DeepSeek Harness のネイティブな Web プラグイン。タスクごとに作業状態・思考戦略・品質ゲート・自己進化を組み合わせ、分離された人間レビュー型の学習ループで永続的なルールを提案し、プロジェクトファイルには触れません。
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
2026-08-25
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
固定ペルソナではなく、タスクごとに動作モードを組み合わせる
入力欄に表示される現在の組み合わせコントロール（作業状態 · 思考戦略 · 品質ゲート · 進化）と、グローバルな学習ルールを管理する最上位の「自己進化モード」設定
Agent の動作を制御可能かつレビュー可能にし、継続的に改善したい DeepSeek Harness Web ユーザー
完了済みセッションを、永続的で人間レビュー待ちの好みへと育てる
分離された学習リクエストが候補ルール（アイデンティティ・好み・作業要件）を提案し、明示的な承認後にのみグローバル learned instructions へ書き込まれる
セッションをまたいで安定した好みを学ばせつつ、挙動が静かに変わることを望まないユーザー
各完了レスポンスを独立してリスク・受け入れ審査する
対抗的／受け入れ審査レポート（未達要件・根拠のない結論・見落とし・リグレッション・反例・セキュリティリスク）を該当レスポンスの下に表示
ハイリスクな回答を出す前に、証拠に基づく審査を必要とするチーム
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Web plugin loader、client UI slots、storage domain、Trajectory と、参照される DSH サービス（fork/subagent、直接 llm、planMode）をサポートする DeepSeek Harness ビルド
インストール手順
- 01
npm 経由で固定バージョンを DeepSeek Harness Web profile にインストール： `npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @graysilver/dsh-evolve-modes@0.3.1`
- 02
DSH CLI がグローバルに入っている場合は短縮形を利用： `dsh plugin --profile web add @graysilver/dsh-evolve-modes@0.3.1`
- 03
あるいは GitHub Release パッケージを直接インストール： `dsh plugin --profile web add https://github.com/GraySilver/dsh-evolve-modes/releases/download/v0.3.1/graysilver-dsh-evolve-modes-0.3.1.tgz`
導入成功の確認
- Web profile を再起動すると、入力欄ツールの横に自己進化モードコントロールが表示される。最上位の「自己進化モード」設定を開くとグローバル学習ルールを管理できる
03DSH 統合と能力の範囲
DeepSeek Harness の独立した Web プラグイン：入力欄のコントロールで作業状態・思考戦略・品質ゲート、および人間が承認したルール提案をグローバル learned instructions に書き込む自己進化ループを組み合わせます。
組み合わせ可能なワークフローコントロール
タスクごとの作業状態・思考戦略・品質ゲート・自己進化の選択→入力欄に表示される現在の組み合わせバッジと 4 次元コントロールパネル
分離型の自己進化ループ
完了済み Agent セッション（ソースセッションあたり最大 100 件の学習メッセージ）→人間がレビューするルール提案。承認済みルールは `<dsh-evolve-modes-learned-instructions>` マーク付きの system prompt section に書き込まれる
各学習は専用の単一 learning persona/system prompt を使用し、バッチを 1 つの構造化 JSON ユーザーメッセージとして渡す承認済みルールはプラグイン独自の永続ストレージのみに書き込み、AGENTS.md・CLAUDE.md・プロジェクトファイルには絶対に書かない対抗的レビューゲート
親 Agent の完了済みレスポンス→未達要件・根拠のない結論・見落とし・リグレッション・反例・セキュリティリスクを対象とする独立レビュー報告。証拠・欠落・フォローアップのみを報告し、静かに書き換えない
完了済み親レスポンスごとに 1 回の追加モデル呼び出しとレイテンシが発生する第一原理思考とプラン模式の委譲
タスクの目標・事実・仮説・制約・導出・検証→第一原理思考を `request/header.system` に書き込み、プラン模式は公式 `@deepseek-ai/dsh-plan-mode` service に委譲し DSH の `exit_plan_mode` 承認フローを再利用
受け入れレビューゲート
タスク・候補回答、および存在する場合は承認済み計画→Met / Gap / Unverified / Evidence / Concrete follow-up の固定セクションを持つ受け入れレポート
完了済み親レスポンスごとに 1 回の追加モデル呼び出しとレイテンシが発生する
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
- Agent の動作を制御可能かつレビュー可能にし、継続的に改善したい DeepSeek Harness Web ユーザー
- セッションをまたいで安定した好みを学ばせつつ、挙動が静かに変わることを望まないユーザー
- ハイリスクな回答を出す前に、証拠に基づく審査を必要とするチーム
不向きな用途
- Git revision からのインストールはパッケージ内のインストール時コードを実行するため、信頼できる revision のみをインストールしてください。
- Web plugin loader、client UI slots、storage domain、Trajectory に加え、fork/subagent 能力・直接 `llm` service・公式 `planMode` service とツールレジストリをサポートする DeepSeek Harness ビルドが必要です。
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Git revision からのインストールはパッケージ内のインストール時コードを実行するため、信頼できる revision のみをインストールしてください。
- 計画と品質レビューは DSH の `tools/pre-execute` pipeline を通るワークフロー方針として動作し、OS レベルの sandbox ではなく、モデルやツールの実行環境を制限しません。
- 品質レビューは完了済み親レスポンスごとに 1 回のモデル呼び出しとレイテンシを増やしますが、プロジェクトの test・lint・build コマンドを自動実行しません。
- Web plugin loader、client UI slots、storage domain、Trajectory に加え、fork/subagent 能力・直接 `llm` service・公式 `planMode` service とツールレジストリをサポートする DeepSeek Harness ビルドが必要です。
MIT · 活発にメンテナンス中（最新リリース v0.3.1、2026-08-17）
06よくある質問
dsh-evolve-modes を DeepSeek Harness にインストールするには？
dsh CLI で固定バージョンを Web profile に追加します：`npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @graysilver/dsh-evolve-modes@0.3.1`（CLI がグローバルなら `dsh …` 短縮形も可）。GitHub Release の .tgz を直接インストールすることもできます。Web profile を再起動すると自己進化モードコントロールが表示されます。
プラグインは AGENTS.md やプロジェクトファイルを変更しますか？
いいえ。承認済みルールはプラグイン独自のストレージドメインにのみ書き込まれ、`<dsh-evolve-modes-learned-instructions>` マーク付きの system prompt section に投影されます。AGENTS.md・CLAUDE.md・プロジェクトファイルには決して書きません。
自己進化は自動ですか？承認なしに Agent の挙動を変えますか？
既定は Propose（提案）です。完了済みセッションから候補ルールを生成するだけで、あなたのレビューを待ちます。ルールが効くのは「自己進化モード」設定ページで適用した後だけです。
品質ゲートは私のテスト・lint・build を自動で実行しますか？
いいえ。対抗的・受け入れレビューは完了済み親レスポンスごとに 1 回のモデル呼び出しとレイテンシを増やすだけで、プロジェクトの test・lint・build を静かに実行することはありません。
必要な DeepSeek Harness のバージョンとサービスは？
Web plugin loader、client UI slots、storage domain、Trajectory をサポートし、さらに fork/subagent 能力・直接 `llm` service・公式 `planMode` service とツールレジストリを備えた DeepSeek Harness ビルドが必要です。
07関連する DSH ワークフロー
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LLMやAIエージェント向けの自己進化型メモリOS。超永続メモリ・ハイブリッド検索・タスク横断のスキル再利用を備え、トークン使用を最大約35%削減。DeepSeek Harness対応。
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Minimal 準拠のブートストラップから Standard ツール一式へ移行する 2 フェーズ構成の DeepSeek Harness プリセット
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各ユーザーターン前の自動想起、完了ターンの背景スマート取り込み、5 つの記憶ツール（store／search／get／update／delete）を DeepSeek Harness に追加。
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by mindscale-noah
DSHエージェントにセッションをまたぐ永続メモリを提供。各ターン前に文脈を自動想起し、終了後に学びを書き戻し、スキーマ学習とスキル蒸留で記憶を進化させる。
08データと出典
**dsh-evolve-modes** 是 [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness) 的独立 Web 插件。它在输入区提供一个紧凑的工作流控制项…
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：2026-08-25。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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