MIT ライセンスの Python ツール。DeepSeek Harness（dsh プラグイン）にネイティブ統合し、1 つのタスクで候補スキルを比較してローカル HTML レポートから勝者を選び、勝ったスキルに沿ってタスクを継続します。PPTX・図・レポート・Web・動画のアーティファクト比較にも対応。
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
2026-08-28
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
同じタスク上で複数の候補スキルを並列で試走し、実際の出力から勝者を選ぶ
各候補の完全な出力、所要時間、トークン見積もり、ファイルプレビュー、AI ジャッジの推奨を表示するローカル HTML レポート
DeepSeek Harness を使う開発者・研究者で、スキルの説明文ではなく実際の結果に基づいてスキルを選びたい人
完成したアーティファクト（PPTX デッキ、科学図、リサーチパッケージ、Web ページ、動画）を候補パイプライン間で比較する
レポート内でプレビュー・ソースファイル・QA・AI レビュー付きの候補別アーティファクトパッケージ（例：`video.mp4`、figure パッケージ、リサーチパッケージ、実行可能ページ）
成果物が PPTX・図・リサーチレポート・実行可能ページ・動画で、アウトラインではなく完成ファイルで判断する必要があるチーム
レポートで勝者を選んだ後、勝ったスキルに沿って実際のタスクを続行する
レポートの「続行」ボタンで保存されるローカルの判定と継続ハンドオフ。現在のエージェントが勝者のスタイル・構造・ファイル成果物を引き継げる
比較で勝ったスキルを使って DeepSeek Harness エージェントに作業を継続させたいすべての人
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Python 3、およびコア依存の `jinja2`（`pip3 install jinja2` でインストール）
- DeepSeek Harness CLI（`dsh`）とインストール先の DSH プロファイル——README では `web` を使用（ファイルベースのアーティファクトランナーも使う場合は `headless` も）
- `--platform deepseek_harness` で headless の DeepSeek Harness パスを実行する場合は `DEEPSEEK_API_KEY`
- 動画アーティファクト比較用のローカル `FFmpeg`（`brew install ffmpeg` でインストール）
インストール手順
- 01
リポジトリをエージェントのスキルディレクトリにコピー：`cp -r forkprobe ~/.claude/skills/`（Claude Code）または `cp -r forkprobe ~/.agents/skills/`（Codex / ローカルエージェントスキルディレクトリ）
- 02
コア依存をインストール：`pip3 install jinja2`
- 03
ネイティブ DSH プラグインを `web` プロファイルにインストール：`dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"`
$ dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
- 04
ファイルベースのアーティファクトランナーに headless プロファイルも使う場合は、そちらにもインストール：`dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"`
$ dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
- 05
対応するプロファイルを再起動し、DSH に ForkProbe を使わせる（例：候補スキルの推薦、並列比較の実行、レポートの表示）
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
第一級のネイティブ DSH プラグイン。`dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"` でインストールし、プロファイルを再起動すると、`forkprobe_compare` / `forkprobe_resume` ツールがネイティブなサブエージェントのファンアウト、AI ジャッジ、継続ハンドオフを実行します。ファイル系ランナーを `--platform deepseek_harness` で動かす headless 互換パスもあります。
並列比較 + AI ジャッジ
`baseline` と複数の候補スキルに対して実行する同じタスク入力→各候補の完全な出力・所要時間・トークン見積もり・ファイルプレビュー・AI ジャッジの推奨を備えたローカル HTML レポート
`forkprobe_compare` は `confirmed=true` を必須とします。候補サブエージェントにはツール権限が付与されないため、ForkProbe への再帰呼び出しやワークスペースの変更はできません複数ソースからの候補発見
キュレーション済みディレクトリ、ローカルにインストール済みのスキル、EverMind Skill Hub、GitHub、BYO パス→シナリオ一致度でソートされた重複除去済みの候補リスト。実行前に確認用に提示される
外部発見はクリーンアップ済みのタスクシグナルのみを使用します。生のドキュメントを検索語にせず、未確認の候補を自動インストール・実行することはありません画像プロンプト / スタイル方向の比較（v1.1）
画像プロンプト / スタイルパイプライン→候補別のプロンプトパッケージ：`prompt.md`、`style-card.md`、`composition.md`、`negative-prompt.md`、`render-notes.md`
ランナー内では画像 API を呼び出しません。ローカルの `render-queue.json` 経由での Codex ホスト側のオプショナルなレンダリング、またはユーザー側の外部レンダリングを `rendered.png` としてバックフィルアーティファクト比較（PPTX / 図 / リサーチ / Web / 動画）
候補のアーティファクトパイプライン（プレゼンテーション生成、図パイプライン、リサーチレポートパイプライン、Web ビルダー、動画エディター）→レポート内でプレビュー・QA・AI レビュー付きの完成アーティファクト——PPTX、figure パッケージ、リサーチパッケージ、実行可能ページ、`video.mp4`
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
- DeepSeek Harness を使う開発者・研究者で、スキルの説明文ではなく実際の結果に基づいてスキルを選びたい人
- 成果物が PPTX・図・リサーチレポート・実行可能ページ・動画で、アウトラインではなく完成ファイルで判断する必要があるチーム
- 比較で勝ったスキルを使って DeepSeek Harness エージェントに作業を継続させたいすべての人
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- 外部発見（GitHub、EverMind Skill Hub）にはクリーンアップ済みのシナリオ語のみが送信され、生のタスク・ドキュメント・ローカルパスは決して送信されません。ローカルスキルのスキャンは `SKILL.md` メタデータのみを読み取り、スキルの自動インストール・実行は一切行いません。
- 勝者選択は匿名で共有される場合があります。アップロードされるのは `task_type`、`candidate_skill_names`、`final_choice` のみで、`FORKPROBE_TELEMETRY=0` の設定またはレポートでのチェック解除により共有を無効化できます。
- 匿名共有イベントは `workers.dev` エンドポイントに送信されますが、一部のネットワークからは到達できません。イベントはローカル outbox に留まり自動的に再試行されます。受信エンドポイントはセルフホストドメインで上書きできます。
- DeepSeek Harness は現在 developer preview です。README では安定した本番タスク用に検証済みバージョンを固定することを推奨しています。
- 動画アーティファクトモードにはローカルの `FFmpeg` が必要で、headless の DeepSeek Harness パスには `DEEPSEEK_API_KEY` が必要です。
MIT · actively maintained (README version v1.1, last push 2026-08-19)
06よくある質問
ForkProbe を DeepSeek Harness プラグインとしてインストールするには？
リポジトリをエージェントのスキルディレクトリにコピーし、コア依存をインストールして（`pip3 install jinja2`）、`dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"` を実行します。ファイルベースのアーティファクトランナーに headless プロファイルも使う場合は、`dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"` でそちらにもインストールし、その後対応するプロファイルを再起動します。
DSH 統合は MCP ベースですか？
いいえ。README ではネイティブ DSH プラグイン（`forkprobe-dsh`、v1.0 以降安定）とされています。2 つのツールを提供します——確認後に並列試走する `forkprobe_compare` と、待機ウィンドウ終了後にレポートの選択を復元する `forkprobe_resume`。ネイティブなサブエージェントのファンアウト、AI ジャッジ、継続ハンドオフに対応しています。
ネイティブプラグインと headless 互換パスの違いは？
ネイティブプラグインはテキスト候補、AI 判定、レポートでの選択、同じエージェントでの継続を処理します。headless 互換パスは、科学図・リサーチレポート・Web ページ・動画などのファイル系タスクを、公式 headless プロファイルと `--platform deepseek_harness`（`DEEPSEEK_API_KEY` が必要）で既存の Python ランナーを使って実行します。
勝者を選んだ後はどうなりますか？
ForkProbe はローカルの判定を記録し、継続ハンドオフを生成します。レポートの「続行」ボタンがハンドオフをローカルに保存し、現在のエージェントは勝ったスキルのスタイル・構造・ファイル成果物に沿って作業を続けます。選択の匿名共有も選択可能で、アップロードされるのは `task_type`、`candidate_skill_names`、`final_choice` のみです。
タスクの内容が外部に送信されることはありますか？
タスクの内容はローカルのレポートとログに留まります。GitHub・EverMind Skill Hub の発見にはクリーンアップ済みのシナリオ語のみが送られ、ローカルスキルのスキャンは `SKILL.md` メタデータのみを読み取ります。勝者選択の匿名共有はオプトイン制で、`FORKPROBE_TELEMETRY=0` で無効化できます。
07関連する DSH ワークフロー
distilly
by titanwings
他者の思考プロセスを蒸留し、あらゆるエージェントやボットで再利用できるスキルに変換するプラグイン（旧 Colleague Skill）。
dsh-market
by dsh-market
DeepSeek Harness 内のプラグインマーケット。Settings の Plugin Market から閲覧・検索・ワンクリックインストールでき、インストール元はキュレーション済みレジストリに限定
ai_animation
by unclecheng-li
AI プロンプトでつくるクールな HTML アニメーション用のレシピ集。アニメーション効果、3D 可視化、プレゼン風演出、UI 加工などのカテゴリを網羅しています。
aegis
by ganyuanran
ベースライン優先・証拠検証・ドリフトチェックで AI コーディングエージェントをアーキテクチャ意識型にし、長時間タスクでも安全に動作させる
08データと出典
将 ForkProbe 直接安装到 DSH `web` profile：
dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
插件提供两个工具：`forkprobe_compare` 负责确认后的并行试跑，`forkprobe_resume` 负责在等待窗口结束后恢复 Report 中的选择。
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：2026-08-28。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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