プラグイン

OpenQuantum ブランディング、ブラウザメタデータ、PWA アセットをネイティブの DeepSeek Harness Web UI に適用します。

テキストのみのモデル向けデザイン忠実度 QA。`deepseek_vision` ツールが OpenAI 互換の任意の vision 経路から目を借りることで、モデルは実装がモックと一致するかを判断できます。これとともに、その判断の裏にあるベンチマーク（4 つの fixture、23 個の注入不具合、raw transcript）と、それが依拠する質問の規律も提供されます。

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。

DeepSeek Harness向けにマルチエージェント小説執筆プリセットをインストールします:1つの統括エージェントが、世界観構築、プロット、キャラクター管理、文章執筆、QAレビューという5つの専門サブエージェントに指示を出します。

dsh 用の QA プロジェクトワークベンチ：ブラウザ UI と 18 個の QA ドメインツールで、テストプロジェクト、要件、テストケース、欠陥、マイルストーン、レポート、承認ゲートを管理します。

ローカル文献ナレッジベース RAG：10 個のツール（kb_ingest、kb_search、kb_rag、kb_zotero、kb_dedup、kb_clear、kb_fetch、kb_scope、kb_stats、kb_status）、BM25+ベクトル+リランカーによるハイブリッド検索、クリック可能な DOI リンク付きの引用付き QA、単一ファイルの SQLite インデックス上の完全ローカルな bge 埋め込み。Python 3.9+ と pymupdf、faiss-cpu、sentence-transformers が必要です。`npx dsh-kb-rag-install` インストーラーがこれらをセットアップし、モデルを事前ダウンロードします。

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。

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。

役割エージェントのクルーとして作業を実行します。プロダクトマネージャーがPRDまたはDoDを作成し、あなたの確認を待ってから、アーキテクト、エンジニア、QA、レビュアーを起動します。各役割ごとにツールセットがロックされ、ディスク上のファイルを通じて作業を共有します。

DeepSeek Harness（DSH）向け DeepEye ビジョンプラグイン: 画像説明、OCR、VQA、UI レイアウト、クリップボード分析。

DSH-better-sidebar ベースのサイドバー質問タブ。Codex 風のサイド質問や Claude Code の /btw に似た機能を実現。

DeepSeek Harness 向けの QA オーケストレータプラグイン：エージェントがアプリを探索して証拠を残し、その探索した経路が決定論的に再生されます。ブラウザ、macOS デスクトップ、iOS、Android のドライバーを操作します。

DSH エージェント向けのアカデミックライティングツールキット: 論文アウトライン、タイトルと要旨の骨子、GB/T 7714 / APA / MLA 引用、表現 QA、提出前チェックリスト。

A focused end-user QA surface backed by native DeepSeek Harness sessions

Product Design workflow suite for DeepSeek Harness - a router plus nine pd-* skills carrying ideas from a minimum design brief through visual directions, evidence-grounded research and audits, URL cloning, frontend builds and a blocking design-QA gate.

DSH エージェント向けの翻訳ツールキット：文分割、用語・用語集の抽出、原文と訳文の QA（数値、単位、括弧）、トーンガイド、永続的なワークスペース翻訳メモリ。

Image and video production toolkit for DeepSeek Harness - background removal with quality tiers, local inpainting retouch, headline and logo compositing, batch platform-size exports and image QA reports; for video, AI subject matting with background replacement (RVM ONNX, plus a chroma-key path), animated titles with fade/slide/typewriter/karaoke presets, 53 transitions with stylized variants, and light-effect and grading presets with LUT support, alongside footage inventory, accurate cutting, subtitle burn-in, music mixing and platform-spec exports; it provisions its own local Python runtime through a bundled bootstrap script.

Quality suite: background tsc --noEmit diagnostics fed back after the agent edits TypeScript, plus a /code-review command running five parallel review lenses with confidence scoring; absorbs dsh-code-check and dsh-command-code-review.

Design mode for DeepSeek Harness: the design-loop agent preset plus design-principles and design-qa skill packs

テキスト専用 LLM 向けのビジョン機能。無料の Gemini と GLM のビジョン API を利用した、画像説明/OCR/視覚質問応答(VQA)に対応します。