플러그인

Jev 판단을 세 가지 자동 동작으로 바꾸는 DeepSeek Harness 플러그인 — 요청과 관련된 세그먼트로 과대한 도구 출력을 잘라내고, 가져온 페이지에서 모델을 겨냥한 지시를 선별하고, 다음 단계에 맞는 스킬을 고릅니다 — 여기에 jev_ask와 jev_gate 도구, 재시작 후에도 남는 판단 원장, /jev-status 보고서를 더합니다. TypeSafe API 키가 필요하며, 키가 없으면 아무 동작도 하지 않고 아무것도 전송하지 않습니다.

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

DeepSeek Harness용 시각적 라운드테이블 회의입니다. 원형에 배치된 전문가 노드와 방향성 엣지, 집계 게이트웨이, 블랙박스 worker 모델을 위한 proxy thinking, 그리고 관점별 endorse/reject가 가능한 확정된 계획에 대한 적대적 검토(red-team)를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 '단일 코어 집필' 플러그인: 양자화된 소형 모델에 맞춰 도구를 철저히 간소화하고 출력을 견고하게 했으며, 온디바이스 모델로 장편 소설 파이프라인을 로컬에서 실행하기에 적합합니다.

DeepSeek Harness 범용 프리셋 강화 플러그인: 편집 가능한 프리셋 에디터(시스템/사용자/어시스턴트 항목 + 위장 모델 출력 사전 채우기).

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

DeepSeek Harness에서 ChatGPT/Codex 구독을 사용하세요: GPT 모델, 이미지 생성, 웹 검색, 구독 할당량 보고, 모델 및 기능 제어, 브라우저 또는 기기 코드 OAuth 로그인을 지원합니다.

애니메이션 GIF와 WebP를 애니메이션으로 읽습니다. 붙여넣은 파일은 UI에서 계속 재생되며 모델에는 라벨이 붙은 추출 프레임 시트가 전달됩니다. read_animation 도구로 파일의 프레임을 요청 시 샘플링할 수 있습니다.

OAuth로 ChatGPT 계정에 로그인하고 해당 플랜의 모델을 DeepSeek Harness 제공자 경로로 제공합니다. Codex 백엔드가 아니라 계정 플랜 권한으로 api.openai.com/v1/responses를 호출합니다.

로컬에 로그인된 모든 WorkBuddy 계정을 DeepSeek Harness의 자동 페일오버 모델 풀 하나로 통합(멀티 계정 로테이션, 실시간 크레딧, 모델별 크레딧 배수와 무료/야간 할인 태그가 있는 모델 카탈로그).

외부 USB HID 디바이스를 통한 컴퓨터 사용: 평이한 언어로 타겟을 지정하면 비전 모델이 잘라낸 윈도우 스크린샷에서 이를 찾고, Raspberry Pi Pico 2가 실제 마우스를 움직이고 실제 키보드로 타이핑합니다. 7개 도구. Windows는 윈도우 목록, 윈도우별 크롭, 자동 윈도우 활성화를 지원하고, macOS는 pyobjc가 필요하며 둘 다 지원하지 않으며, Linux는 지원되지 않습니다.

DeepSeek Harness Web UI 인증 게이트웨이. 페이지, /api, /plugins, WebSocket을 보호합니다. 사용자별 salt의 PBKDF2, HttpOnly SameSite 쿠키, IP별 잠금, 초대, TOTP/passkey(WebAuthn), 인증 수단 변경 전 step-up을 제공합니다. 사용자는 프로필/요소를 관리하고 관리자는 사용자/초대/비밀번호를 관리합니다. 사용자별 비공개 모델/API 설정은 비밀번호 파생 키로 암호화되어 관리자가 읽을 수 없습니다. 관리자가 선택한 사용자와 공유 가능: 사용 가능, 잔액 표시, 키 비공개, 즉시 취소. 미설정 사용자는 배포 설정으로 대체되지 않고 차단됩니다. REST/목록 API/WS를 사용자별 격리하고 재시작 간 세션 유지, JSONL 감사, fail-closed를 지원합니다. DSH 0.2.0 계열 필요(0.1.1-rc.2 전송 계열은 0.7.0에서 제거). passkey는 HTTPS/localhost가 필요합니다.

DeepSeek V4 Pro용 채찍: 모든 사고 블록의 추론 지문을 감시하고 집중된 "We will / I will" 모드에서 산만해진 "let me" 모드로 미끄러질 때 모델을 다시 잡아 당김.

비전, 압축, 리뷰, 서브에이전트, 제목, 이미지 생성을 위한 전용 모델 라우트, 도구 및 시스템 가이드.

사용량 등급 및 공유 가능한 통계 카드: 🐟→🐳 로컬에서 계산된 예상 백분위수를 포함한 월간 토큰 소모량 기반 랭킹, 6개 공급업체의 46개 모델에 대한 정확한 가격(크기 등급별 중국 가격 포함), 설치 전 세션의 백필, 2026-08-17 요금 변경 전후 비교. 로컬 전용, 텔레메트리 없음.

모델별 능력을 위한 설정 페이지: 추론 노력 레벨과 와이어 철자, 입력 모달리티, 토큰 용량을 선언 또는 희소 카탈로그 오버라이드로 작성합니다.

텍스트 전용 메인 모델에 설정 가능한 비전 모델을 추가합니다: vision_read_image 도구, 작성 바의 비전 모델 선택기, 텍스트 전용 경로를 위한 이미지-텍스트 자동 변환.

런타임에 전환 가능한 모델 출력 스타일(Claude Code의 outputStyles와 호환)에 더해 output.render.* 프레젠테이션 프로토콜, /style 명령, 세션별 영속화, systemPrompt 주입, 6개의 내장 스타일, 웹 피커, 세션/도구별 규칙과 /export를 갖춘 렌더러 레지스트리.

모델 선택기에 내장된 Codex 스타일 추론 강도 슬라이더

기존 로컬 TTS 런타임으로 Harness 답변을 읽어 줍니다. IndexTTS 및 GPT-SoVITS 실행기, 프로토콜 기반 로컬 HTTP/JSONL 진입점, Kokoro, F5-TTS, VoxCPM, Qwen3-TTS, CosyVoice SDK 환경의 모델 폴더 로딩을 지원합니다. 모델은 포함되지 않습니다. 1624318455/dsh-plugin-tts에서 파생했으며 행 ID와 설정을 분리해 두 플러그인을 함께 설치하고 중복 기능을 비활성화할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 소설 집필 워크벤치: 후보 문단에 좋아요나 싫어요를 표시하면 모델이 이를 짧은 선호 프로필로 증류해 이후 초안 작성 호출에 반영하며, 원고는 초안 작성 컨텍스트에 들어가지 않습니다. 챕터 보드, 챕터별 집필 팩, 주석 범위 수정(주석이 달린 문단만 다시 쓰고 나머지는 바이트 단위로 검증), 프로젝트 원장, 로컬 호흡 점검을 추가합니다.

공식 API와 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash를 위한 통합 앵커 에이전트 프리셋: Minimal-exact 2도구 최초 요청 부트스트랩, 모델을 인식하는 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.