플러그인

mattpocock/skills v1.3.2에서 추천된 27개 스킬(TDD, 코드 리뷰, grilling, 사양/티켓 흐름, 도메인 모델링)을 DSH용으로 제공합니다. 본문은 업스트림과 바이트 단위로 동일하며 호출 정책도 보존합니다. 동기화 스크립트와 오프라인 계약 검사 포함.

스킬을 이름 있는 세트로 묶고 원하는 조합을 켜고 끄며, 드래그로 순서를 바꾸고 각 세트의 카탈로그 토큰 비용을 미리 봅니다.

직접 설치한 BabelDOC(Python CLI, config.toml의 OpenAI 호환 API 키 필요)을 기반으로 PDF 논문 전체를 번역합니다. 양면 대조 출력, 실행 전 토큰 비용 추정, 분야별 용어집 재사용을 지원하며 번역 시 서버 측 사고 오버헤드는 비활성화합니다.

읽은 페이지까지만 아는 AI 독서 도우미입니다. 뒤 내용을 스포일러하거나 책 전체를 요약하지 않습니다. 문장을 선택해 질문하거나 읽은 범위에 관해 물으면, 뜻을 다시 말하고 구체적인 질문을 하나 되묻습니다. 생각을 저장하면 해당 문장으로 돌아가는 복습 카드가 됩니다. EPUB, MOBI, FB2, TXT, Markdown, HTML, CBZ 지원.

DeepSeek Harness용 AI 네이티브 텍스트 편집기입니다. 탭, 인코딩 안전 저장, 변경사항 검토가 포함된 선택 영역/문서 AI, Markdown 미리보기, Windows 파일 연결을 지원합니다.

대화 컨텍스트를 목표·결정·행동·산출물·위험·미해결 질문의 계층형 아키텍처 맵으로 렌더링하고 SVG, 대화형 HTML, Mermaid Markdown으로 내보냅니다.

공유 URL에서 제목·작성자·본문·표지·직접 동영상 링크를 가져옵니다. Bilibili, Douyin, Xiaoheihe, GitHub는 구조적으로 파싱하고 WeChat·Zhihu 등은 OpenGraph 요약으로 대체합니다. 미디어를 대화로 보내기 위한 선택적 다운로드도 지원합니다.

Windows의 NI Multisim 14.3을 9개 msim_* 도구로 제어합니다. .ms14 회로 열기·저장, 부품 값과 회로 매개변수 편집, DC/AC/과도 해석, 회로도·BOM·넷리스트 내보내기를 지원합니다. Win32로 화면의 해석 대화를 실행해 Multisim 자체 회로도와 파형을 캡처하고, 프로브가 없는 설계에는 SPICE 명령 파일 엔진을, Multisim 없이 읽을 때는 오프라인 .ms14 해독기를 사용합니다. Windows, NI Multisim 14.3, 32비트 Python 3.11~3.13, pywin32가 필요합니다.

SnowLuma OneBot의 qzone_* 작업으로 QQ Zone 게시물을 게시하고 읽습니다(SnowLuma 2.2 이상 및 QQ 로그인 필요). 이미지는 OpenAI 호환 게이트웨이의 로컬 비전 모델이나 Windows OCR로 이해할 수 있습니다.

스크립트로 내레이션 설명 영상을 만듭니다. 기본값은 튜토리얼에 빠르고 정확한 텍스트 카드 슬라이드이며, 구간별 AI 생성 영상에는 AGNES_API_KEY가 필요합니다. 온라인 중국어 신경망 음성 14종과 Windows 오프라인 음성 3종을 제공하며, 한 명령으로 음성 비교용 샘플 팩을 만들 수 있습니다. ffmpeg가 필요합니다. 온라인 음성용으로 번들 video-remix skill을 `<workspace>/.dsh/skills/video-remix`에 복사하고 그곳에서 npm install을 실행해야 합니다.

로컬 Markdown vault를 대상으로 하는 읽기 전용 지식 게이트웨이로, 도구 4개를 제공합니다. `wiki_recall`은 일치하는 섹션 전문, 페이지 단위 인용, vault 상태 점검, 좋은 답변을 작성할 페이지 골격을 반환합니다. `wiki_context`는 페이지별 발췌·근거 판정·명시적 공백 목록이 담긴 증거 묶음을 반환하고, `wiki_verify`는 초안을 대조해 근거 없는 수치를 포함한 뒷받침 불가 주장을 보고하며, `wiki_observe`는 답변이 수정된 빈도를 보여줍니다. 설정 페이지와 사이드바 패널도 모델과 같은 검색 경로를 사용하므로 수동 검색과 모델이 받은 내용이 달라지지 않습니다. 지식 게이트웨이 도구 3개(`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`)에는 로컬 Python 3 브리지가 필요합니다. `bridge.python`과 `wiki_bridge.py`가 든 `bridge.toolsRoot`가 없으면 `E_PYTHON_UNAVAILABLE`을 반환합니다.

예산이 제한된 5개 세그먼트로 구성한 자기 서술형 메모리입니다(전체 컨텍스트가 아닌 800자). 모델 자신에게 쓰는 1인칭 메모, 승인된 사실로 집계한 사용자 프로필, 정체성과 분리된 환경 정보, 중요도순 결론, 습관을 담습니다. 주입된 사실은 ID로 추적·폐기할 수 있고 프로필은 직접 편집, 자기 메모는 일반 텍스트 줄로 지울 수 있습니다. 사실의 신뢰도는 바꾸지 않은 채 사용과 시간에 따라 희미해집니다. 선호로 보이는 발언은 후보로만 자동 감지하고 승인하지 않으며, 충돌은 나란히 보존합니다. 과거 대화의 인용 포함 회상, 새로 추가된 프레임만 디코딩하는 증분 인덱스, 포인터가 필요한 워밍 레이어, 고장 부분을 알려주는 doctor, 주입 상태를 증명하는 heartbeat, 기기 간 export/import도 제공합니다.

통합 장기 메모리 허브입니다. 대화를 L0 근거로 수집하고 백그라운드에서 L1 사실/L2 장면/L3 프로필로 정리합니다(깊이 설정 가능). BM25+fuzzy 하이브리드 검색, memory_* 도구 13개, 원본 대화 턴까지 추적되는 계보, 선택형 Hindsight 백엔드, 세 가지 진입점을 가진 내장 메모리 패널을 제공합니다.

dsh용 장기 메모리를 심층 방어로 강화합니다. 프로젝트 `.dsh-memory/`와 사용자 `$DSH_HOME/memory/` 두 계층에 항목 수와 태그가 제한된 직접 편집 가능한 JSON을 저장합니다. 고유 임시 파일에서 rename하는 원자적 쓰기, 제한된 `history/`의 이전 버전, 계층별 프로세스 잠금과 오래된 잠금 회수를 지원합니다. 디스크 버전이 달라 업데이트 손실이 우려되면 덮어쓰지 않고 거부합니다. 기억 텍스트는 명시적으로 신뢰할 수 없는 데이터 경계 안에 두고 저장 시 위조 경계를 제거하며 로드 시 범위를 검증하며 계층 밖으로 나가는 심볼릭 링크는 MEMORY_STORE_ESCAPE로 차단합니다. 내용 휴리스틱 필터나 확인 단계가 없어 헤드리스 자동 통합을 유지합니다. 설치: `dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory`。

워크스페이스 대화를 범주별로 나누고 드래그 앤 드롭으로 정렬합니다. 그룹 접기, 활동 표시기, 디렉터리 경로를 통한 워크스페이스 등록도 지원합니다.

압축 요약을 백그라운드에서 미리 계산하고 압박 압축이 시작될 때 보관해 둔 결과를 확정해 전면 모델 왕복을 없앱니다. 세션 압축 엔진으로 등록하고, 요약한 구간을 고정해 확정 시 페이로드 지문이 일치하게 하며, 확정 전에 도구 결과를 정리합니다. 페이로드가 달라지거나 컨텍스트가 넘치면 기본 전면 처리로 돌아갑니다.

완료된 턴을 그 자리에서 되돌립니다. 내 메시지 옆 버튼을 누르면 해당 메시지와 그 이후 내용을 모델 컨텍스트에서 빼고, 메시지 텍스트를 편집할 수 있도록 작성기로 돌려놓습니다. 선택하면 DSH filesystem service를 통해 해당 턴에서 바뀐 파일도 복원합니다.

DSH의 페르소나 상태와 점진적 진화 시스템입니다. 긍정/부정 정서, 각성도, 에너지, 친밀도, 집중의 5개 상태가 매 턴 뒤 변하고 시간이 지나면 기준값으로 감소합니다. work/tech/support/chat 4개 장면은 상태 자체를 바꾸지 않고 답변 길이와 따뜻함만 조절합니다. Soul 패널은 페르소나 카드와 가중치가 적용된 진화 기록을 보관하고 4000자 예산 안에서 페르소나를 우선해 시스템 프롬프트에 주입합니다. 브라우저 패널에서 카드를 편집하고 5개 지표와 최근 6개 이벤트를 확인할 수 있으며 JSONL 기록을 디스크에 추가합니다. 첫 설치 시 바로 쓸 수 있는 기본 페르소나를 만듭니다.

작성기의 모델 메뉴를 제공자→해당 제공자의 모델 순서인 2단계 목록으로 바꾸고, 현재 모델과 제공자 이름을 함께 표시합니다. 모델 선택 후 추론 강도를 묻고, 설정에서 제공자 전체 또는 개별 모델을 목록에서 숨길 수 있습니다.

작성기용 제공자 우선 모델 선택 패널입니다. 왼쪽에는 모든 제공자, 오른쪽에는 선택한 제공자의 모델을 표시합니다. 제공자, 제공자 내 모델, 고정 항목은 드래그나 Alt+Arrow로 재정렬할 수 있습니다. 제공자에 로컬 표시 별칭을 지정하고 패널 기본 제공자 하나를 선택할 수 있습니다. 모델의 추론 수준은 행 안에서 펼쳐지고, 검색은 모델명·제공자명·별칭을 모두 찾습니다. 전환은 번들 model directory service를 거치므로 `/model` 팝업과 이 패널이 항상 일치합니다.

DeepSeek Harness용 배경화면 스킨입니다. 정적 이미지·동영상·생성형 그라데이션, 5가지 맞춤 방식, 흐림·어둡기·대비·채도 조절, 회전, 6가지 전환 효과를 지원합니다. 확장 모드는 대화 캔버스뿐 아니라 사이드바·패널·메뉴·창 프레임에도 같은 아트를 적용합니다. 아트를 12×8 격자로 분석해 WCAG 검사를 거친 텍스트 색상과 표면 불투명도를 계산합니다. 답글에는 색상만 표시하고 상자는 그리지 않습니다.

작성창 통계 줄 오른쪽 끝에 비용 표시를 추가해 현재 턴과 세션 누적 추정 비용을 보여 줍니다. 클릭하면 턴/세션별 입력·캐시·출력 비용, 대화 턴, 오늘/누적 지출, 이번 세션 캐시 적중률과 절감액을 2열 패널에서 확인합니다. 공식 DeepSeek 요금표를 따르며 피크 요금 포함(베이징 시간 평일 09:00–12:00 및 14:00–18:00는 2배, 법정 공휴일 제외). 메시지별 비용은 정산 당시 요금으로 계산하고 prices.json은 재시작 없이 다시 불러옵니다.

DSH의 7개 영역(왼쪽 사이드바, 사이드바 바닥글, 대화 탭, 작성창 도크, 세션 헤더 아이콘 줄, 오른쪽 사이드바, 설정 탐색)의 버튼과 카드를 재정렬하고 접어 둘 수 있습니다. 영역별 드래그 전환과 JSON 레이아웃 가져오기/내보내기를 지원합니다. 접은 항목은 해당 영역의 기본 More 메뉴로 이동하며 다시 드래그해 꺼낼 수 있습니다.

WHOOP 계정을 4단계로 연결합니다(직접 WHOOP 개발자 앱을 만들고 Client ID/Secret을 붙여 넣어야 함). 대시보드 방문 때 자동 동기화하고 DeepSeek Harness 안에 회복, 부담도, 수면, 운동 차트를 표시합니다.