プラグイン

WeKnora ナレッジベースに対する読み取り専用の 4 ツール: ナレッジベースの一覧表示、ハイブリッドなパッセージ検索、1 つのドキュメントのチャンクを順序通りに再構成、再開可能なセッション ID を持つ WeKnora 独自の引用付き RAG または ReAct エージェント応答。

Settings - General - Thinking languageで選んだ段階に応じ、モデルの推論言語を固定する。簡体字中国語、または返信だけを制約して推論はモデルに任せるdefault tierに対応。order -1000000のsystem-prompt節を注入し、assemble処理の最後に先頭へ戻す。固定節に従いにくいモデル向けに、各ユーザーメッセージの前へターン単位のコピーを置く任意機能もある。

エージェントのプロンプト、ツール、可視スキル、サブエージェント、フォールバックモデルを視覚的に構成し、複数を組み合わせてチームにできます。ホストのプリセットファイルを書き込んだり編集したりすることは一切ありません。

DeepSeek Harnessのデフォルトシステムプロンプト管理プラグイン。Web GUIの「Settings」で、各セッションのラウンドに組み立てられる最終システムプロンプトを閲覧・検索・上書きできます。

OMK — Observe. Measure. Know. AI アプリケーション向け証拠裏付けされたナレッジ変更。

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。

DeepSeek Harnessの中国語ローカライズ：system-prompt/assembleウォーターフォール経由で、すべてのシステムプロンプト、ツール説明、ランタイムコンテキストを実行時に中国語へ翻訳します（1788エントリ、ソース変更不要、アンインストールで英語復元）。

DeepSeek Harness 用コンテキストアセンブラプラグイン:トピックブロック型コンテキスト組立、水圧トピック分割、ツールトレース/書き換え、リアリティ想起注入、ハンドオフ計画。

A full-screen novel-writing workbench: chapter board, draft candidates reviewed and merged paragraph by paragraph, plot summaries carrying an index header, and a writing pack assembled from the outline, character cards and earlier chapters. It also reads a shelf of finished books you import, extracts their writing habits in one run, merges them into a single style standard, and puts that standard in the prompt for every later generation.

DeepSeek Harness向け判断コア。認知ループが判断ごとの出典と帰属を示して計画を完了へ導き、hippocampus memoryが経験をjournal ledger、episodic archive、低信頼度の減衰として知識化します。設計上の責務・基準・出典との結び付きを定義し、dsh-linghun-assembler経由でA2A記憶管理チームを提供。DSH ^0.1.0-rc.7が必要（rc.2対応）。

Memory-assembly team for DeepSeek Harness: every message triggers a five-step cognition loop (judge, retrieve, assemble, feedback, calibrate) carried by role-playing subagents (judge, retriever, archivist, advocate, editor, scribe), using BM25 retrieval, time-ordered material, and LLM assembly to build useful material packs injected into linghun. Works with dsh-linghun.

Model attribution panel for the dsh web chat — local, zero-network structural fingerprinting (template token leaks, glitch canaries, tokenizer usage-vector matching) that scores which of 29 AI vendors a session's responses most resemble, with a per-claim evidence ledger and a 12-probe active battery.

Council of High Intelligence: 歴史的人物 18 名によるシンクタンクを編成し、多視点の構造化討論を実施。ライブ DAG サイドパネル、SQLite 実行履歴、.council.yaml によるプロジェクトごとのデフォルト設定。

DeepSeek Harnessが組み立てるプロバイダーニュートラルなコンテキストそのものを、検査、測定、検索、比較するためのツール。

SodaMem デーモンに支えられた双時間（bi-temporal）メモリ：各ターンの組み立て時に想起内容がプロンプトに寄与され、終了したすべてのターンが取り込まれます。読み取り経路ではツール呼び出しもモデル呼び出しも発生しません。想起された各事実は出所のターンを引用し有効期間を持つため、上書きされた事実は取得されなくなります。

DSH hardware sandbox plugin: assemble a 3D scene of ESP32 / BME280 / PIR / LED components with protocol- and voltage-checked port wiring, run real Python project code in the loop against simulated I2C/GPIO hardware with fault injection, let networked device simulators report over HTTP to a real backend (validated end-to-end against a live seat-reservation system), observe a real device read-only and map its state onto the scene, and add support for new boards through data-driven pin definitions. Ships 16 hw_* agent tools plus a bundled SKILL.md.

DeepSeek Harness向けのSSQ(中国福利彩票双色球)ヘルパー:1000回分の抽選トレンド追跡、6つの予測モデルによるアンサンブル投票、構造分析、およびssqツールによる胆拖(ダントゥオ)/ランダム生成に対応します。

Turns a Minecraft Java save into a Blender cover or animation: scans the .mca region files for flat open ground, exports the terrain to OBJ, and drives Blender headless with MCprep materials, the BPS character rig and three-point lighting. After each render it reviews the frame with OpenCV for facing, ground contact, exposure, lighting and composition, then re-renders with adjusted parameters when a check fails. Requires Blender 4.2 LTS or newer and Python 3.10+ with opencv-python and numpy; the first run assembles the Minecraft assets with the bundled setup command.

Semantic code search for DeepSeek Harness: registers two native tools, semble_search (find code by describing its behaviour, returning ranked file:line hits) and semble_find_related (neighbours of a known location), which run the Semble CLI via uvx, plus one bundled routing skill. Requires uv on PATH; the first query on a repository builds its index.

Standalone prompt assembly with a source registry, custom text, strategy editing and previews, and per-session strategy snapshots through DSH public hooks.

System-prompt surface drift gate: every section any plugin or preset contributes to the assembled system prompt is hashed and baselined; a silent rewrite of what the model is told fails loud.

Host-side long-task detection for small-context local models: long outputs are scaffolded into a parts skeleton (one part per reply, then assemble), and multi-step work into a PLAN.md ledger with notes/ (plan first, one step per reply). Detection is heuristic and host-side, so it does not depend on the model judging its own limits.

Read, build and take apart EPUB 3 books with no external dependency — the ZIP reader/writer and the XML scanner are both built in. Inspect metadata, reading order and TOC for structural problems, assemble a book from chapters, or split one back into per-chapter HTML.

Wire-level LLM inspector: captures the raw HTTP request and response bodies of model provider calls and attributes each capture to the session that caused it through the llm/stream waterfall. The request pane renders the body as a collapsible tree with per-node sizes — one measured request was 98.6% a single 973-entry array — and the response pane reassembles the OpenAI-style SSE chunk stream into reasoning, content, tool calls and usage. Shown in a Conversation View tab and a loopback viewer page.