プラグイン

17のBioDSH解析スキル（シングルセル、バルクRNA-seq、生存分析、回帰、ANOVA）を備えたバイオインフォマティクス用エージェントpreset。2,000超のスキルライブラリをskill_libraryツールで検索し、メッセージごとのスキル選択と時間・ステップ収束ガードを備える。

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。

MCP経由でAIチャットからOriginLab Originの科学プロットを操作します。62のツール。モーダルダイアログ監視、LabTalk安全ゲート、release/reconnect、初期値・固定・重み付きパラメータによるフィッティング、きめ細かなプロットとシート編集、マトリックスツール、FigureSpec宣言型YAML（diff・リプレイ可能）、MCP Resources読み取り専用スナップショット、matplotlib-figureブリッジ、パネルラベル付きPowerPointアセンブリ、Graph Galleryテンプレート検索、EPSエクスポート、ファイルアクセスホワイトリスト、ビジュアル回帰ベースライン、決定論的読み取り検証付きの編集可能なOPJU成果物。

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。

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 プラグイン向けの評価 harness: YAML で定義したケースが実際のヘッドレスエージェント実行を駆動し、ツール呼び出し・引数・結果・token 使用量をアサート。CI での回帰検知用のベースラインゲート付き。

設計書や計画をコードベースの事実と照合する主張検証スキル。振る舞いに関する主張は状態機械やデータモデル向けの実行可能なロジックプリミティブ検証へエスカレーションし、前後比較のリグレッション、ドメイン制約、並行性リスクのマイニングも行います。

DeepSeek Harness の自己進化プラグイン：エージェントの動作を観察し、LLM 経由で自身のアセット改善を提案し、各提案をサンドボックス化された試行エージェントで検証し、検証済みの変更のみを適用。バージョン管理された台帳と回帰時の自動ロールバックを備えます。

DSH セッションの行動ドリフトレポート：2 つのセッションログを比較し、ツール順序の一致度、ツール構成、推論量、タイミング、再試行、対象ファイルを報告します。任意の CI しきい値ゲート付き。依存関係はゼロです。

DeepSeek Harness経由でStataを実行します。ネイティブのStata AI SkillサービスはDSHとともに自動起動し（macOS/Windowsバイナリ同梱）、手動設定なしで回帰分析、do-file、計量経済学ワークフローを実行できます。

DeepSeekHarnessエージェント向けフロントエンドGUIのデバッグ／テスト。36個のbrowser_*ツールで、Web/Chromium上の構造化GUI自動化、視覚比較、動的フレーム解析、ネットワークデバッグを行います。

アイドルエージェントターンのサーキットブレーカー：agent/assistant-stream を監視し、45 秒経過後、80000 推論文字後、または退化した繰り返しパターン（完全繰り返しユニット、文テンプレート繰り返し、疎繰り返し、6-gram 密度）に達した時点で、推論のみ（テキストもツール呼び出しもなし）を生成するターンをキャンセルします。トリップ時には次のアクションをツール呼び出しとする継続命令を注入し、11 件のリグレッションケースと各ゲートごとの調整を提供します。

dsh-lint-loop v0.7.0は、観測可能なshell/bash/pwshとファイルツールの変更を対象に、範囲を限定した読み取り専用の証拠確認を追加します。証拠が不確かな場合はincompleteのままです。[Release](https://github.com/lemonxiny55/dsh-lint-loop/releases/tag/v0.7.0)

DSH Web シェル用のモバイルアダプター：オーバーレイのサイドバー/詳細ドロワー、768px 未満でのレスポンシブなコンポーザーと設定、デスクトップ側の劣化ゼロ。

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。

/dshpp slash commandでharnessのsession logからセッション/token使用量、cache hit率、推定費用を報告。リポジトリにはライフサイクル、provider、session、プラグインセキュリティを管理するCLIとローカルWeb consoleも含まれます。

系譜付きの決定・目標メモリ。明示的なコマンドとモデルツールが決定を決定論的に記録し、ステータスカードがcompactionをまたいで決定を再固定します。BM25+jieba検索を備えたロスレスなイベントストリームがそれを支え、シナリオレベルの忠実度回帰スイートがリリースをゲートします。

DeepSeek Harness から Stata を実行：ネイティブ Stata AI Skill サービスが DSH とともに自動起動（macOS/Windows バイナリ同梱）し、回帰、do ファイル、計量経済学ワークフローを手動セットアップなしで実行可能。

エージェント成果物のための独立したブラウザー受け入れテスト。JSON 仕様を入力し、実際の Chromium の判定を出力します。

ブラウザーの不具合を記録し、期待される結果を固定して、新しい元コードの対照版で修正を検証します。

プラグイン作者向けの契約回帰ハーネス：スクリプト化された LLM アダプターが分離子プロセスで実パイプラインを駆動し、セッションイベントをアサート（load/contract/behavior/fault の各層）。API キー不要、CI 対応。

Merges your configured, runtime-registered and locally cached models into one panel, probes and minimal-request tests them, pulls each channel's upstream /v1/models catalog, and chains the keepers into named schemes. A virtual ModelPool provider fails over at request time with per-model cooldowns, exponential backoff, image-request avoidance for text-only models, and a 10-minute memory for rejected reasoning levels. Adds a token ledger by day and model with CSV export, and 21 regression probes. Not a fork of dsh-llm-fallbacks.

Records a session as a run, replays it in an isolated workspace copy with another model or prompt, diffs the two trajectories side by side, aggregates runs into a task × variant matrix, and gates regressions with task assertions and a CI exit code.

Agent application development evaluation skill (skill bundle) for DeepSeek Harness: offline/online suites judged from audit side effects, baseline diff with zero tolerance for safety regressions, and mutation tests proving the evaluators themselves catch regressions. Framework-agnostic - needs a callable chat endpoint and queryable tool-call records. DSH host compatibility is deliberately undeclared.