플러그인

Minta 메모리 엔진용 DSH 네이티브 통합 레이어: 공식 dsh-mcp-client 행을 구성하고, minta-memory-governance 스킬과 세션 시작 시 메모리 프리웜을 등록하며, Minta 에이전트 프리셋을 제공합니다. 19개의 MCP 도구를 제공하려면 별도로 배포된 Minta 엔진(Python/Docker)이 필요하며 — 없이는 사용할 수 없습니다.

대화별 페르소나 / 마스터 프롬프트 플러그인: 작성기 툴바에서 페르소나 템플릿을 생성, 편집, 전환, 삭제할 수 있으며, 최우선 시스템 프롬프트 주입, 고정 상호작용 가드레일, subagent 상속, 새 대화 기본값, 로컬 JSON 저장을 지원한다.

Koma Miko Agent Specs용 DeepSeek Harness 어댑터.

DSH 및 플러그인 릴리스를 감시하고, 게시된 아티팩트를 일회용 러너에서 재테스트하며, 기계 판독 가능한 호환성 증거를 게시하고, 수정 후 관리되는 이슈를 조정합니다.

브랜치 전환과 분리된 git worktree를 실제 워크스페이스로, 웹 UI 컴포저에서 사용.

DeepSeek Harness (dsh)를 위한 보호형 컨텍스트 압축: LLM이 제안하고, deterministic 가드가 처리 — verbatim 가드 하의 eager per-atom shrink(extract/summary/false) + 지연 reference-graph eviction(0-LLM) + append-only 로그의 바이트 단위 완전 일치 recall.

사용자 언어에 관계없이 에이전트가 중국어로 사고하고 중국어로 응답하도록 고정된 시스템 프롬프트 섹션 하나를 주입합니다.

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.

DeepSeek Harness 플러그인: 컴포저 초안을 원클릭으로 ✨ 다듬어 주며, flash 재작성과 자동 채워넣기를 지원합니다.

명령 한 번으로 모든 프로젝트를 AI 에이전트가 다룰 수 있게 만듭니다. 적응형 기술 스택 감지(7개 언어 × 14개 프레임워크 × 61개 컴포넌트)를 수행하고 AGENTS.md, 문서 골격, CI/CD, 테스트 인프라를 자동 생성합니다.

ADB 스크린샷, 간결한 UI 계층 그라운딩, 검증된 반복 작업, 승인, 모바일 웹 뷰를 갖춘 Android GUI 에이전트입니다.

컴포저 독에 표시되는 OpenCode Go 구독 사용량(롤링/주간/월간 윈도우와 리셋 카운트다운) 및 내장 자격 증명 편집기

DeepSeek Harness용 비공식 업스트림 번들입니다. CodeBuddy 게이트웨이(런타임 동기화 모델 카탈로그, 모델별 reasoning effort, 웹 검색·가져오기, 이미지 생성, 스트리밍 자격 증명 브리지), 로컬 번역 게이트웨이를 통한 TraeWork CN·Qoder CN 구독 채널, 키 유형별 OpenAI 호환 공급자 레지스트리를 아코디언 설정 카드에서 관리합니다.

WorkBuddy(개인용 다중 계정·엔터프라이즈·WorkBuddy AI 국제판), Qoder CN, Trae CN의 모델을 하나의 모델 선택기에 통합합니다. 대화 기록 공유, 실시간 크레딧 배율, 모델별 reasoning effort를 지원하고 국제판이 공개한 최대 컨텍스트 창을 사용합니다. 채널이 제공하는 경우 일일 체크인도 지원합니다.

DeepSeek Harness용 비공식 업스트림 번들. 런타임 동기화 모델 카탈로그를 갖춘 CodeBuddy 게이트웨이, 모델별 추론 강도, 웹 검색/가져오기, 이미지 생성, 스트리밍 자격 증명 브리지, 그리고 로컬 변환 게이트웨이를 통한 TraeWork CN 및 Qoder CN 구독 채널과 키 유형별 OpenAI 호환 프로바이더 레지스트리를 제공하며, 모두 아코디언 설정 카드에서 관리합니다.

Codex 스타일 드래그 앤 드롭: 아무 파일이나 DSH 웹 GUI로 끌어다 놓으면 ~/.dsh-dropbox에 저장되고, 그 경로가 통째로 파란 칩으로 컴포저에 삽입됩니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 실제 마우스와 키보드입니다. 클릭할 대상을 말로 설명하면 비전 모델이 찾아내고 USB HID 장치가 클릭합니다.

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

DSH용 구조적 코드 인덱스: 8개 언어(C/C++ 포함) 전반의 Tree-sitter 심볼 검색, 임포트 그래프 PageRank로 순위가 매겨져 시스템 프롬프트에 주입되는 범위 제한 리포지토리 맵, code_refs를 통한 함수 수준 호출 그래프, code_health를 통한 선택적 순환 의존성 및 고아 모듈 검사, 그리고 작업 트리 변경 컨텍스트와 작업 인식 코드 컨텍스트를 제공합니다.

DeepSeek Harness 내부의 완전한 #dsh-plugin 몰. GitHub dsh-plugin 주제 카탈로그 전체를 2시간마다 새로 고쳐 탐색·검색·점수 매김, 설치 전 AI 리뷰로 install/caution/avoid 판정, 5차원 점수와 레이더 차트, 9개 언어 UI, 편집자 추천과 개인화 추천, 글로벌 작업 패널로 원클릭 설치/업데이트/롤백, 에이전트 내 /dsh-mall 스킬 제공.

Qwen3.8-27B와 같은 저컨텍스트 llama.cpp 모델 실행 시 컨텍스트 압축을 강제하여 모델 효율성과 사용의 원활함을 개선하며, 잘 정제된 압축 프롬프트도 함께 제공합니다.

DSH Web용 DeepSeek 사용량 대시보드: 최근 평균 지출 기준 남은 일수 추정, 일별/월별/누적 비용 및 기간 비교, 모델별 비용 순위, 캐시 절감, 피크/비피크 요금 영향, 드래그 가능한 잔액 플로팅 위젯.

FAL 큐, 모든 OpenAI 호환 이미지 API 또는 ChatGPT/Grok 구독을 기반으로 하는 generate_image 도구를 추가하고, 결과를 대화 내에 인라인으로 표시합니다.

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.