プラグイン

DeepSeek Harness用のローカルIMAP請求書ダウンロード、OCR、アーカイブ、Excelサマリーバンドル

Codex 風のワークフロー自動折りたたみ：完了したターンは「Xsで処理済み」という1行に折りたたまれ、最終的な回答のみが残ります。ツール呼び出しや思考ブロックはストリーミングに追従するライブサマリーのチップに折りたたまれます。段階的に展開でき、アンインストール時は完全に元に戻ります。

DSH Knitは会話に関連するワークスペース内のMarkdown、コード、画像、動画を順位付けして表示します。既定のBM25/IDF検索は直近の会話と文書のタイトル・要約・本文をローカル照合し、モデルもネットワークも使わず、データを外へ送りません。最近使ったファイル一覧ではなく全体を走査するため、再起動や新規セッション後も維持されます。関連度3段階、照合／参照理由、インラインプレビューを備え、Context Packをknit_docsとしてエージェントに公開します。閲覧時に帰属を固定する読み取り証拠、取得前に適用でき取り消し可能なピン留め／除外、行番号付きの参照・import・test証拠、再起動後も使える増分インデックスもあります。v0.23の任意ハイブリッド検索は既定で無効で、利用者がOllamaまたはOpenAI互換embeddingを設定した場合だけ有効です。送信するのはqueryと候補のタイトル／要約のみ（Markdownは冒頭最大60文字、コードは相対ディレクトリ、メディアはファイル名）；本文全体や絶対パスは送らず、loopbackなら端末内に留まります。v0.24は未コミット変更を読み取り専用git status（固定argv、shell不使用、環境allowlist）で関連付けますが既定で無効です。実プロバイダーで未検証のため検索改善は主張しません。

使用統計設定パネル:26 週アクティビティヒートマップ、キャッシュヒット率曲線付き日次トークントレンド、モデル毎ドーナツと内訳、時間範囲フィルター、サマリカード、ワンタイム履歴バックフィルとロスレス再構築。

Web版コンポーザー向けのターミナル風入力履歴：エッジファーストの矢印キー呼び出しでドラフト/カーソル位置を正確に復元、ブラウザローカルに永続化される履歴、Ctrl+Rによる逆方向検索、スライディングコンテキスト認識。0.5.0ではスマート入力レイヤーを追加——セッションをまたぐスニペット（/save、/load）、変数付きプロンプトテンプレート、再利用インサイト、圧縮サマリーのハイライト表示。

DeepSeek Harness (dsh) のための保護付きコンテキスト圧縮：LLM が提案し、deterministic ガードが処理 — verbatim ガード下での eager per-atom shrink (extract/summary/false) + 遅延 reference-graph eviction (0-LLM) + append-only ログからのバイト単位完全一致 recall。

改良版フォールドバー:ツール呼び出しと Think セグメントをステップフォールドバーに自動フォールドし、完了した各ターンをライブメトリクス(所要時間、TTFT、トークン、tok/s、キャッシュヒット)付きの単一ターンヘッダーに折りたたみます。最終サマリのみ表示。アニメーション付きポーカーカードを含むカスタム可能なリーディングアイコン(実行中はスーツが切り替わるカードアニメーション、折りたたみ時はデッキ、展開時はファン)を搭載し、公式フォールドモード用の設定行を備え、新旧両方の DSH バージョンに対応。DSH ソースへの侵入ゼロ。

低コストな動画理解ツール。video_understand ツールが Bilibili リンク / BV / ローカル動画を AVIS 情報層（ASR + シーン構造 + オブジェクト追跡 + YOLO ラベル）に変換し、要約 + Q&A を返す。質問主導のレイヤー間ダイナミックルーティング（L0 ASR / L1 オブジェクト追跡 / L2 キーフレーム VLM）、繰り返し質問向けの意味レイヤー再利用、質問ごとの予算上限を備える。Python エンジン: コア層には faster-whisper / opencv / yt-dlp が必要（約200-300MB）。任意の意味層を追加すると torch / transformers / ultralytics が約2GB 増える。付属の doctor --fix が venv をセットアップし、両方をインストールする。

会話の一部を選択して右側のサイドチャットで質問。AI の返信をそのまま、あるいは要約としてメインチャットに戻せる。

作業を名前付きタスクにラップし、タスクが終了すると、次のステップ境界でその全メッセージ範囲を1つのサマリーに畳み込みます。元のコンテンツはオンデマンドで復元可能です。

2026年8月17日の料金改定後のピーク/オフピーク料金に対応した使用量・コスト統計。フローティングサマリーパネル、セッション別内訳、日/週/月/年/全期間の使用状況ヒートマップを提供。

LLM-Wiki構造とSOUL.mdのペルソナを備えた、セッションをまたぐ長期Markdownメモリです。remember/recall/consolidate/forgetの各ワークフロー、埋め込み型メモリskill、pack/unpack移行ツールを提供し、アイドル時には実際の記憶を相棒の口調で思い出させます。既定では最初のユーザーメッセージ後、現在のセッションだけに注入します。ファイル単位の起動ブロック予算で索引ルート表の切れを防ぎ、last_accessを自動記録して重要度減衰を機能させるなど、保存庫の可観測性と保守機能も備えます。読み取り専用の健全性画面はサイズ・鮮度・lint一致を確認します。ページが `summary:` を宣言する索引コンパイラは1コマンドで索引を整形。ページリンクと共通タグを結ぶ対話型グラフはドラッグとホイール拡大に対応します。tag/type/salience/hot/staleで検索し、未接続ページの相互リンクを提案します。`checkup`レポートは優先度順の対応リストで終了します。運用詳細をオンデマンドskillへ移し、起動ペイロードを約23%削減しました。設定には脳とノード群のアイコン（シェルにプラグイン用アイコン枠がないため）と、このリポジトリを開くフィードバック項目もあります。DSHセッション形式v4（公式DeepSeek Harness 0.1.7+）が必要で、注入メッセージは生成元種別plugin:memoryを宣言します。

edit/write ツール行にインラインの +N −M バッジを表示し、折りたたみ可能な各ターンのファイル変更要約カードに整列した diff、レビュー、undo を備える。native edit/write、str_replace_editor、Code Dispatch のサブ呼び出しをカバーし、git は不要。

組み込みの DSH 圧縮サマライザーを 5 セクションの引き継ぎサマリーに置き換え、隠されたすべてのメッセージをセグメントディレクトリ内で読める状態に保ちます。

コンテキスト圧縮にHeadroom（Apache-2.0）のコード骨格方式とTokenPilot（arXiv:2606.17016）の推定器方式を採用。公表値はHeadroom: coding agentでtoken 20%減、JSONで60–95%減（同じ回答）；TokenPilot: 長期セッション費用を最大60%減。いずれも各プロジェクトの報告値で、本プラグインの測定/benchmarkではありません。DSHで圧縮プロファイル、Auto Compact閾値、骨格圧縮を設定。DeepSeek V4 tokenizerで計測し同一リビジョンの数を検証。非対応モデルはfail-openで元のツール結果を保持。ターン中の骨格圧縮と末尾の意図要約を公式JSONL圧縮内で行います。

タスク品質を落とさずにトークンを積極的に節約する DeepSeek Harness プラグイン：ツール結果の可逆な先頭／末尾切り詰め（既定）、grep 結果の折りたたみ、圧力トリガーによる dsh-compaction-basic への委譲、アグレッシブモード用の LLM 要約 CompactionEngine サブクラス。8 シナリオの合成スイートで入力トークンを 97.6% 削減し、すべての削減は dsh のイベントフローを通るため「モデル可視 = 記録済み」が保たれます。

Plastic LabsによるHonchoメモリプラグイン：セッション開始時にユーザープロファイル、セッション要約、関連結論を注入し、各ターンを秘密情報を伏せた上でバックグラウンドでHonchoへアップロード。さらに、honcho_search / honcho_chat / honcho_rememberツールと/honchoステータスコマンドを追加。他のHoncho統合と共有される~/.honcho/config.jsonを介して、hosted honcho.devまたはセルフホストインスタンスに対して設定されます。

Turn another computer into a remote Agent teammate: the worker runs its own DSH and a full Agent loop locally, so dispatched tasks keep running when the link drops and its model credentials never leave that machine. The hub dispatches through 8 remote_* tools, receives only a handoff summary plus an artifact manifest, and pulls finished products on demand — intermediate artifacts stay on the worker. Pairing-code onboarding, direct or relay transport for NAT, Web panel on both sides.

完了したターンに変更ファイルのサマリー行を追加し、セッション内の最新ターンのファイル変更を元に戻したり再適用したりできます。

Obsidian Agent Client（および他の ACP クライアント）から DeepSeek Harness を操作する ACP アダプタ：セッションの一覧表示、再開、フォーク、削除、セッションごとのモデル切り替え、1 行要約のプレビュー、外部 ACP セッションのインポート、Obsidian Agent Client の会話を dsh ネイティブのセッションストレージへの取り込み。DSH >= 0.1.5-rc.3 が必要。

DeepSeek Harness用の忘却曲線インプレース対話圧縮：最近のターンは逐語で保持、中盤のターンは構造的に脱水（LLM不使用）、古いターンは境界付き要約ペアに折りたたまれます — 境界付きメモリ予算での無境界会話。

Requirements interview before work starts: judges whether a request is clear, asks focused questions when it is not, in strict mode denies editing tools until the user confirms a four-part summary in chat, and keeps confirmed preferences in two-layer memory.

論文閲覧ワークベンチ。論文ライブラリ、PDFとMarkdownノートの並列表示、論文ごとの専用AIセッションを提供。ハイライトや領域スクリーンショットをノートへ直接追加し、選択箇所をページ番号付きで質問、ノートをその場で編集・自動保存。複数セッションをSummaryに統合可能。

DeepSeek Harness向けの疑似生活コンテキスト。毎ターン、workspaceの.life/から過去24時間のイベントをスライディング窓・セッション単位の差分更新/重複排除・世界要約付きで折り畳んだ通知として注入します。life_reactでエージェントが感情/思考/行動を生活ログへ記録し、次の世界更新に反映。持続する日常を持つロールプレイキャラクターを実現します。