플러그인

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.

dsh용 회의록 도구입니다. 대화마다 회의 하나를 다루며 기기에서 전사와 화자 분리를 하고 요점, 담당 업무, 손글씨 메모, 리뷰, 월간 점수를 같은 패널에서 관리합니다. SRT/Markdown/Word 내보내기와 다른 dsh가 가져올 수 있는 회의 zip을 지원합니다. 확인된 담당 업무는 사용자의 robot 설정에 따라 DingTalk/WeCom으로 한 번에 보냅니다. 인식 model을 바꿀 수 있고 더 강한 로컬 model은 파일에서 가져올 수 있습니다. 클라우드 인식은 기본적으로 꺼져 있고 동의 전에는 요청하지 않습니다. Word 출력은 Python과 python-docx가 필요하며 첫 실행 때 인식 model 28 또는 77 MB를 내려받습니다.

ffmpeg와 Paraformer ASR로 로컬 비디오나 페이지 링크를 읽어 타임스탬프 전사와 에이전트가 열 수 있는 키 프레임 이미지를 반환합니다. 키워드로 후보 비디오를 찾고 처음 사용할 때 런타임 의존성을 설치합니다. PATH에 Python 3.8 이상이 필요하며 video_discover는 Douyin/Xiaohongshu에 한 번 로그인해야 합니다.

세션 간 결과물 센터다. Agent 도구로 PDF, Excel, PPT, 코드, JSON 등의 전달 파일을 공유 디렉터리에 등록하고 사이드바 패널에서 범주·확장자·키워드로 필터링한다.

DeepSeek Harness용 로컬 메모리다. 작성 내용을 주제별로 저장하고 관련 항목과 연결한다. 회상 결과는 임베딩 유사도로 순위화하며 모델이 없으면 단어 일치로 대체한다. 데이터는 로컬 SQLite에 저장된다.

사용자가 직접 게시한 QQ Zone 글을 로컬 라이브러리에 보관해 생각·꿈·리뷰(책/영화 추천) 세 열로 자동 분류한다. 각 열은 따로 수동 수정할 수 있고 한 열의 실행 취소가 다른 열에 영향을 주지 않는다. 비밀번호 잠금 가능한 비공개 웹 뷰어, upstream API가 약 500자에서 자르는 긴 글 복구, 연/월별 단어 수 집계, 오프라인 열람용 첨부 이미지 백업을 제공한다. 쿠키는 이 컴퓨터에만 저장된다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 지식 베이스다. Word/PPT/Excel/PDF(텍스트·스캔), EPUB, MOBI/AZW3를 가져와 페이지 앵커 Markdown, OCR 품질/신뢰도, 열을 고려한 PDF 읽기 순서를 만든다. LLM 관리 Wiki(schema.md 규칙, 자동 index.md, 추가 전용 log.md, 출처/역링크가 있는 유형 메모), high/medium/low 신뢰도 순위와 low 경고, 순위/KB 간 검색, 정밀 읽기·편집, md/jsonl/zip 내보내기를 제공한다. MOBI/AZW3에는 Calibre, 구형 .doc/.ppt에는 Windows Word/PowerPoint 또는 Linux LibreOffice가 필요하다. 스캔 PDF OCR 모델은 첫 사용 때 다운로드한다.

현재 세션에서 키워드를 검색한다. 일치 검색 전에 기록을 첫 페이지까지 불러오고 모든 결과를 강조 표시하며 선택한 항목으로 스크롤한다.

모델에 비공개 용어집을 제공합니다. 「滚木」은 “none”, 「棍母」는 “doesn’t exist”로 해석하며, 그런 뜻을 표현할 때 해당 단어를 문장에 쓸지는 모델이 스스로 결정합니다. 시스템 프롬프트 섹션 하나만 등록하고 문장은 다시 쓰지 않습니다. 단어 목록은 카테고리별 YAML(moba/fps/comments/ai/dev/private)이며 설정 페이지에서 파일을 켜고, 알림 강도를 바꾸고, 용어집 폴더를 열 수 있습니다.

원하는 페르소나를 설명하면 host model이 닉네임, 소개, 태그라인, 링크를 작성합니다. 아바타는 로컬 asset library 또는 지정한 경로에서 가져오고 프로필 페이지를 채운 뒤 사이트 자체 업로더에 전달합니다. 기본은 dry-run이며 프로필 필드만 다루고 비밀번호나 보안 설정은 건드리지 않습니다.

각 턴이 끝날 때 다음 메시지를 예측해 Composer에 고스트 텍스트로 표시한다. →로 채택하거나 계속 입력하면서 Ctrl+→로 단어별 완성하고 Esc로 닫는다. 예측 모델은 기본적으로 세션을 따라가지만 설정 카드에서 선택할 수 있으며, 카드에 켜기/끄기 스위치와 속도 테스트가 있다.

AList v3 파일 관리: 탐색/검색, streaming/multipart upload, 오프라인 다운로드, archive 목록, task polling/control과 storage/user/role/meta rule/settings/search index/share/label 관리. 총 75개 도구. 모든 쓰기는 승인 흐름을 거치며 password는 다시 읽어 오지 않습니다.

프로젝트 인계 receipt 패널입니다. 한 번 실행해 branch/commit, test/build 결과, screenshot 크기·sha256, secret-scan 판정을 모으고 각 줄을 증거만으로 verified/local-only/unverified로 분류합니다. unverified 주장은 라벨을 유지하고 본문을 명시적으로 비워 둡니다. 테스트 실패와 secret-scan 발견도 증거이므로 verified 영역에 빨간색으로 표시하고 숨기지 않습니다.

대화용 어휘 플러그인입니다. 사용자가 말한 단어와 화난 한마디를 받아칠 소재로 모으고 추가·목록·무작위 선택 도구를 제공합니다. 매 턴 프롬프트에 현재 소재 목록을 삽입합니다.

DeepSeek Harness Web용 ChatGPT 스타일 대화 레이아웃입니다. 가운데 정렬된 768px 열, 오른쪽 정렬 중립색 사용자 말풍선, 전체 폭의 16/28 어시스턴트 텍스트, 복사 배너가 있는 둥근 코드 블록을 추가합니다. 의미 있는 인라인 표기(==confirmed==, !!risk!!, ++key word++; 단독 4xx/5xx 코드도 자동 강조)와 줄 시작 check/warn/tip 안내, ctx.modelDirectories를 통해 모델 추론 강도를 바꾸는 fast/thinking 칩, 선택 세션의 강조 막대 행과 색상 워크스페이스 아이콘도 제공합니다.

composer 모델 선택기 왼쪽에 네 갈래 별 버튼을 추가해 미전송 초안을 문법, 표현, 문장부호, 실행 순서 기준으로 제자리에서 다듬습니다. 코드, 명령, 경로, 식별자, 숫자, URL은 바이트 단위로 보존하고 답변은 생성하지 않으며 실행 중 입력한 글도 덮어쓰지 않습니다. 사용자 메시지 아래 연필은 초안은 건드리지 않고 해당 메시지를 편집 상태로 엽니다. 세션 로그는 추가 전용이므로 편집은 그 메시지 앞에서 대화를 분기하고 로그 자체는 다시 쓰지 않습니다. 답변 아래 원형 재시작 아이콘은 이전 턴을 가져오지 않는 새 대화에서 같은 질문을 다시 실행합니다. 답변 생성 중에는 두 작업을 거부하고, 흔적을 남길 수 있는 도구를 쓴 답변이나 지정한 파일이 이후 변경된 경우 비활성화합니다. 오른쪽 사이드바 기억 트리는 실제 질문과 답을 턴별로 보여 주고, 한 질문에 대한 답을 original/edited/memory-free로 표시해 최신순으로 각각 한 줄에 나열합니다. 화살표로 답을 제자리에서 다시 읽고, 우클릭으로 분기로 이동하거나 플러그인 자체 기록에서 삭제합니다.

DSH 대화 히어로(브랜드 마크와 워크스페이스 선택기)를 Wordless 스타일 랜딩 화면으로 바꿉니다. 기본 작성기는 그대로 두며 선택기에서 새 워크스페이스를 추가할 수 있습니다. 엔트리는 배포된 선택기와 똑같이 directory-flow용 자체 하위 슬롯을 선언합니다.

턴별 개발 진행 메모리입니다. 완료 턴을 날짜별 Markdown 파일로 doc/progress/에 분류하고 INDEX.md를 유지합니다. 시스템 버그는 프로젝트 간 SYSTEM_MEMORY.md에 보관하고 오류 키워드가 나오면 다시 주입합니다. progress_read 도구로 필요할 때 전체 문서를 불러옵니다.

DSH용 제한형 자체 관리 장기 메모리(Hermes 스타일 MEMORY.md/USER.md, 엄격한 글자 수 제한과 안전 검사), 매 턴 후 검토(쉬운 메모를 쓰거나 유사 스킬을 추가하지 않고 기존 스킬을 다듬음), 로더가 조용히 버릴 스킬을 찾아 정교하게 고치는 curator, 과거 메시지의 세션 간 검색을 제공합니다. 새 소식이 있을 때만 학습 카드를 보여주고 메모리 삭제나 수정 전에 확인합니다.

대화 메시지가 모델에 도달하기 전에 개인정보를 자리표시자로 바꿉니다(맥락으로 찾은 중국어 이름, 중국 본토 휴대전화·신분증 번호, 이메일, 은행 카드 번호, 사용자 단어 목록). 원문은 로컬 UI에서만 보이며 CSV/XLSX 파일의 마스킹된 사본도 만듭니다.

DeepSeek Harness와 RelayHub 스테이션을 연결하는 브리지입니다. TOIP 동적 비밀번호 온보딩, LAN 검색, 플러그인별 로그 집계를 제공합니다.

SillyTavern 스타일 DSH 프롬프트 규칙입니다. 계층형 system prompt 앵커, 상시/키워드 항목, 재현 가능한 확률 게이트, 정규식 재작성 기능을 제공합니다.

DeepSeek Harness(DSH)용 로컬 영중 사전 플러그인입니다.

사고 행 안의 키워드를 세고 행을 펼쳤을 때 강조합니다. 제목 줄의 키워드별 개수 칩은 해당 단어의 강조 표시를 켜고 끄는 스위치이기도 합니다. 키워드별 색조, 텍스트 색상과 크기(호스트 본문 글꼴 설정과 같은 10~22px 범위), 서체, 굵게/기울임/밑줄, 단어 전체 일치, 전용 설정 섹션을 제공합니다.