플러그인

RunningHub 클라우드 ComfyUI 워크플로를 백그라운드 작업 풀로 실행합니다. 배치를 제출하면 감시기가 동시성 한도 내에서 분배하고 각 작업을 조회해 모든 결과를 디스크에 다운로드합니다. 풀이 비면 세션을 깨웁니다. 공유 장부에는 배치, 비용, 인스턴스 티어, 제출·완료 시각, 파일별 저장 경로를 기록하고 오른쪽 사이드바에 실시간 보드를 표시합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 경험 라이브러리입니다. 인덱싱된 Markdown 지식에서 오류 서명으로 검색하고, 실패를 기록하며, 지식 공백이 항목으로 채워질 때까지 추적합니다. 사이드바 패널과 정제된 시작 라이브러리를 포함하며 네트워크에 접근하지 않습니다.

프로젝트 범위 SQLite 메모리로 점진적 검색, 제한된 컨텍스트, 작성창 버튼, 시각적 검토를 제공합니다. 저장소 루트의 DSH 번들을 설치하고 로컬 Python 3.10 이상에서 절대 프로젝트 경로를 지정해 /learning-init을 실행합니다.

DeepSeek Harness용 롤플레잉 동반자 메모리(기본 대화는 짧고 사람답게). 대화별 편집 가능한 인물 문서와 항목별 가중치 1~100을 제공하며 AI가 이야기 흐름에 맞춰 조금씩 다듬을 수도 있습니다. 다인 대화의 화자별 호감도, 성격·선호의 AI 자기 진화, 최근 48시간 대화 검색, 긴 대화를 이어 주는 동반자식 압축, 날짜별 보관 및 턴/토큰 수에 따른 자동 묶음을 지원하는 로컬 지식 베이스를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 지식 베이스입니다. 각 베이스는 UTF-8 텍스트, 텍스트 PDF, OCR 이미지가 든 폴더입니다. 매 턴 전에 세션에서 선택한 베이스를 중국어 n-gram과 BM25로 검색합니다. 답변에는 오른쪽 사이드바 리더에서 여는 인용이 포함됩니다. 에이전트 도구 kb_* 5개(list, search, read, stats, propose text)와 생성·사용·파일·검색·재검색용 /kb 명령을 제공합니다.

Fudan · Desktop: DeepSeek 할당량과 캠퍼스 날씨 상태 표시줄, 엄선한 캠퍼스 배경화면 6개, 완전히 로컬인 知行台 일정/지식 workspace입니다. 푸단 편집 스타일 UI와 주별 검토를 제공합니다.

DSH에서 접히는 side panel을 위한 VS Code 스타일 44px 아이콘 rail입니다. 왼쪽 rail은 sidebar navigation과 하단 action row를 유지하고, 오른쪽 rail은 sidebarRightTabs ledger를 나열해 third-party 탭도 각각 보여 줍니다. 오른쪽 패널은 창 너비의 300px~60%로 드래그 조절 가능합니다. Settings → Activity Bar의 두 토글로 켜고 끄며 이 browser에 저장됩니다.

show_page 도구로 답변을 채팅 안의 웹 페이지로 만듭니다. 내장 템플릿 8개(report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow)는 모델이 내용만 쓰고 플러그인이 레이아웃·상호작용·저장을 담당합니다. 모델이 직접 쓴 전체 페이지(계산기·게임·사용자 지정 레이아웃)도 저장할 수 있습니다. CSS @layer 기본 스타일을 사용하되 페이지 CSS가 우선합니다. 답변 아래 콘텐츠 높이로 표시되고 DSH 라이트/다크 테마를 따릅니다. 페이지별 localStorage는 DSH에 보관되어 다시 열거나 새 버전으로 편집해도 유지되고 채팅/오른쪽 사이드바 간 동기화됩니다. 편집마다 되돌릴 수 있는 새 버전을 만듭니다. 저장 후 숨겨진 로컬 Chrome/Edge에서 script 오류·가로 넘침·다크 모드를 검사해 문제를 모델에 돌려보냅니다. 오른쪽 패널은 전체 크기 보기, 버전, 갤러리, PNG/PDF/HTML 내보내기를 제공합니다. 별도 origin의 sandbox frame과 엄격한 CSP에서 실행되어 DSH 데이터 접근 및 fetch/XHR/WebSocket을 막습니다. dsh-mobile로 휴대전화도 지원합니다.

작업, 대기 중인 답변, Linky 개발 workflow, 멀티 provider 웹 채팅, 지식, 개발자·데이터 도구를 위한 작업대입니다. Yunzhijia messaging은 해당 계정과 CLI가 필요하고 web chat은 desktop app이 필요합니다.

에이전트 중심 오디오용 도구 5개입니다. anyaudio_music은 로컬 SoundFont bank로 음표 단위 악보를 오프라인 렌더링하고, anyaudio_sfx는 SoundFont preset 52개와 절차적 생성기 15개, anyaudio_tts는 Edge 또는 MiMo 음성 출력, anyaudio_mix는 더킹 처리와 peak 정규화를 수행, anyaudio_sources는 공유 sound-font 라이브러리를 관리합니다.

간단한 교훈 장부를 제공합니다. brief.ps1로 과거 함정을 찾아보고 add-lesson.ps1로 새 교훈을 기록합니다. 설치 프로그램이 skills 디렉터리에 배포하고 AGENTS.md에 연결합니다. 모델은 작업 전 장부를 확인하고 겪은 문제를 규칙으로 남겨 같은 실수를 막습니다. 플러그인은 실제 확인 여부를 감시해 탭과 입력창 아래에 결과를 표시합니다.

채팅 페이지 안의 드래그 가능한 task-tree 패널입니다. 음성이나 텍스트로 작업을 추가하고 끌어서 순서를 바꾸며 화면 가장자리에 붙여 접을 수 있습니다. 직접 편집하고 버전 관리할 수 있는 일반 텍스트 queue 파일을 사용합니다.

DeepSeek Harness(DSH) 플러그인: 로컬 Second Brain의 제한된 타임스탬프 snapshot(identity, 상태 fingerprint, pointer)을 새 session마다 prompt에 주입합니다. 읽기 전용, 쓰기 없음, 오류를 숨기지 않고 보고하며 의존성이 없습니다.

로컬 사용량 원장입니다. 이 기기의 세션 로그를 읽어 일별/모델별/워크스페이스별 토큰 소비, 캐시 적중률, 도구와 채팅 비율, 예상 비용을 표시합니다. 앱에서 모델별 가격을 편집할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 창 가장자리를 따라 흐르는 혜성 모양의 빛 띠입니다. 최대 4개를 동시에 표시하고 세션별 모델에 따라 색을 지정합니다. 답변을 기다리는 동안 방향이 반전되며 대화가 끝나면 작성기나 워크스페이스로 돌아갑니다.

Mineflayer로 DSH Agent를 Minecraft Java 서버에 연결합니다. 실시간 게임 화면, native reasoning과 tools, 설정 가능한 persona, 서버별 notebook, 선택적 로컬 생존 지식 검색을 제공합니다. host model을 재사용하며 설치만으로 게임에 연결하거나 추론을 시작하지 않습니다.

dsh-better-sidebar의 repo graph 탭입니다(탭 표시에는 sidebar 필요, 플러그인 자체는 단독 로드). @linxin666/dsh-client-ui-git-graph 0.4.8과 /git이 충돌하므로 함께 설치할 수 없습니다. workspace 아래 3단계까지 최대 200개 Git repo를 탐색합니다. repo에 씁니다: Initialize Git repository는 git init을 실행하고, 규칙 선택기는 6가지 방식의 GIT_CONVENTIONS.md를 repo 또는 하위 repo가 상속하는 workspace 공통 .dsh/GIT_CONVENTIONS.md에 작성합니다. host는 매 model step 전에 system prompt에 넣고 최근 20개 commit message를 규칙으로 검사합니다. 선택적 AI attribution(required/optional/forbidden)은 trailer를 읽고 Assisted-by/Co-authored-by를 인정하며, forbidden도 AI 전용 trailer만 거부합니다. workspace/repo/상위 문서의 차이를 모두 표시하고 변경 전 agent가 묻게 합니다. 한 번 클릭 병합은 검증 가능한 규칙의 합집합을 workspace 문서에 남기고 각 변경 파일의 timestamp .bak을 보존하며 포함된 문서는 참조로 바꿉니다. agentTool은 git_conventions를 등록합니다.

DeepSeek Harness 로컬 지식 베이스. 작업 공간/채팅 첨부 PDF·Word·Excel·Markdown·TXT·CSV·HTML을 Markdown 노트로 정리합니다. VS Code식 뷰어, 작업 공간별 접근 권한, 검색/읽기/추가 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness의 턴/단계별 비용 원장입니다. Chat과 Trajectory 옆에 Turns 탭을 두고 토큰, 추정 비용, 캐시 절감, 도구 인수·원시 결과·출처 검사기를 표시합니다. 클라이언트 전용이며 비용은 기록된 모델 사용량으로 추정합니다.

답변별 시간을 모델, 도구, 기타로 나누고 첫 토큰, 디코딩, 도구별 합계를 제공하며 로컬 JSONL 원장에 기록합니다. DSH 런타임에 Node 24 이상이 필요합니다.

DSH 세션 기록을 대화형 주제 그래프로 만듭니다. 질문을 주제별로 묶고 주제별 Q&A 타임라인을 살펴보며 의미 기반 재그룹화와 HTML, SVG, Bluepin vault 내보내기를 지원합니다.

DSH composer용 전체 화면 캡처 패널입니다. 사각형 선택, 타원, 화살표, 펜, 모자이크, 텍스트 주석을 추가한 뒤 대화에 넣거나 복사·저장할 수 있습니다. 선택 영역은 오프라인 인식도 가능하며 onnxruntime-node의 PP-OCRv6를 사용하고 실패 시 Windows 내장 OCR로 대체합니다. DSH에 이미 설정된 model로 9개 언어 번역이 가능합니다. Windows에서는 작업 표시줄까지 전체 화면을 선택하고 DSH 창을 먼저 숨겨 실제 데스크톱을 캡처합니다. Edge 또는 Chrome 키오스크 창에서 실행되며 브라우저를 시작할 수 없으면 DSH 내부 캡처로 대체합니다. DSH Desktop은 기본적으로 일반 브라우저 접근을 거부하므로 프로필 설정에서 “Allow opening this Profile in a browser”(compatibility mode)를 켜야 합니다. 그렇지 않으면 모든 캡처가 DSH 내부 대체 흐름을 사용합니다. Windows용 DSH Desktop 전용이며 PP-OCRv6 모델은 첫 인식 시 ModelScope에서 다운로드됩니다.

home 폴더(identity, house rules, 최근 일기와 원장)를 새 세션마다 첫 발화 전에 주입합니다. 에이전트가 자신의 persona를 수정할 수 있도록 home은 쓰기 가능하게 유지됩니다. 폴더가 있어야 작동하며 기본 위치는 사용자 홈 아래 dsh-home이고 config의 home으로 지정할 수도 있습니다.

context 압축이 시작되기 전에 중요한 내용을 기록하도록 세션에 경고하고, 장기 원장을 고정 아카이브로 정리합니다. 이동한 각 섹션은 제목과 최대 세 줄의 요약으로 기록됩니다. home을 설정하기 전까지 정리는 비활성화됩니다.