플러그인

WeChat 기사 조판 워크벤치: Markdown을 WeChat 편집기에 붙여넣을 수 있는 인라인 스타일 HTML로 렌더링하며, 오른쪽 사이드바 패널과 블록 수준 수정을 위한 5가지 모델 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness의 세션 간 기억: 에이전트가 사용자 선호, 사실, 프로젝트 결정을 저장하고 검색하고 갱신하며, 중요한 항목은 이후 세션에 주입되고, 설정 섹션에서 목록 보기, 편집, 보관, 삭제할 수 있습니다.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

지식베이스 플러그인입니다. 감사 가능한 KB 패키지(참조 + SQL)를 구축합니다.

에이전트의 '초록불' 주장을 정직하게 유지하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다. 검증 실행은 영수증이 되고 편집은 추적되며, 오래되었거나 실패했거나 가려진 "모든 테스트 통과"는 종료 대신 재실행으로 전환됩니다.

JS/TS, Python, Go, Rust를 위한 제로 설정 lint 피드백 루프: 저장소 자체의 eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy로 구동되는 lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix 도구(설정 파일에서 자동 감지, 저장소 로컬 node_modules/.bin 우선 해석, 번들 없음), 그리고 harness fs/observed 이벤트에서 자동 주입되는 편집 후 지적 델타와 상한이 있는 완료 게이트 — dsh 에이전트를 위한 편집 → lint → 자동 복구를 한 번의 lint_fix 호출로.

Settings의 모델 행에 OpenAI 및 Anthropic 프로토콜 프리셋(llm-pi-ai)이 있는 추론 수준 편집기, 입력 모달리티 토글, 1M/128K 컨텍스트 및 최대 출력 프리셋을 추가합니다.

선언된 워크스페이스 하위 경로(예: .git)를 읽기 전용으로 유지하고, 워크스페이스 루트의 읽기 전용 규칙 파일을 따르며, workspace-write에서 추가 쓰기 가능 루트를 허용하고, 모델이 세션 범위 쓰기 권한을 요청할 수 있게 합니다. 샌드박스 CLI 명령과 write/edit 도구에 적용됩니다.

DeepSeek Harness용 Office 문서 미리보기·편집·DOCX 생성. Fylar Office SDK 기반.

DeepSeek Harness 할당량 플러그인: 프로바이더별 내장 플랜, 잔액 또는 사용자 정의 HTTP 할당량을 표시하고 모델 단가, 이 세션 추정, 누적 소비를 제공합니다.

에이전트의 테스트·타입체크·lint·빌드 주장에 대한 신선도 게이트: 각 검증 실행이 tools/post-execute에서 영수증이 되고 파일 편집이 추적되며, agent/turn-stopping 시 최신 영수증이 오래되었거나 실패했거나 읽을 수 없는 주장은 영수증과 그 이후 편집된 파일을 명시해 한 단계 더 진행하도록 유도합니다.

write 도구가 새 파일만 생성하도록 허용하는 호스트 측 가드. 대상이 이미 존재하면 실행 전에 호출을 거부하고 대신 edit를 사용하도록 모델에 지시하며, 모든 세션에 적용됩니다.

MathWorks MATLAB/Simulink MCP 서버를 dsh 프로필에 등록하여, 에이전트 세션이 MATLAB 코드 실행 및 Simulink 모델 읽기, 편집, 테스트를 위한 mcp__matlab__* 도구를 얻도록 합니다.

중단된 에이전트 세션 자동 재개: 순서가 있는 규칙 테이블이 실패 유형(속도 제한, 할당량, 인증, 컨텍스트 초과, 크래시된 고아)에 따라 자동 백오프 재시도, 모델 전환, 컨텍스트 압축 후 재개, 또는 손절 알림으로 라우팅하며, 시각적 규칙 편집기와 전체 활동 로그를 제공합니다.

dsh 웹용 음성 비서: 웨이크 문구(예: "小鲸")를 말하면 핸즈프리 받아쓰기가 활성화되어 말한 내용이 자동으로 전사되어 채팅 상자에 입력됩니다. 음성 편집 명령(전송, 지우기, 줄 바꿈, 읽기 중지)을 지원하고 비서의 답변을 중국어로 소리 내어 읽습니다. 음성 인식은 sherpa-onnx WASM을 통해 브라우저에서 로컬로 실행되므로 API 키 없이 오프라인에서 작동합니다.

파일 트리 탐색, 파일 편집, 비선형 대화 마인드맵 보기, 모바일 모드 지원을 갖춘 3패널 작업 공간 레이아웃.

DSH 웹용 부팅 시 워치독: 고장 난 플러그인을 감지해 UI가 열리도록 영구적으로 비활성화하며, 격리 감사, 자동 프로브 복구, 원클릭 복원을 제공합니다.

두 프로젝트가 공유하는 REST API를 통한 읽기 전용 Gitea 및 Forgejo 도구: 인스턴스 정보, 저장소 목록, 이슈 및 풀 리퀘스트 검색 및 읽기, PR 차이점 및 변경된 파일, Actions 실행, 작업 및 작업 로그. 도구 메타데이터는 영어, 번체 중국어, 간체 중국어, 일본어로 제공됩니다.

DSH용 설정 기반 개발 작업 오케스트레이션: 작업/게이트웨이/휴먼 노드의 그래프 워크플로와 단계별 지속성을 제공하며, 에디터 내 AI 어시스턴트가 실시간 검증과 함께 대화를 통해 워크플로를 구성합니다. 문서는 노드에 일반 첨부 파일로 전달되며(선언 불필요), 파일은 작업 작업 공간에 배치되고 ${inputs.附件}는 줄바꿈으로 결합된 절대 경로를 제공하므로 노드는 자체 프롬프트로 이를 파싱합니다.

MCP를 통해 DSH에서 AItelier 파이프라인 실행: 39개 도구(읽기 22, 쓰기 17)로 다단계 SkillFlow 파이프라인을 생성, 실행, 검사, 편집, 내보내기, 가져오기. 단계는 DSH 세션이 아닌 AItelier에서 실행되며 run_id로 폴링되고, 엔진 강제 체크포인트에서 일시 중지하여 answer_checkpoint로 응답하며, 단계별 추적 및 단계 출력을 나중에 읽을 수 있도록 남깁니다. add_provider / map_model / edit_role은 개별 역할을 로컬 또는 더 저렴한 엔드포인트로 지정합니다. aitelier-pipelines 스킬을 번들.

DeepSeek Harness용 기술 문서 에이전트 프리셋: 자기 학습 템플릿 라이브러리를 통한 템플릿 기반 작성, 기술 문서용 AI 풍미 제거, 품질 보증 도구 키트(문서 감사, 문서 간 일관성, 번호 재정렬, 버전 동기화, PDF 및 Word 내보내기, 스크린샷 자동화).

DeepSeek Harness용 task control: 원클릭 비상 정지 및 stuck downloads와 tool calls 강제 종료, 다운로드 진행률, stuck 감지, pwsh 활동 모니터링, append-condition / 일시 중지 / 재개(보이지 않는 복구 포함).

DSH 에이전트용 로컬 크로스 세션 메시징, 검색, 콜드 세션 깨우기 배달, 감사 가능한 메시지 기록 포함.

Gitee/GitHub AI 직원: 이슈(Gitee 또는 GitHub)에서 봇을 @하면 리포지토리를 복제하고, 지정한 브랜치에서 수정을 구현하고, 해당 브랜치로 PR을 열고, 이슈를 자동 병합 및 자동 종료할 수 있습니다. v1.2에서 보안 스캔 추가: 스캔 리포지토리 구성, 내장/사용자 지정 프롬프트로 감사, 중복 제거, 새로운 발견 사항을 이슈로 제출.