working‑activity

それは何か – 2つの異なるAIエージェントプラットフォームに リアルタイムの「作業中アクティビティ」ステータスライン を追加するオープンソース拡張機能のペアです：

pi‑CLI (pi-working-activity)
DeepSeek Harness (DSH) (dsh-working-activity)

両バージョンは同じアイデアを共有しています：LLM駆動のコーディングアシスタントが思考中またはツールを実行中に、ターミナル / Web UI / デスクトップ GUI にコンパクトな行が表示され、エージェントが何をしているか、実行時間、進行状況のパーセンテージ、トークン使用量、コスト、およびいくつかの遊び心のあるメッセージがわかります。

なぜ重要か

LLMベースのコーディングエージェントは、しばしば「考える」または外部ツール（例：git pull、npm install、モデルウェイトのダウンロード）を呼び出すことに多くの時間を費やします。フィードバックがないと、ユーザーは無言のスピナーを見つめるだけで、エージェントがまだ作業中なのか、スタックしているのか、完了したのかがわかりません。working‑activity はそのギャップを埋めます：

ライブツール実行の更新（開始、進行、終了）
モデルの自己ナレーション – エージェントが「私は…をしています」という短い行を書き、即座に表示されます。
コンテキスト使用量の警告 で、モデルのトークン制限に近づいていることを知らせます。
各ラウンドのコストとトークン統計 で、予算を管理するのに役立ちます。
オプションの楽しい要素（アニメーションフレーム、ランダムなフレーズ、ホリデーイースターエッグ）は、ミニマルなUIのためにオフにできます。

したがって、このプロジェクトは、pi または DeepSeek プラットフォームで LLM 駆動のコーディングエージェントを構築または使用する誰にとっても、透明性、人間工学、予算認識を向上させます。

コア機能（pi バージョン – README はこの側で最も詳細です）

機能	表示内容	仕組み
リアルタイムツールアクティビティ	`翻翻 src/index.ts` / `跑命令 npm run build`	エージェントが発行する `tool_execution_start` / `tool_execution_end` イベントをリッスンします。
ツール進行状況	`拉取模型权重 · 42% · 8s`	`tool_execution_update` のパーセント/フェーズフィールドを解析します。それ以外の場合は経過時間にフォールバックします。
クイックツールキュー	非常に短いツール（<1.5 秒）は、それぞれ約 1 秒間表示されます。	高速ツールをキューに入れて、ユーザーがそれらを見られるようにします。
思考フレーズプール	ランダムな短い中国語フレーズが約 2.6 秒ごとに変わります。	95 の事前作成フレーズ。より長い思考のしきい値は特別なメッセージを追加します。
レアな視覚イースターエッグ	色が変わるアニメーションテキストが約 6〜7 分ごとに表示されます。	1/150 の確率、4 層の CSS 効果。
モデルの自己ナレーション	`⏵ 查一下报错原因` が行に表示されます。	拡張機能がシステムプロンプトルール（`⏵ … ≤20 字`）を注入します。モデルのストリーミング出力からマーカーを解析します。
タイミングと要約	`搞定 ✓ · 4 工具 · 想3s 干2s` と最終コスト行。	開始/終了タイムスタンプを追跡し、ラウンドごとおよびセッション全体で集計します。
コンテキスト使用量の警告	`⚠ 上下文85%` はしきい値を超えると黄色/赤に変わります。	3 秒ごとに `session_compact` の使用量をチェックします。しきい値は設定可能です。
コンボとスローツールタグ	多数の高速ツールで `火力全開×5`。30 秒を超えるツールで `这个有点慢 ·`。	連続するツールイベントの単純なカウンター。
残り時間の推定	`拉取模型权重 · 42% · 还剩~11s`	経過時間と報告されたパーセントを使用して外挿します。
Git ブランチ表示	`拉代码 · main · 3s`	git 関連のコマンドを検出し、現在のブランチをクエリします。
時間認識フレーズ	夜間、週末、ホリデーメッセージ。	ローカルクロックと組み込みのホリデーリストをチェックします。
アニメーションフレーム	`/activity frames moon` で装飾アニメーションを変更します。	28 の組み込みフレームプリセット。`random` は各ラウンドで選択します。
失敗メッセージ	`翻车了 · 读文件 config.json ✗`	ランダムな短い失敗文字列がプレーンな「✗」を置き換えます。
サブエージェント数	並列サブエージェント実行時に `小弟×3`。
1 秒あたりのトークン推定	`~42 tok/s`（オプション）	ストリーミングデルタの文字数を大まかにカウントします。
カスタムツールマッピング	ユーザーが独自のツールの動詞フレーズを定義します。
インタラクティブ設定パネル	`/activity settings` で検索可能な UI を開き、任意の機能を切り替えます。
ドクターコマンド	`/activity doctor` で設定、テーマ、アニメーションデータを検証します。
モード切り替え	`minimal`（必須情報のみ）vs `lively`（完全な楽しい UI）。

上記のすべては、/activity コマンドスイートまたは ~/.pi/agent/working-activity.json を編集することで切り替えられます。

DeepSeek Harness (DSH) バージョン

DSH プラグインは pi の機能をミラーリングしていますが、Cordis ホストプラグイン（dsh-working-activity）としてパッケージ化されています。3 つのフロントエンドが消費する workingActivity プロジェクション を公開します：

TUI (dsh‑tui)
Web UI（クライアントバンドル）
デスクトップ GUI（React ベース）

主な違い：

ツール進行状況のパーセンテージはありません（DSH はそれらを発行しません）。
ステータスラインはターミナルに直接出力されるのではなく、プロジェクションとして発行されます。
オプションの publish: true は、リプレイ用の軽量ログレコードを書き込みます。それ以外の場合、行はメモリ内のみに保持されます。
複数の DSH ホストリリース（0.1.x‑alpha、0.2.x‑rc）用の互換性レイヤーが提供されています。

設定キーは pi バージョンと類似しており（フレーム、ナレーション、コンテキストしきい値など）、プロファイルのプラグイン設定に保存されます。

はじめに

pi‑CLI

pi install npm:pi-working-activity
# 設定ファイルは ~/.pi/agent/working-activity.json に作成されます
# エージェントチャット内で /activity コマンドスイートを使用して制御します

DeepSeek Harness

# プロファイルにプラグインを追加
dsh plugin --profile <profile> add dsh-working-activity
# プラグインは自動マウントされます。追加の手順は不要です

両方のインストールは、pi ではゼロビルド（TypeScript ソースが直接ロードされます）、DSH では通常の npm 公開です。

設定（抜粋）

{
  "frames": "moon",
  "narrate": true,
  "contextWarnAt": 80,
  "contextDangerAt": 95,
  "showTokPerSec": false,
  "workRemindAt": 3,
  "customPhrases": [],
  "customActions": {"my_deploy": ["部署一下", "上线中"]},
  "mode": "lively",
  "features": {"rareEggs": true, "shimmer": "auto"}
}

すべてのキーは README に文書化されています。手動で編集するか、インタラクティブな /activity settings UI を使用して編集できます。

誰がこれを使うかもしれませんか？

pi または DeepSeek プラットフォームでコーディングアシスタントを構築する開発者 は、ツールの使用状況とモデルの推論に関する即時の視覚的フィードバックを必要とします。
長時間実行されるツールチェーン（モデルのダウンロード、ビルド、デプロイ）を実行するパワーユーザー は、進行状況、コスト、トークン使用量の可視性を必要とします。
トークン予算を気にするチーム – ラウンドごとのコスト行は、LLM 費用の透明性を維持するのに役立ちます。
少し個性を好む人 – オプションのアニメーションフレーム、ホリデーメッセージ、ランダムなフレーズは、コア機能に影響を与えずに軽快なタッチを追加します。

ライセンス

コアリポジトリ（pi バージョンとドキュメント）：MIT
DSH プラグインパッケージ：BSD‑3‑Clause

上記のすべての情報は、リポジトリの README から直接取得されています。外部の仮定は追加されていません。

ccch1mneyyy/working-activity