플러그인

DeepSeek Harness의 누적 token 사용량을 추적합니다. 모델별/일별 내역, 설정 페이지 대시보드, 온라인에서 변경 가능한 데이터 디렉터리를 제공합니다.

Settings의 로컬 우선 개인 사용량 인사이트입니다. 1/7/30일 token 히트맵과 30일 달력, token 구성, 모델 비율, skill 호출 상태를 표시합니다.

Aipx 툴킷입니다. Skills와 모든 MCP 서버를 약 4개의 meta-tool로 관리하는 Hub Console을 제공합니다. 서버 풀 상태, 도구별 활성/비활성, 도구 카탈로그, `mcp_search`가 모델에 전달하는 내용을 그대로 보여주는 검색 플레이그라운드를 포함합니다.

DSH Web UI용 Codex 스타일 오른쪽 패널입니다. 세션 산출물 탐색기(실시간 파일 트리, 스캔 포함 설정, 미리보기, 파일 위치 표시)와 모델 선택기가 있는 현재 세션 포크 사이드 채팅을 제공합니다. 사람 속도에 맞춘 예약 실행과 하단으로 스마트 스크롤도 지원합니다.

로컬 모델의 컨텍스트를 GPU가 잘 처리할 수 있는 크기로 유지합니다. 요청마다 prefill 속도를 측정하고 각 단계 전에 하드 토큰 한도, 관측된 첫 토큰까지의 시간 예산 또는 예측된 cold-prefill 예산에 따라 경고하거나 미리 압축합니다. `/context-budget`에서 수치와 지금 압축할 비용을 보여줍니다.

dsh 웹 GUI용 AI 호기심·상식 생성 플러그인(영문 UI 이름 Curio)입니다. ‘탐색 시작’은 이미 본 내용을 제외한 새 지식 묶음을 생성하고, 각 항목은 더 깊은 두 단계와 유사 지식으로 펼쳐집니다. ‘탐색 목록’은 묶음·항목·단계·유사 지식의 전체 이력을 브라우저 저장소에 보관합니다. 설정 없이 Host LLM을 재사용하며, 사용 가능한 모델이 없으면 패널에 DeepSeek API key를 붙여 넣을 수 있습니다. 출력 언어는 DSH UI(zh/en)를 따릅니다.

ChatGPT OAuth를 지원하는 DeepSeek Harness용 커뮤니티 Codex provider입니다. Codex 모델, 이미지 입력, 할당량 표시, 세션별 Fast/전송 제어, 안전한 스트림 복구를 제공합니다.

loopback OpenAI 호환 provider를 통해 로컬 MLX-LM 또는 MLX-VLM 모델을 DeepSeek Harness에서 사용합니다. DSH가 관리하는 서버 시작은 선택 사항입니다.

DeepSeek Harness 토큰 사용 통계 플러그인입니다. 오늘의 모델별 사용량, 캐시 적중률, 7일 추세 그래프, 선택적 헤더 배지, 지속 저장 및 자동 정리를 제공합니다.

사용자 지정 모델의 입력 유형(input)과 추론 모드(reasoningEfforts)를 설정하는 DSH 플러그인입니다.

DeepSeek Harness(DSH)에서 OpenCode Zen 무료 익명 모델을 사용하는 네이티브 LlmAdapter입니다. API key와 하위 프로세스가 필요 없으며 Go sidecar는 선택 사항입니다.

pi.dev gateway에 맞춰 llm-pi-ai provider 경로의 모델 목록을 동기화하고 공식 settings seam을 통해 기록합니다.

DSH Web용 녹색 픽셀 Ork 마스코트입니다. 클릭해 드러낼 때까지 모델의 thinking과 출력을 “Waaaaaaagh!”로 가리고 입력도 임의 길이로 마스킹합니다.

DeepSeek Harness용 provider별 HTTP/HTTPS 포워드 프록시입니다. LLM provider마다 독립 프록시 URL과 활성화/비활성화 스위치를 설정할 수 있습니다. 프록시 자격 증명은 환경 변수 참조로 지정하며 모델 검색 라우팅도 지원합니다.

필요할 때 DeepSeek 경로를 vision 모델로 자동 전환합니다. Flash 메인 세션은 직접 전환(A)하고 Pro는 심층 추론을 유지하며 이미지 판독을 vision 하위 에이전트에 위임(B)합니다. 하위 에이전트는 항상 전환하며 치명적 실패 시 대체 경로를 사용합니다. 수동 모델 전환은 필요 없습니다.

단계형 compaction 허브입니다. 단일 80% compaction 임계값을 설정 가능한 단계(기본 30/50/70/90)로 대체하고 약한 압축에서 최대 통합까지 강화합니다. 각 checkpoint에 결정론적 keyword index를 넣어 사실을 주기 간 축적합니다. 요약은 기본 모델과 최대 3개 fallback 모델을 순서대로 사용하며 각 모델의 추론 강도를 따로 설정합니다. Compaction 하위 탭과 설정 카드를 추가하고 끄면 항상 기본 compaction으로 복원됩니다.

공식 Models 설정 페이지를 대체해 provider 수명 주기 관리, 모델별 추론 강도 단계, 재시도 재정의, 드래그 순서 변경, upstream 모델 동기화를 제공합니다.

DSH Web 뷰에서 로컬 LLM 추론 서버를 관리하는 패널입니다. 상태 검사 및 중지 기능의 서비스 레지스트리, llama.cpp/SGLang/vLLM용 이름 지정 파라미터 프로필(KV/VRAM 저장 전 검증), GPU 감지, tok/s 벤치마크를 제공합니다.

DSH Web composer dock에 DeepSeek 잔액과 세션별 비용을 표시합니다. 공식 피크/비피크 요금(피크: 평일 BJT 9–12시/14–18시, 주말은 비피크)을 사용합니다. 내장 deepseek-v4-flash-vision-exp는 flash 요금으로 계산하며 이미지도 token으로 과금되고 이미지당 최대 384 token입니다.

DeepSeek Harness 플러그인 형태의 Obsidian 지식 베이스 수집 워크플로입니다. 포함된 스킬 provider와 모델용 `obsidian_validate_vault` 도구를 제공하며 선언적이고 조합 가능합니다.

DeepSeek Harness Desktop용 대화별 하위 에이전트 모델 선택 기능입니다.

DeepSeek Harness용 프롬프트 최적화 도구입니다. composer 도구 행 버튼을 눌러 세션에서 선택한 모델로 초안을 구조화된 프롬프트로 바꾸고 한 번의 클릭으로 복원할 수 있습니다.

harness에서 Blender 3D 모델링을 제어합니다. 기본 도형 생성, 불리언 CSG, 변환, 재질/수정자 지정, 장면 조회, JSON 브리지를 통한 STL/OBJ/PLY/GLTF 내보내기를 지원합니다. headless trimesh+manifold3d 런타임과 동일한 프로토콜을 사용하는 Blender bpy 애드온을 포함합니다. `blender_setup` 도구로 환경을 자동 감지/설치/구성/검증합니다.

DSH 플러그인입니다. llm-pi-ai용 모델 기능(reasoningEfforts 및 입력 모달리티)을 자동 감지하고 설정합니다. dsh-reasoning-efforts의 후속작입니다.