플러그인

DeepSeek Harness plugin 충돌을 진단하고 수정합니다. 실행 중인 Loader profile의 capability graph와 디스크의 `cordis.patch.yml` 계층을 비교하며, 오래됐을 수 있는 profile 복사본이 아니라 실제 실행 중 host와 대조합니다. provider 없는 service에서 PENDING인 fiber, 제공되지 않는 client module을 주입하는 browser half, 두 plugin의 같은 tool id 등록, 중복 Loader entry id, 한 계층에서 끄고 다른 계층에서 다시 넣은 row, 실행 host가 export하지 않는 subpath import, inject 선언 순환을 찾습니다. 각 발견에 증거, 이름 소유자 신뢰도, 위험 등급이 있는 수정안을 포함합니다. dry-run 차이 표로 확인하거나 `--fix-out`이 쓰는 개별 `.patch.yml`을 사용할 수 있습니다. 자동 로드되지 않으므로 잘못 골라도 변경 사항은 적용되지 않습니다.

텍스트 전용 모델용 ocr 도구 하나를 등록합니다. 저장소에 포함된 오프라인 스크립트로 이미지 한 장 또는 PDF를 처리해 텍스트를 반환합니다. Windows 기본 OCR, RapidOCR, Tesseract 순으로 사용합니다. 네트워크 요청이나 API 키 없이 로컬에서 인식합니다. PATH에 Python 3.11이 필요하며 pip install winocr pillow가 필요합니다(winocr 우선, 나머지는 대체 엔진). 이미지 결과는 줄별, PDF 결과는 페이지별입니다.

wsl을 우선 사용할 명령 실행기로 지정하는 순서가 있는 시스템 프롬프트 섹션을 게시해 Windows에서 에이전트가 PowerShell보다 WSL을 우선하게 합니다. 도구는 등록하지 않고 에이전트가 실제로 호출할 수 있는 실행기만 안내합니다.

시간대별 모델 라우팅: 설정 패널에서 요일별 피크/오프피크 시간대와 각 시간대의 제공자/모델을 정합니다. 선택지는 API 키와 구독 로그인을 포함한 Harness 레지스트리에서 가져옵니다. 전역 스위치는 이 정책으로 모든 요청의 모델과 추론 강도를 설정할지 제어하며, 세션마다 독립적이고 각 세션 행에는 자체 상태 표시가 있습니다. 패널은 현재 적용 중인 모델과 이유를 표시합니다. 주말·공휴일처럼 시간대가 없는 날에는 첫 번째 계획의 기본 모델을 사용합니다. 고급 추론 모델은 별도 축이며 세션 자체가 최대 추론 강도를 요청할 때만 사용합니다.

DSH Web GUI의 skill 탐색·전환 패널입니다. 설정한 디렉터리의 skill을 카드로 표시하고 열면 전체 SKILL.md를 보여 줍니다. 전환은 disable-model-invocation을 설정하고 skill catalog에 등록/제거해 활성화된 skill만 모델이 불러옵니다. WorkBuddy expert-team 폴더도 인식해 avatar/tags/quick prompts/members를 표시하고 전환 시 lead prompt를 skill로 등록합니다. source directory는 패널에서 편집할 수 있습니다.

TypeSafe/Jev(System One) skill을 DeepSeek Harness 전역 skill 계층에 등록합니다. 모든 세션에서 prompt-and-parse 대신 타입이 지정된 판단으로 분류, 라우팅, 점수화, 추출, 신뢰도 게이트를 수행합니다. API key는 포함되지 않으며 사용자가 `OPENROUTER_API_KEY`를 제공합니다.

추가 모델 호출 없이 세션 이벤트 스트림을 읽고 수정·실패·해결에서 보류 중인 학습 후보를 만듭니다. 각 후보는 명시된 기준으로 판정되고 통과/거부 이유가 기록됩니다. 확인한 경우에만 유일하게 검증된 writer `learn_skill_manage`를 통해 skill을 씁니다. 유휴 curator는 사용되지 않은 skill을 stale로 표시해 삭제 대신 이동해 보관하고, 로드 중인 skill은 건드리지 않습니다. 5개 도구(`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), 기준을 명시하는 prompt 섹션, writer를 우회하는 skill 파일 직접 편집을 거부하는 tool guard를 등록합니다.

채팅 출력의 파일 참조에 오른쪽 클릭 메뉴를 추가합니다. 등록된 앱을 아이콘과 함께 선택해 열기, 파일 관리자에서 표시, 세션 workspace 기준 절대/상대 경로 복사가 가능합니다. 코드 블록, 일반 텍스트, 외부 링크는 기본 메뉴를 유지합니다.

DeepSeek Harness용 PostgreSQL 전문 지식입니다. Tiger Data의 선별된 pg-aiguide 스킬 11개를 네이티브 등록하고 버전별 정확한 매뉴얼 검색을 위한 pg-aiguide MCP 서버도 제공합니다.

Scrapling Python 라이브러리를 최대 19개의 모델 도구로 감싸고 탐지된 기능에 따라 등록합니다. JS 전용 페이지의 실제 브라우저 렌더링, Markdown 대신 데이터를 반환하는 CSS/XPath 추출, 자동 복구 셀렉터, 재사용 가능한 로그인 세션, XHR 캡처, 페이지 스크린샷, 승인 게이트가 있는 브라우저 동작, 공식 작업 백엔드의 도메인 제한 크롤러(content/sitemap/feed/Shopify 모드)를 제공합니다. 내장 web_fetch / web_search를 대체하거나 같은 도구 표를 MCP로 제공할 수 있습니다. Python 3.14+ 및 Scrapling 설치가 필요합니다. 브라우저 도구에는 patchright용 Chromium도 필요하며 선택 CLI는 macOS arm64에만 설치합니다.

채팅에서 로컬 Origin/OriginPro를 27개 MCP 도구로 제어합니다. .dat/.csv/.txt 및 CHI workstation .bin 파일을 가져와 플롯·스타일·피팅을 수행하고 PNG/TIF/SVG/PDF와 편집 가능한 .opju 프로젝트를 제공합니다. 플롯, 스타일, 내보내기를 다시 읽어 검증합니다. Windows, Origin/OriginPro 2021+, Python 3.10+가 필요합니다. DSH가 실행하는 인터프리터에 `pip install originpro numpy`를 해야 합니다. 패키지가 없으면 모든 도구가 `missing_originpro`로 응답하고, PATH에 인터프리터가 없으면 도구가 등록되지 않습니다.

WSL에서 Windows 레지스트리를 읽기 전용으로 접근하며 key prefix 허용 목록으로 제한합니다. 키 값 또는 하위 키를 나열할 수 있습니다.

외부 데이터베이스와 문서 코퍼스를 모델 호출 가능 도구로 등록합니다. 소스별 접근 경계, 값을 저장하지 않는 자격 증명 참조 원장, payload 대신 fingerprint와 콘텐츠 해시만 보관하는 fetch 원장을 제공합니다.

사이드바 workspace 영역을 2탭 브라우저로 바꿉니다. 여러 root를 나란히 등록하고 대화는 각 세션의 실제 작업 디렉터리에 정리합니다. 읽기 전용 리소스 트리는 오른쪽 사이드바에서 파일을 미리 봅니다. 숨김은 탭별 표시 변경일 뿐이며 완전히 되돌릴 수 있습니다. 리소스 폴더/파일은 경로로 복사하거나 native reference로 작성기에 끌어올 수 있습니다. `@` 완성은 작업 디렉터리뿐 아니라 등록된 모든 root를 검색합니다.

DeepSeek Harness의 그래프 런타임 기능입니다. 컴파일된 LangGraph를 DSH 도구로 등록하고 그래프 기반 라우팅 에이전트를 추가합니다.

이미 실행 중인 Chromium 브라우저(Chrome, Edge, Brave, Vivaldi, Opera, Chromium, Arc, Thorium)를 하나의 장기 CDP 연결로 제어해 remote-debugging 승인을 명령마다가 아니라 처음 한 번만 요청합니다. 탭, 탐색, JS 평가, DOM 스냅샷, 클릭, 입력, 스크린샷, CSS/DOM/픽셀 assertion 명령은 에이전트가 기존 shell tool로 호출하는 loopback HTTP route를 통합니다. 새 도구는 등록하지 않고 자체 usage skill을 등록하며 런타임 의존성은 없습니다.

DeepSeek Harness(DSH) 러시아어 UI 번역입니다. 플랫폼과 플러그인의 러시아어 사전을 모두 등록하고 언어 선택기에 러시아어를 추가해 첫 실행 시 활성화합니다. 번역만 제공하며 타이포그래피, 맞춤법 검사, 레이아웃…은 포함하지 않습니다.

DSH 플러그인으로 ai-eight-honors-eight-shames 스킬을 등록합니다. 코딩 에이전트를 위한 확인 가능한 8가지 규칙(호출 전 검증, 모호성 확인, 근거 인용, 새로 만들기 전에 재사용, 완료 주장 전 테스트, 로컬 규칙 준수, 사실과 추론 구분, 변경을 되돌릴 수 있게 유지)에 더해 각 사용자 요청과 변경 사항을 workspace 루트의 고정된 두 파일에 기록하는 9번째 규칙을 제공합니다.

비밀번호 인증이 비활성화된 계정용 OAuth2 지원 IMAP 메일 리더입니다. Microsoft는 2024년에 개인 Outlook IMAP의 Basic Auth를 비활성화했으므로 refresh token OAuth2(XOAUTH2)와 자동 토큰 갱신으로 인증합니다. Gmail은 선택적 로컬 HTTP/SOCKS 프록시를 통한 앱 비밀번호 로그인을 지원합니다. list/read/search를 ol_email_*로 등록해 마켓의 dsh-email 플러그인과 도구 이름 충돌 없이 함께 사용할 수 있습니다.

dsh Web GUI용 Skills/MCP/CLI 관리자입니다. 프로젝트 및 사용자 root에서 skills를 탐색·활성화·가져오기·삭제합니다. `@deepseek-ai/dsh-mcp-client`로 실제 연결해 MCP server를 관리하며 활성화된 서버는 연결되어 `ctx.tools`에 도구를 등록합니다(원문이 여기서 잘렸습니다).

DeepSeek Harness용 Lazy Senior Dev 규칙 세트입니다. 최소 코드 7단계(YAGNI, 재사용, 표준 라이브러리, 네이티브, 설치된 의존성, 한 줄, 최소)와 6개 skill(주 규칙, 과설계 검토, repo 감사, 부채 장부, 효과 점수판, 도움말)을 제공합니다. `/ponytail`에서 lite/full/ultra/off를 선택하고 config로 상시 주입은 선택할 수 있습니다. upstream ponytail을 MIT로 그대로 포함하며 도구 등록이 없고 완전히 제거할 수 있습니다.

v0.8.6은 시작 충돌을 수정합니다. Host runtime package는 설치하지 않는 optional peer입니다. TypeSafe Jev(System One 결정 모델)를 DeepSeek Harness에 end-to-end 연결하고 도구 7개를 제공합니다: `jev_decision`(1회에 1–25개 병렬 typed verdict, noul/choice/score, 보정된 신뢰도, 중앙값 266–484ms, 산문 없음), `jev_choose`(2–10개 방안을 적합도 0–3/위험으로 순위화해 추천 선택), `jev_batch`(0.8.6 신규: 텍스트 1–20개, 판단 1–5개, 텍스트당 실제 호출 1회·동시성 제한; 실패 행은 추측 없이 원시 오류 반환), `jev_usage`(로컬 측정 및 선택적 로컬 한도), `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify`(고정 27문항 실시간 벤치마크, 동시성 6에서 26/27=96.3%). 원장은 기본 `$DSH_HOME/jev-usage.json`에 저장됩니다. Remaining은 API에서 가져오는 잔액이 아니라 선언 잔액에서 `balanceSince` 이후 로컬 측정 지출을 뺀 값이며 조작하지 않습니다. API key 누락은 명시 오류, 등록 실패는 표면별 격리. 클라이언트는 refresh, 서버는 Host 재시작이 필요합니다.

DSH 프로필 설정을 일정에 따라 비공개 GitHub Gist에 백업하고 병합 복원합니다.

내장 `web_search` 도구에 API key 없는 검색 provider를 등록합니다. 문서화된 Tavily/Firecrawl 무키 등급 사이에서 폴백하며 `TAVILY_API_KEY` 또는 `FIRECRAWL_API_KEY`가 있으면 자동 사용합니다. Bing 스크레이프 backend 2개도 포함하지만 기본값은 꺼짐입니다.