플러그인

프로덕션급 DSH 도구 5종을 플러그인 하나에 묶었다(도구 슬롯 8개): Git 회귀 탐색(도입 지점·최근 변경·bisect·blame 경과), 로컬 코드 문맥을 곁들인 stack trace 해독, YAML/ENV/properties 설정 검증 및 오타 제안, 크로스 플랫폼 셸 이스케이프(POSIX/PowerShell/cmd), MyBatis Plus SQL 정적 검사(N+1, @Transactional 누락, LIKE 선행 %, SELECT *, WHERE 누락). npm 의존성 없이 모두 오프라인. bisect 도구 외에는 동시 실행 안전. 각 하위 플러그인은 dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor로 별도 설치 가능.

16개 aria2c 연결로 URL을 가져오는 download_file 도구를 추가하며 aria2를 사용할 수 없으면 단일 스트림으로 대체한다. aria2c는 별도 설치해야 한다. aria2 경로는 TLS 인증서를 검증하지 않는다.

AI 답변 품질 출시 게이트다. 기존 VeriScope 아카이브를 원래 Python 품질 게이트로 재생하거나, Node만으로 Ragas 행별 내보내기에 임계값 게이트를 적용한다(VeriScope/Python/pandas 불필요). 근거와 재검토 가능한 receipt를 포함해 PASS/FAIL/REVIEW를 반환하고 행별 임계값과 정확한 소수 비교를 지원한다. 재평가나 모델 호출은 없으며 REVIEW는 PASS가 되지 않는다.

도구 10개로 Feishu/Lark 클라우드 콘텐츠를 생성·편집한다: Bitable 데이터베이스/레코드, Markdown을 네이티브 블록으로 변환하는 문서, 스프레드시트, 위키, 드라이브 파일, 메시지. Base V3 대시보드 차트와 서버 측 집계 쿼리도 제공한다.

Engramory Markdown 저장소용 로컬 BM25 자동 회상, fail-closed 쓰기 보호기, 정적 doctor, 메모리 패널이다. 명시적 opt-in 전에는 네트워크·데몬·모델 호출이 없다. 회상 품질은 저장소의 재현 가능한 벤치마크로 측정한다.

DeepSeek Harness용 노트 기반 컨텍스트 압축이다. LLM 요약 compaction을 모델 작성 영구 노트와 복구 가능한 원본 기록으로 바꿔 전환 경계에서 모델 호출을 0으로 만든다.

로컬 Markdown 보관소를 Settings에서 사용자가 고르는 두 폴더로 나눈다. 지식 폴더에는 DSH가 노트를 쓰고, 메모리 폴더는 턴마다 회상하고 턴 종료 시 저장하는 에이전트 장기 기억용이다. frontmatter Markdown, BM25 검색, 되돌릴 수 있는 보관, 경로 traversal·절대 경로·심볼릭 링크 탈출 거부를 제공한다.

Apache-2.0 upstream Headroom 압축 도구(headroom-ai)를 MCP로 DeepSeek Harness에서 실행한다. upstream 서버 기반 headroom_compress, headroom_retrieve, headroom_stats를 mcp__headroom__* 도구로 제공하고 필요할 때 uvx로 설치한다. 압축은 손실이 있지만 되돌릴 수 있고 원본은 로컬 CCR 저장소에서 hash로 가져온다. Headroom 자체 MCP 등록기와 upstream proxy용 model-header sanitizer도 포함한다.

DSH용 비공개 메모리 라이브러리다. 요청할 때만 기록하고 사용자 지정 페르소나를 제공하며 모두 로컬 Markdown에 저장한다.

DSH 세션을 복원 가능한 휴지통으로 이동한다. subagent 세션은 부모를 따라 트리로 묶인다. 일괄 보관, 복원, 완전 삭제를 지원하며 바이트를 파괴하는 것은 완전 삭제뿐이다.

독립형 프롬프트 조립 기능이다. 소스 등록, 사용자 텍스트, 전략 편집/미리보기, DSH 공개 훅을 통한 세션별 전략 스냅샷을 제공한다.

사이드바 세션 메뉴에서 대화 전체를 삭제할 수 있습니다. 채팅 텍스트 선택을 우클릭하면 Copy, Quote(작성창에 Markdown 인용 블록 삽입), Ask가 표시됩니다. Ask는 선택 내용과 질문을 재사용 가능한 연속 실행 subagent(label `ask`; 재시작 후 subagent catalog에서 다시 찾음) 하나에 보내고 답을 오른쪽 사이드바에 스트리밍합니다.

서로 이어지는 세션을 DSH 사이드바의 하나의 chain으로 묶습니다. handoff prompt 기반 자동 감지, 체인별 번호, 인라인 이름 변경, 검색, 드래그와 다중 선택으로 재구성, 상단 고정, 사이드바에서 숨기고 패널에만 보관하는 아카이브, 세션별 context/steps 표시를 제공합니다. 설정 가능한 handoff 임계값에서 자동으로 다음 prompt 작성, 새 세션 열기, 붙여넣기, 전환까지 수행할 수 있습니다.

사이드바 페이지에서 DSH 세션 기록과 아카이브 캐시를 나열하고 삭제 항목을 복구 가능한 휴지통으로 옮깁니다. 최근 10분 이내에 기록된 세션은 삭제하지 않습니다.

다른 코딩 에이전트의 세션을 이어서 실행할 수 있는 작업으로 DeepSeek Harness에 동기화하며, 애플리케이션마다 별도의 workspace를 사용합니다.

DeepSeek Harness에 구성된 모든 provider의 모든 모델을 고정 loopback port의 단일 OpenAI 호환 endpoint로 제공합니다. 사이드바 페이지에서 base URL, key, port, model ID를 표시합니다.

OpenAI 호환 gateway를 통한 Grok 모델 provider입니다. 모델 검색, 이미지·동영상 생성, text-to-speech 도구, 지속 저장되는 로컬 미디어 작업을 제공합니다.

MiniMax Code 모델을 DSH에 연결합니다. 데스크톱 앱 로그인을 재사용하거나 별도로 로그인할 수 있습니다. Anthropic 호환 모델 접근, 실시간 모델 카탈로그, 무료 크레딧을 제공하는 일일 출석 확인, 선택한 모델에 맞는 크레딧 잔액을 제공합니다.

로컬 OpenCode CLI를 통해 DSH를 OpenCode 호환 모델에 연결합니다. 기본 LlmAdapter passthrough, 턴 간 도구 결과를 유지하는 영구 OC 세션, 도구 미러링, CLI 환경 점검 패널을 제공합니다. OpenCode CLI를 로컬에 설치해야 합니다.

기본 제공 pi-ai adapter를 통해 Standard Compute를 OpenAI 호환 모델 provider로 추가합니다. standardcompute router model과 직접 지정하는 model pin 두 개를 제공합니다. 설정만으로 동작하며 코드가 필요 없습니다.

지정한 domain만 proxy를 통과시킵니다. proxy가 필요한 model host를 추가해도 web search와 나머지 모든 요청은 일반 네트워크를 사용합니다. 이름 있는 proxy 여러 개를 domain별로 지정하고 never-proxy 목록도 설정할 수 있습니다. 저장한 설정은 재시작 없이 다음 요청부터 적용됩니다.

무료 채널 모델을 1M fallback chain 3개와 사용자 지정 chain으로 나눕니다. 측정 처리량 순으로 정렬하고 처리량과 오류율 임계값에 따라 모델을 제외하며 계정을 순환합니다. OpenAI 호환 gateway가 필요합니다(기본값 :8326).

DSH에서 LocalAI 전용 제어 기능으로 언어 모델, 임베딩, 리랭킹, 음성, 이미지 생성을 제공하는 provider입니다. Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime을 설치하고 활성화해야 합니다.

DSH에서 임베딩과 리랭킹을 위한 Jina provider입니다. Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime을 설치하고 활성화해야 합니다.