플러그인

Microsoft Office, LibreOffice, 네트워크 없이 DOCX를 PDF로 변환합니다. dxpdf Rust/Skia 엔진으로 WPS Office가 작성한 스키마 오류 OOXML을 고치고, Word가 홀수/짝수 구역 나누기에 넣은 빈 페이지를 복원합니다. PATH에 Python 3.8+와 `pip install dxpdf lxml`이 필요합니다.

하나의 sub2api 인스턴스의 그룹, 키, 모델을 dsh-llm-pi-ai provider route에 동기화합니다. 패널에서 비밀번호/OAuth 로그인하며 relay key마다 provider route 하나를 만듭니다.

DeepSeek Harness 시작/종료 애니메이션입니다. 손그림 스타일 5종(whale light-sweep, pulse, stardust, typewriter, radar rings) 또는 직접 추가한 video/GIF를 지원합니다. 설정 패널에서 속도, 입자 수, 강조색, 문구, 음소거, 맞춤을 조절합니다. 종료 애니메이션에는 동봉된 일회성 desktop-shell 패치`node tools/patch-asar.mjs --apply`가 필요하며 되돌릴 수 있습니다. 패치가 없으면 닫기 시 창만 숨겨집니다.

dsh-dual-bridge: DeepSeek Harness(`@deepseek-ai/dsh`) 사이드바 플러그인입니다. 프로젝트 컨텍스트를 구조화된 prompt로 묶어 클립보드에 복사하고 같은 화면에 연 DeepSeek 웹 버전으로 읽거나 질문합니다. PDF/Word/PPT/Excel 텍스트 추출과 이미지 OCR을 지원하고 로컬 poppler를 자동 검색합니다. 완전 로컬이며 네트워크, 웹 API 호출, 브라우저 제어가 없습니다.

DeepSeek Harness용 Relvato 웹사이트 모니터링입니다. `dsh-mcp-client`를 통해 Relvato 호스팅 MCP 서버(도구 58개)를 추가하고 Relvato API 키를 사용합니다.

DSH와 함께 NapCat QQ 백엔드를 유지합니다. 시작 시 OneBot 11 HTTP 포트를 확인하고 응답이 없으면 NapCat을 실행한 뒤 45초마다 다시 확인합니다. 중복 프로세스 체인을 종료하고 콘솔 창을 숨깁니다. 작업 이름을 지정하면 로그온 예약 작업을 만들 수 있습니다. 설정 페이지와 `napcat_status`, `napcat_restart`, `napcat_dedupe` 도구를 추가합니다. 위험 확인 후 QQ 암호를 선택적으로 저장해 fast-login 토큰이 만료되면 QR 없이 갱신할 수 있습니다. Windows 전용이며 예약 작업이 없으면 실행한 QQ는 DSH와 함께 종료됩니다.

대화 옆 전용 BOOTH 탭이나 읽기 전용 도구 2개로 VRChat 아바타용 의상, 셰이더, 기본 모델, 액세서리, 텍스처, 애니메이션, 소품을 검색합니다. 요청 전에 중국어 키워드를 일본어로 번역합니다.

DSH 대화 창용 전체 캔버스 애니메이션 배경 10종(별빛, 코드 비, 회로, 검투, 고양이, 소녀, 전투기, 레이서, 눈, 거품)입니다. 턴마다 무작위 테마 하나를 선택하며 텍스트 영역에 베일을 적용해 채팅 가독성을 유지합니다.

QQbot이 OneBot 11을 통해 선택한 QQ 그룹을 감시하고 메시지를 개수 임계값 단위로 묶습니다. 각 묶음을 DSH에 이미 설정된 모델로 요약해 그룹별 보고서를 지정한 친구에게 QQ 개인 메시지로 보냅니다. 키워드/발신자 필터, 설정 페이지, 로컬 웹 콘솔, 요약 아카이브를 제공합니다.

보고서용 구문 강조 코드를 단일 `highlight_code` 도구로 제공합니다. 68개 언어, 15개 테마, 11개 출력 형식(인라인 HTML, Word용 SVG/PNG, LaTeX)을 지원하며 SyntaxHighlighter 클래식 테마도 포함합니다. PNG 출력에는 Python 3과 Pillow가 필요하고, 다른 형식은 외부 런타임이 필요 없습니다.

dsh용 Cite Lens입니다. Files 탭에서 PDF 텍스트를 선택해 현재 채팅에서 인용하거나 질문할 수 있습니다. 모델의 `[main.pdf p.7 "exact words"]` 인용을 PDF를 열어 해당 구절을 강조하는 링크로 바꿉니다. `/cite-links`는 채팅의 모든 주장에 인용을 달게 합니다.

DSH용 로컬 웨이크워드 음성 입력입니다. 웨이크워드를 말하고 알림음을 기다린 뒤 말하면 텍스트가 DSH 세션으로 전송됩니다. 기본적으로 오디오는 로컬 처리되고 저장되지 않습니다. DSH 음성 입력 서비스(`speechToText`)가 사용 가능해야 합니다.

대화의 실제 비용을 확인합니다. 모델 요청 수, system prompt와 도구 표 크기, 누적 토큰, 예상 비용, 자동 컨텍스트 압축까지의 거리를 표시합니다. 로컬 세션 로그만 읽고 모델을 호출하지 않으며 system prompt에 글자를 추가하지 않습니다. 토큰과 비용은 문자 수를 바탕으로 한 추정치이지 제공자 사용량이 아닙니다.

완성된 답변의 각 주장을 같은 턴에 읽은 도구 출력과 대조합니다. 모순의 인용문이 같은 턴의 도구 출력에서 발견된 경우에만 같은 턴에 한 번 수정을 유도합니다. 근거 없는 주장은 세션 로그와 stderr에 표시합니다. 먼저 절대 표현과 불일치 숫자를 무료 검사하며, 그 턴에 도구를 쓰지 않았다면 모델까지 전달하지 않습니다.

dsh Web GUI 내장 오른쪽 사이드바에 도킹되는 키워드+코드 그래프 검색 탭입니다.

AI 생성 Word, PowerPoint, PDF, HTML을 공식 미리보기에서 검토합니다. 문제 영역을 상자로 표시하고 텍스트를 직접 편집해 메모를 에이전트에 전달할 수 있습니다. PDF와 이미지는 주석만 지원합니다. 편집에는 Harness에 포함된 LibreOffice 키트와 Python이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 민감 문자 치환입니다. 관리하는 YAML 차단 목록(전체/provider ID별/model별)으로 메시지와 도구 결과를 모델이 읽기 전에 검사하고, 전송 직전 요청도 정리합니다. 차단 대상 문자가 공식 API의 Content Exists Risk 400을 유발하지 않도록 합니다.

sub2api 인스턴스 하나의 그룹, 키, 모델을 dsh-llm-pi-ai 공급자 경로에 동기화합니다. 패널에서 비밀번호/OAuth로 로그인하며 중계 키 하나를 공급자 하나에 연결합니다.

중국어 멀티 에이전트 토론 시뮬레이터다. 토론자 8명, 실시간 2열 토론/초안 메모, 심판/점수판, 한쪽 시계, 라운드별 ZIP 보관을 제공한다. 훈련 쪽은 승률 임계값 또는 고정 라운드 수로 종료 조건을 설정한다. Word 준비 패키지도 만든다.

DSH용 플러그인 조언 도구다. 필요한 것을 설명하면 npm의 dsh-plugin keyword 패키지를 정제 지표(일일 baseline, 주간 성장, 릴리스 주기, 최신성)로 평가해 추천/대안/피할 플러그인을 순위화한다. 사이드바 패널, AI 도구 4개, 원클릭 설치를 제공한다.

compaction 무결성 검사다. 압축 범위에서 추출한 directive(never/must/必须 등)를 summary와 문구 그대로 또는 핵심 단어 coverage로 대조한다. 조용히 누락된 제약을 보고해 JSONL ledger에 기록하고, config에 고정한 제약은 매번 검사한다.

DeepSeek Harness용 암호화 로컬 자격 증명 vault다. 사이드바 레코드 관리, 로그인 전 조회용 info_records 도구, 선택적 채팅 캡처, 레코드별 manual-only 모드를 제공한다. AES-256-GCM을 Windows DPAPI/macOS Keychain/Linux Secret Service로 보호한다.

공개 전 자격 증명 감사다. 디렉터리 트리를 훑어 API key, token, private key, DB connection string, 하드코딩 암호를 commit/publish/배포 전에 찾는다. 의존성 없이 완전 오프라인이다. 발견 항목은 앞 6자만 보이도록 가린다.

Bilibili 플랫폼/AI 자막을 추출하거나 외부·임베디드 자막, ASR/OCR을 대체 수단으로 사용해 Markdown, Word, PDF, TXT, SRT, JSON으로 출력합니다. 타임스탬프, 이중 언어 정렬, 품질 보고서를 제공합니다. Python 3.10+ 필요. 플랫폼/AI 자막에는 Bilibili SESSDATA cookie가 필요하며 OCR/ASR/PDF에는 ffmpeg, faster-whisper, LibreOffice 또는 reportlab이 필요합니다.