プラグイン

DSH および他のコーディングエージェント向けの共有 Markdown メモリ。自動キャプチャ、ステップ前のコンテキスト注入、検索可能なリコール、レビューパネルによるメモリからスキルへの自己進化機能を備える。

Harness Desktop向けDSCODE：コーディング協業、セッション記憶、ブラウザーワークフロー、タスク管理。

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。

Jev DSH意思決定エンジン｜Agent Harness向けの構造化意思決定プラグイン。DeepSeek Harnessをネイティブサポート、iPolloWork経由でOpenCode、Codex Harnessをサポート。

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 System One のトリアージ、動的なツール削減、サブエージェントへの振り分けによるインテリジェントな token 最適化。

Jevの判断モデルまたはAgentツールでDeepSeek Harnessのセッションを自動分類し、タイトルに状態絵文字（作業中 🚧、ブロック ⏸️、レビュー 👀、完了 ✅、計画 💡、不具合 🐛）を付けます。ライフサイクルのシームレスな復旧、任意のJev推論（Jev APIキーが必要）、モデルツールの保守、視覚的な設定パネルも備えます。

DeepSeek Harness 向けの AX 優先の macOS computer use：安定した参照を持つアクセシビリティスナップショット、バックグラウンド入力、Unicode 入力、メニューとアプリ、set-of-mark スクリーンショット、オンデバイス OCR、検証済みアクション——macos-cu CLI にブリッジされた 11 のツール。

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。

DeepSeek Harness のための AX 優先の macOS コンピュータ操作:安定した参照を持つアクセシビリティスナップショット、バックグラウンド入力、Unicode 入力、メニュー、アプリ、set-of-mark スクリーンショット、オンデバイス OCR、検証済みアクション、そしてオプションの Jev(TypeSafe System One)セマンティックガード——1

モデルの記憶でなくオープンWebの根拠で主張を検証するskill。主張を検証可能な事実に分け、分野別の一次資料優先順位に沿って国内外を並行検索し、一次ページを取得・種別評価、反証語で再検索。結論先行で各記述に完全URLと引用位置を付け、未検証/判定不能を確認済みと分ける。キー設定時は3つの判定を任意のTypeSafe Jev（System One）へ委ねられる。キーなしなら決定論的ルールにfallbackし、モデル判定は確信度を下げる場合にのみ使う。

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。

TypeSafe Jev をファーストクラスの Cordis サービスとして、また DeepSeek Harness 向けのモデル可視ツール 3 つとして提供します — 既定でオフライン、外向き通信は開示、決して既定で有効にはなりません。

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。

DeepSeek Harness向け中国語マルチエージェントworkflow。役割別model fallback、version管理されたMermaidタスク計画、独立したAgent/ Jevレビュー、継続的な専門家協業、純関数の計算ツールを備えます。

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。

5層の意図認識パイプライン（ルール、pgvector検索、Jevスコアリング、ファインチューニング済み調停、LLMフォールバック）。シナリオ管理UI、PostgreSQLストレージ、配布可能なAPIサービスを備える。

DeepSeek Harness向けブラウザprovider。Webタスクを受け、HTMLやスクリーンショットではなく、現在のページで可能な操作を示す索引付き表を見ながら実ブラウザを段階的に操作する。各段階はモデルの完全なターンでなくJevを1回呼び出し、リポジトリbenchmarkでは中央値1.1秒（chat modelターンは2.8–3.6秒）。会話には結論のみ返し、ページでcontextを増やさない。操作先は読み取り直後のページから選び、ページ変更時は読み直してから操作。Session所有ブラウザを使い、attach modeに切り替えない限り普段のChromeには触れない。

DeepSeek Harness (DSH) の推論レベル自動選択プラグイン：各メッセージがどれだけの思考量に値するかを Jev System One モデルが判断し、モデルが宣言したレベルに応じて段階を自動導出します。コンテキストエンベロープにより「続けて」といった追加質問が話題の深さを引き継ぎ、低信頼度は上に丸め、いかなる失敗も静かに元のレベルを踏襲します。 | メッセージごとの Jev 駆動の推論エフォート：各モデルの公称値から導出されるモデル別のはしご、追加質問が話題の深さを継承する固定サイズのコンテキストエンベロープ、同点は上位に、あらゆる失敗経路での静かなフォールバック。

DSH向け意思決定レイヤー。プロバイダー非依存の型付き判断（まずJev）を、ツールのガードレール、モデルルーティング、結果判定、マシン承認の接続点の背後に配置します。

DeepSeek Harness向けJev採点コンテキスト圧縮。重要なメッセージを残し、重要でないものを圧縮します。