스킬

에이전트가 관리하는 절차 기억: skill_manage 도구가 에이전트 자체 스킬을 사용자 또는 프로젝트 범위에서 생성, 패치, 비활성화, 삭제합니다. 삭제 가드(에이전트 생성 마커, 핀, 경로 제한)와 트리거 규율 프롬프트 포함.

Codex, Claude Code, OpenCode, GitHub 또는 npm에서 DeepSeek Harness로 Agent Skills를 가져오고, 설치하고, 호출합니다. 컴포저 측 ⚡ 선택기가 /skill-name을 초안에 삽입하며, Skill 관리 설정 페이지는 소스별/스킬별 가져오기, 스킬 수를 표시하는 확장 가능한 소스 경로, 제거, .trash에서의 원클릭 복원을 제공합니다.

프로젝트 문서 스캐폴딩 스킬: DSH, Reasonix, Claude Code 및 Codex 전반에 걸쳐 프로젝트 표준, AI 협업 워크플로 및 메모리 규율을 질문 기반으로 설정합니다.

dsh용 자기 학습 루프: 교훈을 기록하고 스킬을 초안 작성 및 승격하며, 정기적인 큐레이터 검토를 통해 스킬을 수정, 통합 및 은퇴시킵니다.

스마트 양식 스킬: 청구서, 장부 및 로그를 구조적으로 기록하고 자동 분류와 정기 보고서를 제공합니다.

인생 이야기 스킬: 순간과 단편을 수집하고 사용자 프로필을 구축하여 소설, 대본 또는 자서전을 생성합니다.

제품 리서치 스킬: 시장, 기술 및 공급망을 분석한 뒤 3단계 제품 사양 제안을 출력합니다.

GEO 브랜드 감사 스킬 번들: 17개 이상의 AI 엔진(ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言)에서 AI 검색 가시성, 추천, 인용, 경쟁사 존재감 및 콘텐츠 갭 진단을 제공합니다.

Xiaohongshu/RED 바이럴 노트 에이전트 스킬 번들: 인기 노트 조사, 노트 생성/재작성, 검증, 인증된 계정 분석, QR 로그인 및 제어된 게시.

DeepSeek Harness에서 Stata 실행: 네이티브 Stata AI Skill 서비스가 DSH와 함께 자동 시작(macOS/Windows 바이너리 동봉)되어 회귀, do 파일, 계량경제학 워크플로를 수동 설정 없이 실행할 수 있습니다.

chain-of-thought 누출 검사기. 문서와 주석에서 AI 세션의 잔여물(폐기된 설계 인용, PR 시점, 변경 서술, 리뷰 진행 순서)을 찾아내는 무의존 CLI이며, 설치 가능한 bundle로 cot-trim 수정 skill을 함께 제공한다.

엄밀한 오픈 수학 연구 스위트. 정리 증명을 위해 적대적 감사, 연구 프로그램 관리, 파이프라인 오케스트레이션, Lean 4 형식화 감사를 맡는 4개의 agent skills(rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify)을 제공하며, CI 검증 테스트와 기계적 upstream 동기화를 포함한다.

dsh용 spec-driven 개발 규율: 5개의 keel 스킬(anchor/spec/probe/build/audit), 3개의 리뷰 도구, 6개의 spec 템플릿이 코드보다 먼저 명세를 쓰는 것, 가정 검증, 범위 통제를 강제합니다.

Pi Agent의 스킬과 설정을 DeepSeek Harness로 브리지

OpenAI Codex의 메모리, 스킬, 설정을 DeepSeek Harness로 브리지

Provides a skill for the LinShang LS125 UV irradiance meter and its UVALED-X3 probe: the reverse-engineered 9600 8N1 link (28-byte frames, CRC-16/MODBUS, poll and clear commands), a capture and decode toolchain, and a verified STM32F103 host firmware that reads the probe without the original meter. All code and documentation written by an AI agent (DeepSeek Harness).

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.

Build PowerPoint decks from a brief: plan and storyboard gates, per-page authoring through pptwise and ppt-master, a design-profile pass, page-image snapshots with a render audit, and a tool that hands those pages to an image-capable model for review.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in two fixed report files at the workspace root.

Task-to-skill pairing meta-skill with a laziness ladder for minimal loading, a user-editable routing table, and a quarantine, SkillSpector scan, human-approval install flow.

Adds file-backed Chinese web-fiction planning, chapter writing, consistency review, rollback, and style-profile skills.

Ponytail lazy-senior-dev ruleset for DeepSeek Harness: a 7-rung minimal-code ladder (YAGNI, reuse, stdlib, native, installed deps, one line, minimum), six skills (main rules, over-engineering review, repo audit, debt ledger, gain scoreboard, help), a /ponytail session command for lite/full/ultra/off levels, and optional always-on ruleset injection via config. Vendored verbatim from upstream ponytail (MIT), zero tools registered, clean uninstall.

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.