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 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。

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）

全38種のopencodeテーマ(33 TUI + 4 desktop 2.0 + system)をDeepSeek Harnessへ移植:データ駆動型パイプライン(JSON → color resolve → DSH override)、ブラウザごとの永続化、等幅/プロポーショナルの選択、5種のコードフォント、タイポグラフィのみを保持するsystemフォールバックを備えています。

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。

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 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。

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。

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 (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。

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 向けの役割ベースのマルチエージェントチーム。/team コマンドが最大 12 の専門サブエージェント（プロダクト、アーキテクト、リサーチ、UI、バックエンド、フロントエンド、データベース、セキュリティ、レビュアー、QA、DevOps、ドキュメント）を編成し、共有アーティファクト（SPEC、PLAN、TASKS、STATE、REVIEW、TEST）上で 9 フェーズのゲート付きパイプライン（明確化、調査、設計、仕様レビュー、計画承認、実装、レビュー、テスト、納品）を実行します。品質ゲートはプロンプトで依頼するのではなくプラグインのコードが強制し、未完了のタスクは完了としてマークできず、品質上の指摘はレビュアーまたは QA 役が裁定し、カバレッジの不足や予算超過の手戻りはオーバーレイと /team status にライブ表示されます。ライブのチームオーバーレイ（フェーズ、役割ごとのモデルを載せた名簿、タスク DAG、アーティファクトのプレビュー、決定ボタン）、セッションをまたいで再開する永続チームモード、実行ごとのトークンと時間の集計を同梱。実行時依存ゼロ、ビルド手順なし。

チャットからキャンバス、そして作品へ——ComfyUI を DSH 内のビジュアルワークフロー IDE として操作。ComfyUI（ローカル/クラウド）を DeepSeek Harness Web に分割画面キャンバスとして埋め込み、エージェントがチャットで書いたプロンプトとスクリプトを目の前のキャンバスにライブ適用し、画像・音楽・動画・3D を生成。キャンバス操作（パイプライン構成、ワークフロー読み書き、ノード編集、配線、実行、パラメーター調整、デバッグ）、本番タスク（batch_run による一括パラメータースイープ、get_outputs で出力をチャットへ自動取得）、環境管理（ComfyUI のワンクリック起動、コアと全カスタムノードの一括アップグレード）。本パッケージは DSH 側プラグインで、ComfyUI 側ブリッジノードも同梱。

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。

Cordis /hongtou コマンド: 二段階パイプライン (LLM 構造化 JSON + 決定論的 Word 2003 XML テンプレート レンダリング)

DeepSeek Harness 向けの多層トークン最適化パイプライン: 出力ラダー、MCP の遅延ロード、圧縮ドライバ、キャッシュヒット報告。実際の DSH プラグイン API を基盤に構築されており、長時間セッションでは入力を約40〜60%節約。

AI Company Framework：一文をマルチエージェントの会社に変換 — 15個のフラットSkill（boss/pipeline/role-template/11ロール/generic customer-memory）、7種のワークフローテンプレート、AgentTeamsランタイム＋アクティビティパネル、セッション分離付き従業員サイドバー、Feishuボットブリッジ（bossと従業員別ボット、グループルーティング、自律プッシュ、人手判断ゲート、外部連絡先ガイド）、顧客別SQLiteメモリと3層メモリ（グループ横断マージ）、/companyモード切替、RAGなし。

DeepSeek Harness 向けのゲート付き数理モデリング技能セット。ステージゲート付きの5段階パイプライン、受賞論文の執筆パターン、感度分析、統計診断、コンテスト用プリセットを備える。

キャッシュ安定な段階的ツールディスカバリー：全リクエストで固定の tool_search と tool_dispatch、インメモリカタログ検索、Harness パイプライン経由のネストディスパッチ、ディスカバリーを跨いでバイト安定なネイティブツールリスト。

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。