プラグイン

DSH Web UI 向けデスクトップペット: 25 種の透過アニメーション、画面徘徊、クリック反応、ドラッグ操作に加え、再現可能なアセット生成パイプラインを搭載。

ホワイトボックス AGI アーキテクチャの探求：メタ認知（自己認知ループ）、継続学習（知識フライホイール）、世界モデル（条件空間、時空間記憶グラフ）、自己改善（ブートストラップ規律）、ゼロ LLM ホワイトボックスパイプライン、監査可能な信頼ガードレール。

DeepSeek Harness のマルチデバイス・リモートアクセス：スマートフォン、タブレット、ブラウザー、または別のコンピューターから、エンドツーエンド暗号化チャネル（Noise IK + 適応型リレー/WebRTC トランスポート）経由でアクティブなセッションを継続できます。デバイス認可、ApiProxy 限定のリモート機能、dsh-file-viewer による読み取り専用ファイルプレビューを備え、シェル、リモートデスクトップ、書き込みアクセスはありません。

DeepSeek Harness のマルチデバイスリモートアクセス：エンドツーエンド暗号化チャネル（Noise IK ＋ アダプティブリレー/WebRTC トランスポート）経由で、スマートフォン、タブレット、ブラウザ、または別のコンピュータからアクティブなセッションを継続可能。デバイス認可、ApiProxy 限定のリモート機能、dsh-file-viewer による読み取り専用ファイルプレビューに対応し、シェル、リモートデスクトップ、書き込みアクセスは提供しません。

dsh向け因果メモリ。causal-memoryサーバーの17ツールをクリーンな名前（`mcp__`プレフィックスなし）でマウントする依存関係ゼロのMCP stdioブリッジです。ローカルSQLiteストアに、圧縮後も残る型付き関係（caused / enabled / prevented）の決定→結果エッジと、固定されたシステムプロンプトセクションを保存します。PATH上にcausal-memoryサーバーバイナリが必要です（`pip install causal-memory`、またはビルド済みリリース）。

opencodeの全38テーマ（TUI 33、デスクトップ2.0が4、system）をDeepSeek Harnessへ移植。JSON→色解決→DSH上書きのデータ駆動パイプライン、ブラウザーごとの保存、等幅/プロポーショナル選択、5種類のコードフォントを備え、systemフォールバックでは文字組みだけを維持します。

DeepSeek Harness 用のデータ品質チェック:プロファイリング、クリーニング、検証パイプラインと構造化レポート。

DeepSeek Harness 向けの定量 R&D ツールキット。市場データ、指標、ファクター評価、ウォークフォワード ML 検証、リスク（VaR/CVaR/ドローダウン/Beta と Kupiec POF）、オプション、債券、FICC、ファンドシミュレーションを含む 6 分野 59 ツールを備え、PDAT→PET のエンドツーエンド研究パイプラインを提供します。

QA パイプラインを 10 個のエージェントスキルとして提供: 要件分析、テスト戦略、ケース作成とレビュー、E2E（Playwright）と API 自動化、探索的テスト、回帰スコープ、バグ分析。フォーマットルール、リスクモデル、スキーマバリデータを備えた共有ナレッジベースが基盤。

lowtide: dsh向け人間判定のオフピーク時バッチタスクパイプライン（ピーク/谷間の価格認識）

DeepSeek Harnessの思考言語を制御。「Default English」は回答だけを質問の言語に合わせる設定、「Simplified Chinese」は思考も中国語に固定します。最小orderで先頭に描画するシステムプロンプト節を注入し、より早い/小さいorderで参加するプラグインに備えassemble pipelineの並べ替えをガード。任意で各ターンのユーザーメッセージ先頭に冪等マーカー付きテキストを追加します。Settings → Generalから切替でき、schemastery >= 3.18.3のホストでは即時反映。

DSH 向けのマルチエージェント数学研究プリセットを 4 つインストールします。v2（複数検証者による討論を伴う確率駆動パイプライン）、v3（プランナーエージェントと再利用可能な手法ライブラリを備えた論文形式の Markdown 知識ベース）、v4（メッセージを送り合い会合する永続的な自己組織化レジデント）、v5（academician が作業を分解・割り当てし、研究者が投票し、臨時ワーカー、グループチャット、compare-and-set タスクボードを備えた研究所）。4 つすべてがチェックポイントからの再開、人間の介入、任意の Lean 形式検証スイッチ（off/encourage/require）に対応し、証明が通ると投票が Lean 記述の忠実性チェックになります。

DSH 向け深読・要約ツール：プラグインパーサー、MapReduce 並列深読サブエージェント、JSON Schema 出力、冪等キャッシュを活用し、書籍・論文・動画・ウェブを構造化された Obsidian ノートに変換します。

DSH Web GUI向けAI画像/動画生成。チャネル別モデル一覧とモデル系列ごとのリクエスト形式（gpt-image、Grok Imagine、Nano Banana、Seedream、GLM-Image、Qwen-Image、MiniMax image-01、DALL-E 3）、サイドバー生成スタジオ、ノード式無限キャンバス、ファイルプレビュー、キャンバススキル、プロンプトテンプレートを備えます。動画はテキスト/画像からの生成、最初/最後のキーフレーム、複数参照に対応し、非同期の送信/ポーリング/ダウンロード、ホスト側動画ツール、キャンバス動画ノード、ローカルffmpegで2つ以上の動画ノードを1本のMP4へ結合できます。

DSH Web GUI 用のモバイル Web シェル。オーバーレイのドロワー、ドラッグ可能な FAB、モバイル向け composer 修正、そして composer の上に固定されたフローティング画像アップロードボタン（ネイティブのギャラリー/カメラ、検証済みの add-images パイプライン連携）を備え、デスクトップ側の回帰はありません。npm では dsh-webui-mobile として公開されています。

DeepSeek Harness 向けのトークンコストパイプライン：プレッシャーを考慮した階層的コンパクション（コンテキストプレッシャー 40% 未満ではロスレスな射影、それ以上では LLM 要約）、エージェントごとのツール許可リスト、vision 要約による長文の画像化、プレッシャー・階層・節約トークンを追跡する /token-status コマンド。

ARS Claude Code プラグイン（GitHub で 44k+ スター）から移植：DeepSeek Harness 向けの学術研究スキル — 深層研究エージェントチーム、論文執筆パイプライン、多角的ピアレビューパネル、エンドツーエンドのオーケストレーターに加え、16 個の /ars-* コマンドを提供します。

DeepSeek Harnessバンドルは、長文制作（学術論文、産業分析、ビジネス解説）を9役のパイプラインに変換するスキルを登録：並列実行のT1文献/T2データ/T3ケーススカウト、コーディネーター実行のT4アナリスト、T5ライター、T6批判的伴侶、T7監査人、T8ファイナライザー、T9査読者。6フェーズにわたる三角証拠検証、23項目Mゲート、中国語AIトレースゲートを含むG0-G14監査、ジャーナルマッチング付き査読採点、4つの人間チェックポイントを備えます。`dsh plugin add lunheng-article-pipeline`でインストール（package.json#dsh.bundle.patchとスキル登録用lib/index.jsエントリ）；T1-T9のロールカード、テンプレート、ゼロ依存検証スクリプト11本、5言語README付き。

マルチプラットフォーム調査・ディープサーチパイプライン：harvest_scout が GitHub、Web、Twitter、Reddit、小紅書、Bilibili、YouTube を並列探索し、harvest_deep_research が自動で総合調査レポートを作成。抽出、クロスソース検証、信頼性監査も。

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。

DeepSeek Harness向け役割別Multi-Agentチーム。製品、設計、frontend、backend、レビュー、QAが9段階のゲート工程で成果を出し、継続利用できるチームも構成可能。実行時依存/ビルド不要。

一行の要件から検証済みの納品までを実行。TeamFlowはトリアージ、PRD、設計、技術計画、並列開発、欠陥修正を伴うQA、受け入れの各段階を進めます。12個の `teamflow_*` ツールと、ライブのパイプライングラフ/バックログカンバンを備えた作業台を提供。各要件のフォルダーにPRD、設計、技術計画、QA報告、受け入れ記録を保存します。

DeepSeek Harness 向け「単核執筆」プラグイン：量子化された小型モデル向けにツールを徹底的に簡素化し出力を堅牢化。オンデバイスモデルで長編小説パイプラインをローカル実行するのに適しています。