플러그인

중국어 Minecraft Wiki(MediaWiki API)를 조회해 원문 위키 텍스트를 AI가 읽기 쉬운 출력으로 변환 — 검색, 문서 도입부, 전체 문서 Markdown, 무작위 항목. 템플릿, 각주, 이미지, 언어 간 링크는 모델에 도달하기 전에 제거합니다.

dsh의 통합 Token 할당량과 사용 통계: 멀티 벤더 롤링/종량 할당량(사이드바 카드와 프로바이더 운영 포함)에 더해 세션 로그 Token 집계(추세, 히트맵, 모델별 분해).

텍스트 전용 경로용 로컬 OCR 폴백: 세션 모델이 이미지를 수용할 수 없다고 선언하면 첨부된 이미지가 로컬에 캐시되고 해당 경로가 주입되어 모델이 ocr_image를 호출할 수 있음 — PP-OCRv5 + ONNX Runtime을 CPU에서 실행, API 키 불필요, 이미지가 기기를 떠나지 않음. 모델이 이미지를 볼 수 있을 때는 조용함.

DeepSeek Harness용 무료 대화형 ChatGPT Web(GPT 5.6 Luna) 모델 프로바이더. 스트리밍 Markdown 지원.

이름이 있는 프로필(모델, reasoning effort, 작업별 도구 범위)로 subagent를 배치하고, 안전성 검사, 절감 비교가 포함된 비용 추정, 전체 배치 결정 기록을 제공한다.

별도로 배포된 자체 호스팅 OwnDsh 서버에 DeepSeek Harness를 연결하여 팀 ID, 모델 액세스 제어, 할당량 및 사용량 감사를 제공하는 초기 단계 플러그인.

36개 확장자를 웹 UI에 인라인 렌더링하는 모델 대면 display_file 도구: 클릭 확대 라이트박스 이미지, 탐색 가능한 동영상, 오디오, PDF, 호스트에서 LibreOffice로 PDF 변환된 Office/OpenDocument 파일, 샌드박스 프레임의 로컬 HTML. 바이트는 범위 지원이 있는 서명된 HTTP 라우트에서 스트리밍되며, 이미지 지원 라우트에서는 PNG/JPEG/WebP/GIF가 모델 컨텍스트에도 들어갑니다.

DeepSeek Harness용 증거 기반 목표 검증 플러그인. /ultragoal로 목표를 잠그고 명령 종료 코드와 생성된 산출물을 기반으로 완료를 검증하여 모델이 잘못 작업 완료를 보고하는 것을 방지.

DeepSeek Harness용 CLIProxyAPI 할당량입니다. 모델 선택기 옆에 링을 표시하고, 설정 패널에서 모든 계정의 할당량 기간, 요금제, 재설정 시간을 보여 줍니다.

진지한 코딩을 위해 dsh를 준비합니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수를 통한 Context, 교차 압축 다시 불러오기 가능, 전체 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function.

크기 조절이 가능한 대화 사이드바에서 읽기 전용 궤적 검토: 규칙 분석, 선택적 모델 설명, 증거 탐색 및 동일 범위 실행 비교를 제공합니다.

DeepSeek Harness Web UI를 위한 인증 게이트: 로그인 게이트는 페이지, /api, /plugins, WebSocket 업그레이드를 포함합니다. PBKDF2 비밀번호 해싱, HttpOnly SameSite 세션 쿠키, IP 기반 로그인 잠금. 초대 코드 등록. TOTP 또는 패스키(WebAuthn) 2단계 로그인 — 계정당 여러 키, QR로 휴대폰 등록, 사용자 이름 없는 로그인, 로그인 요소 추가/제거 전 비밀번호 또는 제2요소 단계 상향. 사용자 관리 설정 패널(사용자는 자신의 프로필 편집과 TOTP·패스키 관리, 관리자는 사용자 추가/제거, 비밀번호 재설정, 초대 관리, 분실한 기기의 패스키 삭제). 관리자 전용 모델 및 API 키 설정 가드. REST/list API와 WebSocket 이벤트 스트림의 사용자별 격리. 재시작에도 유지되는 세션. JSONL 감사 로그. 페일 클로즈드 게이트웨이. 설정 없이 두 DSH 전송 라인(0.1.1-rc.2 레거시 및 0.1.2+ 모던)에서 동작. 패스키 로그인은 브라우저가 보안 컨텍스트를 요구하므로 localhost 또는 HTTPS 출처가 필요합니다.

Builder ID, Identity Center, Google, GitHub 및 자격 증명 가져오기 로그인, 자동 토큰 및 프로필 새로 고침, 계정 사용량, 실시간 모델 탐색, 선택 가능한 추론 노력도, 스트리밍 도구 호출, 공급자 중지 사유 및 컨텍스트 오버플로 처리, 그리고 Kiro가 정확한 카운터를 보낼 때는 이를 사용하고 그렇지 않으면 실제로 보내는 컨텍스트 사용률 백분율을 모델의 공개된 윈도우 기준으로 환산하는 토큰 계정 관리를 갖춘 Kiro 모델 공급자입니다.

dsh가 여전히 loopback에 바인딩된 상태에서 Web GUI로의 ID 게이트 Tailscale 액세스: tailscale serve로 게시된 127.0.0.1 프록시는 찍히는 Tailscale 로그인이 허용될 때만 요청을 수락하며, 선택적 디바이스별 허용 목록을 갖추고 있어, 루프백 검사 뒤의 권한 있는 /api 메서드 — Settings, Models, Plugins — 가 dsh에 원격 호스트를 신뢰하라고 지시하지 않고 응답합니다.

DSH용 see_image 도구를 제공합니다. 이미지 파일을 구성 가능한 OpenAI 호환 비전 모델로 전송하고 그 설명을 텍스트 전용 모델에 전달합니다.

globalThis.fetch를 감싸 DeepSeek Harness의 모델 API 요청을 대상 도메인별로 HTTP/SOCKS 프록시를 통해 라우팅하고, 다른 모든 요청은 직접 연결로 두며, Harness 소스는 수정하지 않습니다.

harness에 이미 설정된 모델을 사용하여 마켓에서 설치된 플러그인의 중국어 사본을 영어로 다시 씁니다 — 플러그인 설치 시 자동으로, 그 후 라이브 리로드됩니다. 각 파일은 한 번의 전체 파일 패스로 번역되고, 실제 파서가 있으면(JavaScript용 node --check, 그 외에는 JSON 및 YAML 파서) 검증되며, 최대 3회 수리 시도를 위해 오류와 함께 모델로 반환됩니다. 48 KB를 초과하거나 파싱되지 않는 파일은 반환된 각 줄을 구조적으로 원본과 대조하는 줄 범위 패스로 폴백합니다. 트리거 문구와 로케일 테이블은 번역하지 않고 보존할 수 있으며, 손대지 않은 원본은 .zh.bak로 파일 옆에 보관됩니다.

에이전트 모드로서의 딥 리서치: 모델이 호출마다 다시 작성하는 스크립트 대신, 계획을 세우고, 연구자 자신이 선언한 격차에 의해 구동되는 적응형 병렬 라운드로 조사하며, 인용된 보고서를 종합한 다음 적대적으로 검토하는 하나의 검토된 루프. 라운드 예산에 도달하지 못한 질문은 삭제되지 않고 보고서에 명시됩니다.

컨텍스트 주입을 포함한 구성 기반 수명 주기 후크: event, handler, outcome을 YAML로 선언합니다. handler는 in-harness 도구(MCP 포함), 셸 명령 또는 HTTP 엔드포인트이며, outcome은 model-visible context, denied tool call 또는 fire-and-forget입니다.

설계 문서와 계획을 코드베이스 사실과 대조하는 주장 검증 스킬. 행위 관련 주장은 상태 머신과 데이터 모델을 위한 실행 가능한 로직 프리미티브 검증으로 에스컬레이션하며, 전후 회귀, 도메인 제약, 동시성 리스크 마이닝을 제공합니다.

점진적 도구 공개: 지연된 도구 그룹은 모델이 tool_search로 로드할 때까지 전체 스키마 대신 카탈로그 한 줄을 차지합니다. 그룹별 Settings 스위치가 있으며, 각 그룹은 라이브 registry에 대해 측정됩니다.

프로바이더 및 모델별로 저장된 사고 수준으로, 리즈닝 노력이 설정된 세션 이후에도 지속되며 dsh가 절대 묻지 않는 서브에이전트에도 도달합니다. 세션 내 피커가 여전히 우선하며, 행이 없는 모델은 프로바이더 기본값을 유지합니다.

프로바이더/모델당 생성 동시성, 설정 카드 포함: 스트림 및 서브에이전트 스폰에서 다시 강제되는 동시에 스트리밍 가능한 세션 수에 대한 캡, 캡을 초과하는 팬아웃은 실패 대신 FIFO 큐에서 대기.

vision-exp 모델용 대용량 이미지 인식: 무손실 800×800 타일 인식(smart/pipeline/full), 전처리 및 손글씨 라우팅을 포함한 로컬 OCR, DirectML/CUDA/OpenVINO 선택적 멀티벤더 GPU(CPU 자동 폴백).