MIT ライセンスのローカルファーストなコンテキストグラフ。DeepSeek Harness（dsh）にネイティブに動作し、キャンバス上の配線でモデルが次に見るコンテキストを決定。本機の agent セッション横断の読み取り専用 MCP 検索も提供。Node 22.19+ と DSH 0.1.2-rc 以上が必要。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-09-06
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Recover the exact past conversation that introduced a code change or a concept
The matching turn across your local Claude Code, Codex, DeepSeek Harness and ThoughtDAG sessions, with the file/line or phrase it referenced
Developers and researchers who want to recover decision context from scattered agent logs instead of re-reading everything
Cut contaminated context and improve the next answer
A cleaner answer after deleting a wire, with less irrelevant history and fewer context-driven hallucinations
Anyone using LLMs who wants visible, editable control over what the model sees next
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Node 22.19+ (the README states "Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later")
- DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later
インストール手順
- 01
Run `dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag` to add the web plugin
$ dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag
- 02
Run `dsh web` to open the harness web UI and use the 对话 | 思维图 switch
$ dsh web
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Installed as a DSH web plugin (`dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag`); renders as a canvas view inside the harness web UI (对话 | 思维图 switch)
Read-only MCP context search
a code file, an exact phrase, a URL, or a paper→the matching turn across your local Claude Code, Codex, DeepSeek Harness and ThoughtDAG sessions
Editable context canvas (Session Atlas)
agent sessions and nodes→a merged, editable thought graph; continue from any node and bring the result back to the graph
Source sessions remain read-onlyHarness-native model calls
a question asked on the canvas→the answer streams back into the node and stays in the harness session log
Local-first backup & Thought Map export
the canvas→automatic folder backup of real files; export of the node/wire structure as a light or dark Thought Map
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Developers and researchers who want to recover decision context from scattered agent logs instead of re-reading everything
- Anyone using LLMs who wants visible, editable control over what the model sees next
不向きな用途
- Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later — older Node or DSH versions are not supported.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later — older Node or DSH versions are not supported.
- Source agent sessions stay read-only; ThoughtDAG indexes and mirrors them but does not modify the original logs.
- Session Atlas currently supports local Claude Code, Codex and DeepSeek Harness sessions, with more agent integrations still in development.
readme_verified
06よくある質問
DeepSeek Harness に ThoughtDAG をどう導入しますか？
`dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag` を実行し、次に `dsh web` を実行します。プラグインにキャンバスが同梱されているため ThoughtDAG を別途入れる必要はなく、Node 22.19+ と DeepSeek Harness 0.1.2-rc 以上があれば足ります。
harness 内で ThoughtDAG は独自の API キーが必要ですか？
いいえ。DeepSeek Harness 内ではモデル呼び出しに harness 自身のプロバイダーとキーが使われ、ThoughtDAG は独自のキーを追加しません。画像やリンクの取得も harness の添付ストアを経由します。
キャンバスはモデルのコンテキストにどう効きますか？
配線こそがコンテキストです。ノードに配線されたものがまさにモデルが次に見るもの。一本消して再度聞けば、同じプロンプトでも異なる回答になります——図を編集するとは、モデルの記憶を編集することです。
Session Atlas はどの agent セッションをキャンバスに載せられますか？
現在は本機の Claude Code・Codex・DeepSeek Harness セッションに対応しています。ソースセッションは読み取り専用で、さらに多くの agent 統合が開発中です。
データはローカルにありますか？
はい。デスクトップアプリではキャンバス・キー・ドキュメントのすべてがあなたのマシンに留まり、PDF がマシンから出ることはありません。ウェブデモではモデル通信はブラウザ直結で、キーがサーバーに触れることはありません。
07関連する DSH ワークフロー
weknora
by tencent
オープンソースのLLMナレッジプラットフォーム。生ドキュメントを検索可能なRAG、自律推論エージェント、自己更新型Wikiへ変換する。
honcho
by plastic-labs
ステートフルなエージェントを構築するためのメモリライブラリ。会話履歴や状態を管理し、長期的な文脈保持を実現します。
mirage
by strukto-ai
AI エージェント向けの統合仮想ファイルシステム
reme
by agentscope-ai
エージェント向けのメモリ管理キット。「Remember Me, Refine Me」――記憶の保持と改善を支援します。
08データと出典
ThoughtDAG runs as a view inside the DeepSeek Harness web UI: a 对话 | 思维图 switch above the chat.
The canvas is where you decide what the harness sees next; the harness runs the turn.
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-09-06。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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