プラグイン

DeepSeek Harness から可視状態の Chrome および Edge Agent ウィンドウを制御するための BrowserSkill ブリッジ。ネイティブブラウザツール、アクセシビリティと VOM 観測、スクリーンショット、所有権のあるマルチセッション制御、ライブ Web UI オーバーレイを備えます。

アクセシビリティ優先の macOS コンピュータ操作: 最新の観測情報、古い状態の拒否、スコープ化された権限、安全な入力。

DeepSeek Harness 向け ROS2 デバッグツールセットとロボット状態視覚分析: ノード/トピック/サービス/アクション/インターフェース/TF 列挙、グラフ全体トポロジ JSON、rosdep チェック、承認ゲート付きビルドとカスタムメッセージスキャフォールド、GUI スクリーンショットとマルチモーダル視覚観測に加え、ヘッドレス RViz2 オフスクリーンレンダリング(ローポリのメッシュ、直接ピクセル読み取り、GPU パススルー — モーションは 30Hz レンダリング)と並列 VLM リアルタイム解析。

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、手をかけずに済むランタイムテレメトリ。各セッションのタスク、モデル階層、ツール、失敗、所要時間、ステータスを人が読めるジャーナルに自動記録し、統計セクションも備えます(純粋なオブザーバーで、ツールも LLM 呼び出しも注入も行いません)。

DeepSeek Harness の Windows デスクトップ自動化：アクセシビリティ優先の observe/act ループと 30 個の標準ツール（要素/座標ターゲット、auto/a11y/event 戦略ルーティング）、superseded-observations および no-replay セーフティセマンティクス、永続的なキルスイッチ、RuntimeId/rect-drift 陳腐化保護、チャットカードとフローティングパネル（ライブ ops、フレームウォール、環境自動検出設定）、低解像度モデル向けタイル化ビジョン記述、JSONL 監査証跡、pid 許可リスト。Windows 10+ および uiautomation と pillow を含む Python 3.9+ が必要（設定ページからインストール可能）。

Security-audit facts AI coding agents cannot compute, plus a verdict gate: euthyna history attributes deleted lines to commits and flags those from security fixes (--origins finds the first introducer), euthyna coverage reports which changed symbols no test ever invoked, and euthyna gate checks each finding against six gates, downgrading any without evidence to an observation.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.

DSH Plugin DevKit: runtime observation kernel, isolated debug boot, host contract tests, slot preview

Conversation-level multi-agent workbench for editable task planning, real child-session observation, plan-versus-runtime comparison, and evidence-backed recovery previews; tested with DSH 0.1.1-rc.2.

Clean Architecture reference library for DSH: 8 pinned reference repos (Go, Java, C#, Python) indexed into a local FTS5 database, with assertion rules, a review ledger, and a read-only observation panel.

Step-0 observation probe for dsh-compaction-audit: logs every compaction/* session event and probes whether shadowedSeqs still resolve to readable events in session.events. Observe-only; never injects, never blocks.

ヒューマンインザループツール(`human_task` / `human_task_ready_check`):ユーザーが実際の操作を実行したり観察結果(GUI操作、ゲームテスト、視覚確認、ハードウェアチェック)を返したりするまで、エージェントを一時停止します。セッション同意およびAFK在席チェックでゲートされ、Webタスクダイアログ経由で構造化されたJSON結果を返します。

チャットの画像を固定の OpenAI 互換ビジョンモデルへルーティングし、事実に基づく所見を選択中のメインモデルへ返します。セッション単位の所見はリプレイ・圧縮・再起動をまたいで再利用されます。

anywhere-claude-mem の git 同期を DSH のピアにする DeepSeek Harness プラグイン。セッション開始時に他マシンのメモリを取得し、claude-mem ワーカーに届いた新しいプロンプト/観察内容をプッシュします。

Memory bridge between DeepSeek Harness and ai-memory: runs ai-memory's finalize-session when a DSH session ends, so the observations it already captured become searchable wiki pages. Skips subagents, queues concurrent session ends, and sweeps sessions abandoned by a forced restart. Requires a separately installed ai-memory server with its DSH lifecycle hooks wired by hand — ai-memory’s own install-hooks does not support DSH; this plugin only finalizes what capture has already recorded.

A headless-first macOS Computer Use driver for DeepSeek Harness with AX-first observations, window-bound multimodal evidence, host-owned approval, and evidence-backed action receipts

Insight dock for the DSH Web GUI: lets an agent park a short, strictly-bounded side observation while it works, shows it above the composer, and lets the user ask to hear it later — with a context anchor that survives context compaction.

Linux X11 computer use for DeepSeek Harness: 9 tools (screenshot, move/click/drag/scroll mouse, type, key combos) driven by a zero-dependency Python XTest helper — native-pixel coordinates, per-action verification, optional auto-observation screenshot.

Human-in-the-loop tools (`human_task` / `human_task_ready_check`): pause the agent until the user performs a real-world action or returns an observation (GUI operation, game testing, visual verification, hardware checks), gated by session consent and an AFK presence check, returning a structured JSON result via a web task dialog.

Observational file-mutation rollback for the fs tools: write/edit pre-images are checkpointed as git blobs or snapshots and restored through a model-facing rollback_files tool or a /rollback command.