플러그인

HR/헤드헌터를 위한 AI 채용 워크플로: 직무 기준 정리, Boss직핀 + 리에핀(猎聘) 이중 채널을 통한 소싱 및 1차 스크리닝, 시장 인재 현황 파악, 이력서 평가, 면접 일정 조율, 후보자 대장 및 일보. Claude Code 플러그인 또는 DeepSeek Harness(dsh) 플러그인으로 설치할 수 있으며, 후자는 바로 사용 가능한 '채용 브라우저' 패널을 제공합니다. AGENTS.md를 읽을 수 있는 모든 AI 코딩 어시스턴트와도 함께 사용할 수 있습니다.

AI4Scholar 학술 검색: Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv 및 DOI 확인을 아우르는 38개 도구(검색, 인용 그래프, 저자, 추천, 분할된 PDF 전문, 자동 인용, 과학 그림). 중복 제거 기능이 있는 통합 크로스 플랫폼 검색, 설정의 API 키 카드, `/ai4scholar` 잔액 카드를 통한 호출별 크레딧 계산을 제공합니다.

DSH Web UI에서 MCP 서버와 스킬을 관리하는 플로팅 패널입니다. 서버별 지연 도구 로딩(ToolSearch, 기본값 꺼짐)으로 턴마다 도구 스키마를 컨텍스트에 넣지 않고 이름만 표시합니다. 내장 tool_search로 찾은 뒤에만 전체 스키마를 목록에 추가해 호출하지 않는 스키마의 토큰 비용을 줄입니다. MCP 서버는 전역 또는 프로젝트별 .dsh/mcp.json에 두며 서버별 활성/비활성, 47개 서비스 마켓, 다른 클라이언트 10종에서 가져오기를 지원합니다. 실제 스코프의 스킬을 자동 발견하고 shadowing과 모델 자동 호출/수동 전용을 설정할 수 있습니다.

의미적 프롬프트 필드와 템플릿에서 DeepSeek Harness 세션 제목을 설정 가능하고 결정론적으로 생성한다.

DSH를 단일 정보 소스로 유지하면서 Git worktree별로 세션을 그룹화하는 DSH Web UI의 Worktree 뷰를 추가합니다.

당신의 생각이 자유롭게 흐르도록 — Tydora는 WYSIWYG 편집, 양방향 링크, 마인드맵, 무한 캔버스를 결합한 현대적인 데스크톱 마크다운 에디터입니다. 깊은 사고와 자유로운 표현을 가능하게 합니다.

번들 런타임 의존성이나 외부 서비스 없이 로컬 전용으로 동작하는 프로젝트 메모리: 단일 진실 공급원으로서의 JSON과 생성되는 PROJECT_MEMORY.md, 프롬프트 접두사 캐시 안정성을 위한 토큰 제한 세션 고정 Hot Memory, 캐시된 크로스 프로젝트 BM25 회상, 신뢰할 수 있는 세션/턴 출처, 쓰기 전 중복/충돌 거버넌스의 설명 가능성, 편집 가능한 중요도/핀/태그/대체/아카이브 수명 주기, 구성 가능한 최상위 턴 종료 증류, 그리고 검색·검사·진단·라이브 설정을 위한 이중 언어 Web GUI.

텍스트 전용 모델을 위한 이미지 "읽기": 다운스케일 + 색 심도 축소 + 구조/색상 지문을 텍스트 그리드로 변환하여 대화에 다시 전달함으로써, 모델이 멀티모달 모델처럼 자율적으로 확대, 샘플링, OCR을 수행할 수 있게 합니다. 외부 모델 의존성 없이 완전히 로컬에서 동작하며, 이미지 읽기 방법론 스킬과 선택적 PaddleOCR을 함께 제공합니다.

WorkBuddy 스타일의 스킬 선택기: 작성창 옆 버튼을 누르면 설치된 스킬의 검색 가능한 목록이 열립니다. 하나를 선택하면 공식 /skill-name 제스처가 삽입되어 메시지와 함께 스킬이 로드됩니다.

로컬 Qwen3.8 27B/3.8 Flash와 온라인 API용 성찰형 자기 개선 플러그인입니다. 코딩 루프 수렴 제어로 Qwen3.8 27B/Flash의 반복 검증에 따른 과도한 심층 추론을 줄여 더 빨리 수렴하고 사고 시간을 단축합니다. 멈춘 턴과 무한 루프를 탐지·수정하는 5상태 전달 가드도 있습니다. 호스트 로직은 모델 비종속이며 온라인 API와 대부분 호환됩니다. 사용별 지속 개선, 반론 점검, 비평가 단계 격상, 역색인 메모리 검색도 포함합니다.

웹 UI용 음성 입력: Alt(또는 Alt+Space)를 눌러 받아쓰기 시작/중지, 브라우저 Web Speech(제로 구성) 또는 OpenAI 호환 클라우드 ASR, DSH 구성 LLM을 통한 선택적 다듬기, 설정 UI.

DSH용 심층 읽기 및 요약 도구: 플러그인 파서, MapReduce 병렬 심층 읽기 서브에이전트, JSON Schema 출력, 멱등 캐시를 활용해 책·논문·영상·웹을 구조화된 Obsidian 노트로 변환합니다.

필요하면 fork 및 subagent 세션도 재귀적으로 삭제해 DSH 대화를 영구 제거합니다.

DeepSeek Harness용 Minecraft 개발 스킬과 도구: Paper/Spigot 플러그인, Fabric, Forge, NeoForge 모드, 주요 모드 대상 애드온 개발, Minecraft 1.7.10부터 26.x까지의 Gradle/JDK 빌드 설정을 다루는 8개 스킬. mc_scaffold 프로젝트 생성기와 mc_gradle Gradle 러너. 시작 전에 누락된 버전/플랫폼 정보를 묻는 intake 스킬. 4개의 내장 서브에이전트. 그리고 두 번째 Minecraft Architect 프리셋의 mc_codex 도구는 사용자 자신의 Codex CLI를 codex app-server 프로토콜로 실행해 뼈대를 작성하고, 이후 DSH가 표시된 메서드 본문을 채우고 빌드를 검증합니다.

AI 에이전트를 위한 마케팅 OS: 먼저 마케터처럼 사고하고, 전술을 출력합니다.

DeepSeek Harness용 QQ 공식 봇 채널(tencent-connect/dsh-qqbot의 기능이 풍부한 포크). 그룹 및 개인 채팅에서 전체 에이전트를 사용할 수 있으며, 자동 태깅과 AI 밈 답장이 있는 스티커 라이브러리, 그룹 관리(가입 승인 및 음소거), 페이지네이션 카탈로그가 있는 botplay 인터랙티브 카드 이벤트, 사용자 확장 레지스트리(커스텀 슬래시 명령 및 QQ 도구), 예약된 웨이크업, QQ를 통한 원격 승인, 플로팅 독 웹 UI를 지원합니다.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.

DSH용 LSP 액션 서페이스: 진단, 포맷팅, 자동완성, 코드 액션, 심볼, 시그니처 도움말, 인레이 힌트, 이름 바꾸기를 실제 언어 서버 기반으로 제공합니다.

DeepSeek Harness용 인-GUI 스킬 허브: 공식 ctx.skills 레지스트리에서 로컬 스킬을 탐색, 검색, 토글, 검사, 진단 및 스캐폴드할 수 있으며, 소스 동기화 및 원클릭 전체 업데이트가 가능한 스킬 마켓도 제공합니다.

업스트림 REA(Reverse Engineer Anything) MCP server를 mcp__rea__* 도구로 DeepSeek Harness에 등록하는 서드파티 adapter입니다. 2.x는 Node, REA CLI, JDK, Ghidra를 <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle에 자체 제공하고 shim으로 실행하므로 설치되지 않은 PC도 최초 설정 후 사용할 수 있습니다. 1.x(branch v1, npm 1.0.6)는 설정만 제공하며 REA와 Ghidra가 미리 설치되어야 합니다. 분석은 업스트림 기능으로 네이티브 바이너리(Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, 웹사이트, Android APK 및 adb 기기, 펌웨어, 프로세스 캡처를 지원합니다.

원격 및 모바일 보안 게이트웨이: QR 페어링을 통한 수정 불필요의 Tailscale/LAN 액세스, RSA 암호화, 무차별 대입 방어 및 모바일형 스니펫. 공유 페어링 서비스를 다른 원격 플러그인에 자동으로 양보하여 공존 시 시작이 크래시되지 않음.

DeepSeek Harness용 OpenCues — dsh 컴포저에서 LLM 단어 대안과 '_'로 트리거되는 빈칸 채우기 기능.

주 모델이 내린 결정을 별도 리뷰 모델이 검토하도록 합니다. off, shadow, advisory 모드를 지원합니다. POST /v1/decision을 구현한 자체 서비스가 필요합니다.

tools/pre-execute에서 대기 중인 도구 호출을 Jev(TypeSafe AI의 비생성적 의사결정 모델)로 분류합니다 — 확신도 높은 고위험 호출은 거부되고, 모호한 호출은 승인 요청으로 에스컬레이션됩니다 — 또한 approval/request에서 명확히 허용된 가역적 호출은 인자 근거 게이팅을 거쳐 자동 승인됩니다. 세션 참조 리졸버도 서브클래싱하여 스냅샷이 가장 오래된 메시지부터 버리는 대신 Jev 점수가 매겨진 메시지를 유지하게 합니다. 프로바이더 장애 시 기본 동작으로 저하되며, /jev-stats 명령이 있는 섀도 모드, TypeSafe 또는 OpenRouter 엔드포인트, 64개 테스트를 제공합니다.