに分離）、メモリ要約、キャラクター関係網、ワンクリックのプロット選択肢、NSFW モード。フル体験には dsh-muv-engine と dsh-muv-table も必要（ステータスバー、プロット、変数テーブルを描画）。

入力体験の強化: 音声入力、AI補正、上書き防止、diffプレビュー付きプロンプト最適化、DSH UI言語に追従する自動ロケール切替。

AI コーディングエージェント向けのエンジニアリングワークフローシステム——必須の計画、TDD、検証、レビュー、およびインテリジェントなコードベースグラフ分析。

プロジェクト内の潜在的な UX 課題を検出: React/TypeScript コードを自動レビューし、各問題を特定して具体的な改善案を提示。

dsh 向けのプロジェクト記憶で、ネイティブな task-system 連携を持つ：セッションの todo とファイル読み取りを自動で要約し、クロスセッションの task records（task↔file links）にまとめるので、ワークフローを再コンテキスト化なしで切り替え・再開できる。読み取り時メモリ（事前スキャンなし）：コードの symbol を抽出し、ドキュメントを要約し、docs↔symbols を相互リンク。任意の TS semantic enhancement（TS が入っていれば自動オン）。経験ノートは自動重複排除。すべての想起には追跡可能な citation が付く。Pure JS、依存1つ、すぐ使える、静かに動作、オーバーヘッドゼロ。

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。

DeepSeek Harness に VSCode 風の編集体験を提供します：Monaco ベースの中央ファイルエディター（タブ、Ctrl+P クイックオープン、ステータスバー）と、エージェントの編集/書き込み結果に対するインタラクティブな差分レビュー（変更ごとの Keep/Undo、ロールバック、アーカイブ付き）を備え、再起動後も保持されます。

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZHバイリンガル) 用Expert-modeエージェントプリセット：チーフコーディネーターと17のドメインエキスパートサブエージェントによる自動タスク委任。機能：タスクボードスケジューラ（ファイルシステム状態機械 pending/ready/running/done/failed、依存DAG、原子的取得、リトライ、クラッシュ復旧）、品質ゲート（高リスクタスクの5段パイプライン：要件明確化・実装・検証・独立レビュー・統合、2ラウンド改修上限）、Five-Anchor制約（ターン毎のレビュー/収束/反ドリフト/協調確認/資源認識）、Near-distance Guidance（エキスパート毎のID/タスク/出力テンプレート）、プログレッシブ開示（約28%トークン節約）、エキスパート永続化、エキスパート間ファイルメッセージバス（直接P2P通信、コーディネーター中継ゼロ）、相互レビュー、体験プール、簡易タスク用ファストトラック、自動リトライ付き障害復旧。専門家：データアナリスト、コピーライター、法務、PM、フロントエンド、UI/UX、アーキテクト、ソーシャルメディア運用、グロースハッカー、量化金融、金融、バックエンド、DevOps、DB、QA、セキュリティ。

browser4-cli ランタイムをインストールし、Browser4 スキル(browser4-cli、browser4-experience、browser4-plugin、scent-miner)を DSH スキルレジストリに登録。自律エージェント、知的抽出、大規模 Web 自動化のための AI ネイティブブラウザエンジンを提供します。

HTTP 経由で PowerContext Server に接続し、想起・メモリ・引き継ぎ・経験・Skill を扱う DeepSeek Harness プラグイン。

deepseek.com の Web/アプリのチャット体験を DSH に再現: プロンプトをその場で編集して回答を再生成でき、メッセージごとの <i/N> バージョンページャー（ツリーモデル、会話をまたいでも安定）を備える。

自動セッション振り返り：会話終了後、有用な経験を再利用可能なスキルとして抽出しスキルライブラリへ——モデルが呼び出し可能。シグナル加速トリガー、手動実行、承認モード、スキルライブラリのガバナンス（アーカイブ/復元、直接削除はしない）。

DSH 向けの実行規律スイート。同一リトライの遮断、強制的な振り返り、todo の強制実施、メモリの重複排除、経験のスキル化（11 プラグイン+6 スキル）を提供します。

DeepSeek Harness向けローカルファーストのAgent Experience Network：トレースとライブマニフェストからタスクレベルの経験を抽出し、H0-H4エビデンスで採点、互換性で発見、明示的なレビュー後にのみ昇格。

テキスト専用モデルがチャットに貼り付けられた画像を扱えるようにします。ネイティブなヴィジョン体験、画像の一括表示、OpenAI互換の内蔵analyze_imageツールを提供。ヴィジョン対応モデルには影響しません。

DeepSeek Harness の判断コア：あらゆる決定に由来と根拠を与え計画を完遂へ導く認知ループ、実行経験を使える知識に凝縮する海馬メモリ、カスタマイズ可能なペルソナカード（名前・性格・話し方）。DSH ^0.1.0-rc.7 が必要です。

非公式（カスタム）プロバイダーのモデルに対して、reasoning effort、コンテキストウィンドウ、出力上限、画像モダリティのフィールドを自動入力し（データは models.dev 由来）、互換性の強化や reasoning effort の記憶といった UX 改善も提供します。

DSH Settings にネイティブ Store セクション追加:カタログ検索、タグフィルタリング、ソート、インストール、インストール済みプラグイン管理。

経験の筋肉記憶を活かしたタスク計画: 過去の解決策を条件反射的に想起し、LLM の能力にマッチさせ、教訓を自動的に永続化。

Cross-session experience memory for DSH. Lessons are evidence-graded, injected when the turn is about the same thing, and shown just before an action only when the record declares which call it applies to. A rule that holds whatever the turn is about — "always answer in Chinese" — can be marked **standing** and is then carried every turn: measured on 24 isolated real-model turns, a standing rule is followed 6/6 against 0/18 for the controls (empty store, same record unmarked, unrelated standing record). A guess still cannot become always-on: a standing record needs a verified passage like any other. What nobody looks up is retired, reversibly. Five tools, seven slash commands, zero runtime dependencies.

Evidence-governed experience memory for DeepSeek Harness

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.