플러그인

PDF, DOCX, XLSX, PPTX, 텍스트 문서를 agent 도구로 읽고 스캔 PDF/이미지는 tesseract.js로 로컬 OCR합니다. `doc_read`, `pdf_read`, `xlsx_read`, `doc_meta`, `doc_ocr`를 제공합니다.

로컬 영어→중국어 동시통역입니다. 온디바이스 Qwen3-ASR이 자동 언어 감지와 이중 언어 자막을 제공하고, 충돌에 안전한 회의 기록 및 회의록과 Obsidian 내보내기를 지원합니다.

검증된 Windows Desktop RC2/RC3/RC5 레이아웃에서 말풍선과 메시지 간격을 편안하거나 간결하게 조정합니다. 알 수 없는 호스트 지문은 기본 스타일을 유지합니다.

EsLat — DeepSeek Harness(DSH) 웹 UI 전체의 라틴아메리카 스페인어 번역입니다. 클라이언트 36개 namespace에 걸친 레이블 1615개입니다.

채팅 로그가 아닌 저장소에 남기는 음성 메모입니다. 버튼을 길게 누르거나 WAV를 가져오면 `voice-memos/<id>/`에 `audio.wav`, 렌더링된 `waveform.png`, frontmatter/구간 타임스탬프/붙여넣기용 인용 블록이 있는 `memo.md`, `meta.json`을 저장합니다. 전송 전에 브라우저에서 오디오를 16 kHz 모노로 리샘플링합니다. 전사는 무음 분할을 사용하는 Harness `speechToText` 또는 `faster-whisper` 같은 명령 worker로 로컬 처리합니다. 엔진이 없어도 전사를 꾸며내지 않고 상태와 이유를 명시해 메모를 저장합니다. 대화 뷰 `口述` 탭(클릭해 재생 위치 이동, 구간별 인용 복사), 도구 3개(voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read), HTTP 경로를 제공합니다. 런타임 종속성 0개, `node:test` 52개, 실제 스크린샷은 docs에 있습니다.

DSH 대화 출력을 SiYuan 노트에 보관합니다. `siyuan_archive` 한 번으로 메타데이터 표와 함께 `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>`에 저장하고 노트북 루트의 인덱스를 자동 관리합니다. Host 도구 `siyuan_*` 6개(노트북 목록, 전체 텍스트 검색, 문서 읽기, 보관, 블록 삭제, 문서 제거)와 base URL 연결 테스트, Host 자격 증명 저장소의 API token, 보관 위치/제목 템플릿 설정 페이지를 제공합니다. 노트북/문서별 읽기·쓰기·삭제 권한은 기본 거부이며 하위 단계는 제한을 강화할 수만 있습니다.

토큰 플랜 사용자용 사용량 작업대입니다. 세션 로그에서 일별/호출별 어시스턴트·메시지 사용량을 집계하고 세션 간 responseId 중복 제거로 fork/resume 사본을 한 번만 계산합니다. 입력한 약관과 환산율(기본 1M token=0.2 credit)로 로컬 사용량을 플랜 크레딧으로 바꿉니다. 일/주/월 한도는 600/2500/6000이며 선택 채널로 범위를 제한할 수 있습니다. 입력창 표시와 설정 페이지(공급자별 비용표, 7/30일 막대·선 추세, 최근 6개월 히트맵)를 제공합니다. 자격 증명은 읽지 않습니다. 공급자의 control-plane API에만 있는 잔여 비율은 명확히 표시된 로컬 환산값으로 대체하며 참고 단가는 공개 DeepSeek 가격 페이지에서 가져옵니다.

Web UI용 IDEA 스타일 Git 작업대입니다. lane/ref 라벨이 있는 커밋 그래프, 로그 필터, 커밋 상세, 분할/통합 diff, hunk별 스테이징, 컨텍스트 0 세밀 모드, amend/sign-off 로컬 변경, 이름 변경 추적 파일 기록, 줄별 주석, stash, 브랜치 작업, 비교, 태그, 대화형 rebase 계획 및 충돌 해결을 제공합니다. 실행 중 세션의 모델을 Assisted-by trailer로 기록하고 기존 trailer도 칩으로 표시해 AI 작성 이력을 추적합니다.

대화의 GitHub, GitLab, Gitee URL을 캐시된 저장소 메타데이터가 있는 호버 카드로 바꿉니다. 누르면 DSH 사이드바 브라우저에서 엽니다. 일반 URL과 GenUI 블록을 지원하며 GenUI 자체를 패치하지 않습니다.

베타: DeepSeek Harness 프로젝트 감독자입니다. 상시 규칙과 웹 패널(스위치 3개, 배정 모드)로 목표를 병렬 팀메이트 대화로 나누고 엔지니어링 기준을 확인하며 신규 프로젝트 요구사항을 인터뷰하고 초보자를 보호합니다. 상시 규칙은 저장소 키트 설치 프로그램을 통한 별도 선택 단계입니다.

비디오/오디오 파일에서 메타데이터, 샘플 정지 화면, 자막, 화자 레이블이 포함된 다국어 음성 전사를 읽습니다. 라이브 데스크톱을 프레임이나 녹화로 캡처할 수도 있습니다. 첫 사용 시 ffmpeg/whisper.cpp/sherpa-onnx 도구 체인을 설치하고 파일별 sha256을 확인합니다. 모든 처리는 로컬에서 이루어집니다. 도구 체인 자동 설치와 데스크톱 캡처는 현재 Windows x64만 지원하며, 그 외에는 ffmpeg 및 모델 경로를 수동으로 설정해야 합니다.

DSH용 읽기 전용 CNKI 서지 검색입니다. MCP 도구 4개(search/detail/export/status)가 네이티브 메시징 브리지를 통해 사용자의 Edge/Chrome을 제어합니다. PDF는 다운로드하지 않으며 최소 간격은 3초, 하루 한도는 300회입니다. 도구를 표시하려면 `pip install wensu`, `wensu setup`, 브라우저 확장 로드가 필요합니다.

DeepSeek Harness용 시스템 모니터 오버레이입니다. 화면 모서리의 작은 알약형 표시기에 CPU와 메모리를 보여 주고, 펼치면 디스크 활동/처리량, 볼륨별 용량, 네트워크, 가동 시간, 배터리 상세 카드를 표시합니다. Windows 전용입니다.

DeepSeek Harness용 세션 간 메모리입니다. 행동 메모/심층 정보/세션 기록의 3계층, 매 단계 주입되는 600자 핵심 카드, 작업/동반자/학습 상태, 가시성 구분이 있는 다중 사용자·그룹 기록, 세션별 메모리 조각 억제/삭제, 별도 모델로 보낼 수 있는 요약과 사실 후보, 백업 및 자체 점검 도구를 제공합니다. 데이터는 홈 아래 일반 텍스트이며 이미지/오디오는 콘텐츠 해시로 저장할 수 있습니다.

DSH에서 Meta Muse Code CLI를 사용합니다. 작성기 스위치가 `muse serve`를 시작하고, 오른쪽 사이드바 패널과 5개 채팅 도구(`muse_open`, `muse_prompt`, `muse_read`, `muse_status`, `muse_interrupt`)가 하나의 Muse 세션을 공유합니다. 승인은 패널에서만 결정하며 로컬 지출 보호기는 기본 $10에서 강제 중단합니다. Windows 전용이며 Muse Code CLI 설치와 로그인이 필요합니다. $10 한도는 이 플러그인이 시작한 `muse serve`의 로컬 추정치입니다.

DSH 플러그인: Windows 정확성 계층입니다. 신뢰도와 손실 여부를 함께 GBK/GB18030/UTF-16/Big5/Shift-JIS 인코딩 감지, Windows 경로 적합성(예약 장치 이름, 8.3, UNC, MAX_PATH), netstat 해석.

DSH 플러그인: JSON 검증(정확한 행/열), JSONPath 쿼리, YAML/CSV 변환, 텍스트 차이, 정규식 캡처, 인코딩, 해시, Unicode, CIDR, JWT 구조, 타임스탬프를 다루는 결정론적 오프라인 도구 29개입니다. 호출마다 `{ result, meta }`를 반환합니다.

DeepSeek Harness에 wind_finance 도구를 등록한다. 금융 질문을 적절한 Wind 데이터 도메인으로 보내 Wind meta-router MCP endpoint 또는 batch mode의 도메인 CLI로 실행한다. 공유 일일 quota에서 같은 dataset을 두 번 가져오지 않도록 일일 receipt를 보관한다. 인증/quota/network 오류는 코드와 함께 보고하고 다른 데이터 소스로 대체하지 않는다. credential은 환경에서 읽고 plugin에 포함하지 않는다.

DSH용 통합 IM bridge로 15개 채널 adapter/12개 플랫폼을 지원한다. capability probe만으로 host 설정을 0.1.2-rc.1~0.2.1-rc.2에 맞춘다(12 tag enum, 버전 분기 없음). Feishu 음성 tier만 system ffmpeg 필요. 25개 명령 패널. tool 승인/질문은 원래 채팅에서 응답하며 기본 거부, 요청자만 응답, 5분 만료다. 이미지/파일 입력은 host model metadata로 제한. 파일 반환과 제한 재시도(전송 여부 불확실하면 재전송 안 함). 자체 Tasks/Channels 탭은 다른 plugin이 슬롯을 소유하면 비활성화. im-concise preset, 텍스트 전용 채팅에서 GenUI fence/raw HTML 제거, svg→PNG. 모델 allowlist. /relay는 최종 답을 account ID/alias로 notify 채널에 보내며 모호하면 추측하지 않는다. secret은 vault로 단방향 저장하며 응답으로 다시 돌려주지 않는다. npm: dsh-im-union.

현재 호스트 기준으로 설치된 DSH 플러그인의 버전 선언/API 위험을 검사한다. 가능하면 소스 위치, 확실성, 영향 근거, 커버리지 한계를 표시한다. 호환성 설정 패널, 플러그인 상세 결과/배지, compat_check 에이전트 도구, skill provider도 추가한다.

DSH용 양방향 GitHub repo 동기화다. 충돌 롤백과 push 전 검사, 단계별 Actions/CI 세부 정보, repo 추가/삭제/이름 변경, 로컬·원격 파일 브라우저 웹 패널, 예약 자동화, 에이전트 도구 6개를 제공한다.

게시 전에 결과물의 기하 사양을 대상 플랫폼과 확인합니다: pixel 크기·비율·dpi·파일 크기/형식·실제 인쇄 폭·색상 모드. 콘텐츠 적합성(QR, 텍스트/이미지 비율, 저작권, 금지 콘텐츠)은 다루지 않습니다. Python 표준 라이브러리만 사용하고 외부 패키지는 없으며 입력을 수정하지 않습니다. Python 3.8+. 플랫폼별 신뢰도와 함께 10개 플랫폼·20개 슬롯(WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, 학술지 제출, 인쇄, 고객 전달)을 지원하고 ID/중국어 이름/별칭을 퍼지 매칭합니다. 직접 요청하거나 게시 대상을 언급한 후 이미지 등이 파일로 저장되면 자동 점검합니다. 모두 통과하면 한 줄, 문제일 때만 상세 보고합니다. 학술지/인쇄는 pixel/dpi로 실제 폭을 계산해 dpi metadata가 맞아도 작은 인쇄물을 탐지합니다. 여러 이미지 게시물은 일관성을 확인해 이상 항목을 지목합니다.

DocChain 지식 베이스 및 문서 변환 도구입니다. filename/content/metadata 검색, doc_id/name으로 찾고 내용 읽기, topic 목록, 일괄 업로드, 문서→Markdown 변환, 이미지 유사도 검색, 문서별 이미지 설명을 sidecar Markdown으로 저장, 심층 조사 흐름을 제공합니다. 각 스크립트 기능은 in-process 네이티브 DSH tool(doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown)로도 제공됩니다. 설정에서 주소와 자격 증명이 각각 있는 여러 환경을 관리하고 한 번에 전환하며 환경별 topic을 미리 선택합니다. doc2markdown을 제외하면 docchain service URL과 API key가 필요합니다. 이미지 설명에는 OpenAI 호환 multimodal endpoint도 필요하며, 기본 내부 gateway model은 설정할 수 있습니다.

DeepSeek Harness에 `office_audit` 도구 하나를 등록합니다. 내장 LibreOffice Kit으로 수식을 다시 계산한 뒤 결과를 감사합니다. 수식 오류, 끊긴 시트 참조, 수식 일관성, 하드코딩 상수, 숫자 형식·단위 불일치, 대차대조표 균형, 이익잉여금 변동, 현금 대조, 현금흐름 소계, 비율표 규칙, 데이터 정리 문제를 확인합니다. 발견 사항은 심각도순으로 표시하고 문제 셀을 명시하며 선택적으로 사본에 findings 시트를 쓸 수 있습니다. 원본 workbook은 수정하지 않습니다. openpyxl이 설치된 Python과 내장 LibreOffice Kit이 필요합니다.