플러그인

오른쪽 사이드바 브라우저에서 요소를 선택하고 selector, 계산된 style, HTML을 채팅 초안에 칩으로 넣습니다. 칩은 하나씩 제거할 수 있습니다.

내장 브라우저 페이지에 주석을 답니다. 요소를 클릭하고 댓글을 작성한 뒤 한 메시지로 대화에 보냅니다. 요소를 찾을 수 있는 경우 각 메모에 잘라낸 스크린샷을 첨부합니다.

Windows 전용(koffi로 user32.dll 바인딩; macOS/Linux에서는 비활성). DeepSeek Harness 기본 창의 크기와 위치를 기억해 실행할 때마다 복원하고, 기본 레이아웃을 이기도록 유예 시간 동안 재적용합니다. 안정적으로 수동 이동/크기 조절한 값을 새 고정값으로 저장하지만 최소화/최대화/전체 화면 상태는 기록하지 않고 DSH가 자체 배치한 기본 사각형도 저장하지 않아 앱 레이아웃 초기화가 고정값을 오염시키지 않습니다. 모니터가 바뀌어도 화면 안에 유지됩니다. DSH 0.2.1-rc.3+ 지원.

동영상 링크를 정확한 시점으로 돌아가는 링크가 포함된 타임스탬프 Markdown 지식 카드로 만듭니다. 사용자가 직접 Python 3.10+와 yt-dlp를 준비해야 합니다. 자막이 없는 영상에는 ffmpeg와 faster-whisper도 필요하며, 회원 전용 자막에는 Bilibili 로그인 쿠키가 필요합니다.

DSH용 Unity-MCP bridge입니다. 시작 시 비활성 상태이며 /unity-mcp-tools가 Unity editor MCP server(com.ivanmurzak.unity.mcp)에 연결해 Unity 쪽에서 현재 활성화된 도구를 등록합니다. 플러그인 버전별 명령 카탈로그와 /unity-mcp-install, /unity-mcp-check를 제공합니다. DSH 세션은 list_changed를 받지 않으므로 도구 집합 변경 후 직접 tools/list를 다시 가져옵니다.

LAN phone drop입니다. 컴퓨터 화면의 QR 코드로 휴대폰 페이지를 열고 사진이나 스캔 문서를 터널이나 클라우드 없이 로컬 네트워크를 통해 컴퓨터 폴더에 저장합니다. 문서 모드는 브라우저에서 적응형 임계값, speckle 제거, 가장자리 자르기로 이진화해 일반 휴대폰 사진을 흑백 스캔처럼 만듭니다. DSH 사이드바 아래에 QR 페이지 항목을 추가하고 assistant용 phone_drop 도구를 제공합니다. 같은 CLI는 DSH 없이도 단독 실행됩니다.

로컬 GitHub CLI, personal access token 또는 OAuth device flow를 통해 DSH의 현재 DeepSeek 계정을 GitHub ID에 연결한 뒤 범위가 제한된 github 도구를 제공합니다. 저장소 목록 조회와 이슈 읽기·생성·댓글 작성이 가능합니다.

팀 공유 지식 베이스입니다. 한 구성원이 종속성 없는 Hub를 실행하고 나머지는 플러그인을 설치해 초대 코드로 참여합니다. 업로드 자료는 요약, 신뢰도, 포인트와 함께 10개 범주로 분류되며, 에이전트 도구 15개로 업로드·검색·회상·댓글·읽기를 할 수 있습니다. 중요한 항목은 직접 작성한 추천과 함께 고정되어 구성원이 읽을 때까지 유지됩니다. 계정마다 비공개 로컬 라이브러리, 컬렉션, 주간 요약, 버전 차이도 제공됩니다.

DeepSeek Harness용 Linear 도구입니다. Linear GraphQL API를 사용하는 모델용 도구 26개(issues, comments, relations, teams, states, labels, projects, cycles, users)와 임의 쿼리를 위한 linear_graphql 탈출구를 제공합니다. Linear 개인 API token이 필요합니다.

DSH 에이전트의 포그라운드 대기를 거부합니다. sleep, wait, tail -f, watch, -c 없는 ping, 무한 루프 등의 대기 명령, wait_agent 및 wait: true인 job_output 같은 차단 대기 도구, 짧은 시간 안에 같은 확인 명령을 반복하는 폴링, sudo -n 없는 실행, BatchMode 없는 ssh, 로그인 흐름, 대화형 편집기, docker -it 등 사람의 입력/확인이 필요한 명령을 거부하고 백그라운드 실행 또는 턴 종료를 안내합니다. 예산과 폴링 창을 설정할 수 있고 메시지 언어는 system(zh/en)을 따릅니다. 런타임 종속성 없음.

REA의 리버스 엔지니어링 도구 207개(Ghidra / Hopper / IDA 백엔드)를 명령 3개와 읽기 전용 도메인 항목 6개로 묶어 상주 도구 텍스트를 757 KB 대신 약 5 KB로 줄입니다. 엔진은 포함하지 않습니다. rea-agents, Ghidra 12.1.x, JDK 21은 별도로 설치합니다.

DSH용 Douyin 운영 도구입니다. 사용자의 Chrome을 조작해 피드, 댓글, DM을 읽고 스레드에 답하거나 로컬 동영상을 creator center에 올립니다. 모든 쓰기 작업은 policy gate를 거치며 게시에는 항상 사용자의 클릭이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 care 엔진으로 한 사람을 세심하게 돌보도록 에이전트를 돕습니다. 첫 데이터 소스는 날씨이며 체감 온도와 습도로 옷차림/우산을 조언합니다. 사용자의 루틴에 맞춘 켜고 끌 수 있는 일일 알림, 악천후 경보와 리마인더를 제공합니다. 에이전트가 깨어날 때 알림을 평가하며 qq-bridge 같은 Host가 일정에 맞춰 깨울 수 있습니다. 설정은 로컬 기기에 저장됩니다.

DeepSeek Harness 코드베이스 지식 그래프입니다. Agent 도구 7개 `graphify_*`, `/graphify` 명령, Graphify 페이지에서 AST 파싱으로 프로젝트 그래프를 로컬 구축/조회합니다(API 키 불필요). path/explain/god-node 조회 및 wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian 내보내기를 지원합니다. `graphifyy` CLI가 필요하며 전체 문서/PDF/이미지 추출에만 LLM 키가 필요합니다.

`dispatch_task` 도구로 범위가 지정된 반복 작업을 격리된 subagent에 맡깁니다. 완료될 때까지 기다리고 예상 파일을 확인하며 선택적 검증 명령을 실행한 뒤 메인 대화에 짧은 보고를 반환합니다.

Windows/Linux의 로컬 NTQQ(QQ 9.9.x) DB를 읽어 그룹/개인 채팅을 txt/csv/json/md/html/sqlite로 내보냅니다. 도구 16개: qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch(모호한 이름은 추측하지 않고 거부), qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage(디스크 사용량/허용 목록 기반 정리), qqnt_ask, qqnt_recall(인용 검색). 로컬 UI 127.0.0.1:46728은 증분 SQLite 색인, 6개 보기, 작업 패널, 좁은 화면의 단일 창, 발신자 비식별 처리, 미디어 묶음, 날짜별 분할, 내보내기 프리셋, AES-256 암호 ZIP을 제공합니다. OCR·음성·임베딩은 필요할 때 플러그인 전용 virtualenv에 설치됩니다. python3와 sqlcipher3가 필요하며 설정에서 virtualenv를 만들 수 있습니다. DB 키는 실행 중이고 로그인된 QQ 클라이언트에서 읽습니다.

Windows용 DSH Siemens NX 연동입니다. 로컬 Siemens NX 설치가 필요하며 NX 2512에서만 테스트했습니다. FE 도구에는 Simulation/Nastran 라이선스가 필요합니다. 도구 71개로 solid/surface/sketch/hole/tube를 생성·편집하고, NX Nastran 정적 및 modal 해석, assembly BOM 집계와 쌍별 간격 검사, 실제 GB 프레임이 있는 A3 도면 PDF 출력을 수행합니다. JSON 명령으로 백그라운드 NX 세션을 구동합니다.

DeepSeek Harness MCP 관리 콘솔입니다. 왼쪽 sidebar에 설정된 모든 MCP server를 나열하고 도구를 바로 시험하며 transport가 중단되거나 동기화되지 않았을 때 해당 행만 재시작하고 연결 가능성을 확인합니다. PerryLink/dsh-mcp-panel의 fork입니다. upstream 플러그인과 둘 다 `/mcp` 명령을 등록하므로 함께 설치하지 마세요.

로컬 nanobot CLI 에이전트를 `nanobot_run` 도구로 DSH subagent처럼 실행합니다. 호출마다 독립된 작업 하나를 전달하고 에이전트의 최종 답변만 반환합니다. 매번 새 process를 실행하거나 지속형 OpenAI 호환 server를 사용할 수 있습니다.

대화의 각 턴을 기록하는 6계층 메모리 플러그인입니다. 안정적인 memory block을 user snapshot으로 주입하고 모델 호출 없이 Host 자체 기록을 하나의 placeholder로 압축합니다.

채팅 composer에서 보낼 시각을 지정하면 해당 시각에 Host가 메시지를 전달합니다. 기존 대화에서 예약하면 작업이 그 대화에 들어갑니다. 새 세션 화면에서 예약한 각 작업에는 세션이 미리 생성됩니다.

DSH 네이티브 자동 compaction이 시작되는 context window 비율을 조정합니다. 플러그인 관리자 페이지에서 슬라이더로 1~100%(기본 80%, 화살표 키로 1%씩)를 설정합니다. 임계값이 낮아질수록 보존 기록 예산도 줄어 일찍 compaction하는 효과가 사라지지 않습니다. 실제 compaction은 계속 네이티브 엔진이 실행합니다.

DeepSeek Harness 세션의 context budget을 감시합니다. 각 턴 footer에 공식 `contextPressure` projection 기반 색 점을 표시합니다(green <50%, yellow 50–65%, orange 65–80%, red >=80%). orange/red에서 한 번 클릭으로 새 세션 handoff를 하는 알림 패널과 `/context-watch`, `/handoff` 명령, 고정 reasoning-rule prompt 섹션을 제공합니다. 예산과 handoff는 로컬 session 파일만 읽으며 버튼을 누르기 전에는 배지와 알림이 토큰을 쓰지 않습니다.

Host가 context window 초과로 거부한 세션을 복구합니다. 기본 classifier가 놓친 gateway 메시지를 다시 확인해 실제 window 크기를 가져옵니다. 가장 오래된 범위를 모델 호출 없이 하나의 checkpoint로 접습니다(tool 결과 정리, projection을 줄일 수 있을 때 host compaction engine, 또는 기계적 digest fold). 실패한 step을 재시도합니다. `context_rescue` 도구와 `/rescue`, `/rescue-status`로 같은 경로를 수동 실행할 수도 있습니다.