플러그인

기계 검증형 추론 ledger입니다. 모든 사실은 실제 file:line으로 연결해 그대로 인용해야 합니다. 각 가정은 무엇이 반증할지 명시하고 검토되지 않은 채 남은 가정에 결론을 기대지 못하게 합니다. review date, confidence, kill condition도 기록할 수 있습니다. checker tool, /fp 명령군, 되돌릴 수 없는 shell command 전에 확인을 묻는 선택 gate, 매 라운드 수정된 error code를 보여 주는 웹 패널을 제공합니다.

/task-run 또는 CLI로 PUA와 Completion Guard 작업을 조정합니다. 완료하려면 고정된 acceptance와 최신 candidate/Goal certificate가 필요하며 상한은 8라운드, 90분입니다. macOS Desktop 0.2.0-rc.2에서 검증됐습니다. 0.3.7부터 PUA 0.3.27, Completion Guard 0.9.0, SpecWorkflow 0.1.1이 포함되어 Task Runner만 설치하면 됩니다.

ask_user_question에 아무도 답하지 않는 무인 DeepSeek Harness 세션을 계속 진행시킵니다. 질문 선택 흐름을 중재하고 사람의 답변은 그대로 둡니다. 설정한 대기 시간(기본 120초)이 지나면 (Recommended)/（推荐） 표시 선택지 또는 설정한 첫 번째/마지막 fallback을 제출합니다. 명시적으로 켜지 않는 한 plan review는 사람이 처리합니다.

Windows 전용입니다. Settings → General에 대화가 완료된 뒤 컴퓨터를 종료하는 스위치를 추가합니다(기본 지연 60초, 5~86400초로 설정 가능). 네이티브 카운트다운 창에서 한 번 눌러 예약 종료를 취소할 수 있습니다(shutdown /a).

각 skill이 모델 컨텍스트에서 차지하는 비용을 보여 주고 삭제 없이 catalog에서 숨깁니다. 디스크의 모든 skill에 대해 모델이 받는 정확한 catalog 행(description 정규화 및 길이 한도에서 잘림), 본문 크기, token 추정치를 나열합니다. agent가 받는 catalog message를 바이트 단위로 미리 보고 현재 session에 이미 게시된 사본과 비교하며, 잘못된 frontmatter 또는 우선순위 높은 root의 shadowing 때문에 catalog에 도달하지 않는 skill을 보고합니다. 숨기기는 frontmatter에 disable-model-invocation을 기록하지만 파일을 보존하므로 `/name`으로 계속 쓸 수 있습니다. ClawHub, Skills.sh, GitHub URL에서 가져오기 및 사용자 소유 skill 제거도 지원합니다.

투자 리서치 bundle입니다. 검색, 페이지 가져오기, 출처 감사, 주장 검증, 수치 엄밀성, 채널 상태, workflow loader, chart engine, PDF renderer, PDF gate 등 도구 10개와 ai-berkshire에서 조정한 skill 23개를 제공합니다. 6단계 workflow에서 병렬 agent 4명(단융핑, 버핏, 멍거, 리루)이 기업을 조사하고 서로 검증한 뒤 표지·표·캡션·페이지 번호가 있는 차트 중심 PDF를 만듭니다. Python 3.10+ 필요. chart/PDF 도구에는 python-docx와 matplotlib도 필요합니다.

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.

Gillespie의 Fundamentals of Vehicle Dynamics에서 추린 공학 체크리스트입니다. 책의 10개 장에 걸친 카드 164개를 2단계 라우팅이 있는 단일 스킬 항목으로 제공합니다. 각 카드에는 계산 입력값, 절차, 방법이 더는 유효하지 않은 경계 조건, 페이지 참조가 있으며 설명 자체는 책에 남겨 둡니다. 본문을 재현하지 않고 오탈자·OCR 손상·내부 모순 등 원문의 결함 44개를 기록하며 각 카드에 검토 목록 ID를 붙입니다. 책을 대체하지 않는 학습 보조 자료입니다.

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.

사람에게 보여 줄 글을 작성하는 작업을 검토합니다. write/edit 도구에는 human_facing flag가 필요합니다. 플러그인은 계층형 PROSE.md 규칙에 따라 백그라운드에서 글을 검토하고 주석을 stage한 뒤 전체 파일과 대조해 /humanize, /humanize-loop 또는 post-compaction으로 반영합니다. 주 session은 계속 작업합니다. /humanize-review는 요청 시 git 추적 파일을 일괄 검토합니다.

DSH 패널에서 GitHub Pages 블로그를 관리합니다. Markdown 글을 tag별로 탐색하고 front-matter 양식이 있는 분할 편집기에서 수정한 뒤 변경 사항을 GitHub REST API로 하나의 commit으로 게시합니다.

DSH용 GPT-SoVITS 음성 출력입니다. speak 도구와 /voice 명령, 답변 아래 읽기 speaker 버튼, 음성 전환·합성 조정·로컬 service 관리·voice pack 원클릭 설치를 위한 설정 탭이 있습니다. Windows 전용이며 학습된 weights와 Python 환경이 있는 로컬 GPT-SoVITS checkout이 필요합니다.

DSH 웹 앱의 양방향 음성 기능입니다. 통합 작성창에서 받아쓰고 speaker 버튼과 자동 읽기로 답변을 들을 수 있으며 모든 기기에서 작동합니다. DSH 0.1.7+, Node 22+, numpy와 requests가 있는 Python 3, TTS model, 마이크가 필요합니다.

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.

macOS와 머리 추적 기능이 있는 AirPods가 필요합니다. AirPods 머리 동작으로 DSH 권한 요청과 질문에 답합니다. 끄덕이면 허용·확인, 흔들면 거부하거나 선택 항목을 이동합니다. 세션 카드에서 macOS 메뉴 막대 companion app을 설치합니다.

Windows x64 전용 0.5.4 preview이며 DSH 0.2.0-rc.2~0.2.1.x를 지원합니다. 범위가 제한된 dragon_browser/dragon_desktop 도구로 표시 중인 browser는 DOM/CDP, Windows 앱은 UI Automation을 통해 제어합니다. origin/executable별 읽기·제어 범위, batch step, 실제 Esc 긴급 정지, 민감 정보가 가려진 action log를 제공합니다. 다른 창이 foreground를 차지하면 잘못 입력하지 않고 중단합니다. 자체 Edge/Chrome launcher와 CDP client가 포함되어 추가 browser plugin이나 Electron runtime이 필요 없습니다. OS sandbox는 아니며 로그인/admin 창과 secure desktop은 사용자가 직접 처리합니다.

codex-cua skill을 설치해 DeepSeek Harness에서 Codex computer use를 사용합니다. ChatGPT/Codex 데스크톱 앱에 포함된 runtime으로 Chrome과 macOS 네이티브 앱을 제어하며 지속 세션 client와 doctor self-check를 제공합니다. Chrome extension이 있는 ChatGPT/Codex 데스크톱 앱, Python 3.9+, macOS가 필요합니다.

DeepSeek Harness에 `workpaper_gate` 도구를 등록해 workpaper 세트의 완전성을 검사합니다. 대상 설계나 템플릿 자체와 인스턴스-템플릿 구조를 모두 다룹니다. rule list, template list, core-table list는 하나의 spec file에서 설정합니다. 결과는 blocker/warning/info이며 workpaper는 읽기만 하고 수정하지 않습니다. openpyxl이 있는 Python 필요.

`valuation_service` 도구 하나를 등록해 01/02/04 JSON workpaper tree를 읽고 통합 schema를 반환합니다. 비율 그룹 6개, 예상 비율, 누락 표시가 명시된 DCF 입력란, 비교 PS/PE, IRR을 포함합니다. 결정론적 로컬 처리이며 WACC, 성장률, capex, D&A, 운전자본 입력이 없으면 추정하지 않고 비워 두며 가정 차이는 검토 대상으로 표시합니다.

DeepSeek Harness에 `context_extract` 도구 하나를 등록합니다. 긴 원문(재무 보고서, 계약서, 장부)을 주요 지표, 표, 번호 조항, 주체, 교차 점검 경고가 포함된 고밀도 구조화 Markdown과 JSON으로 압축해 후속 처리에서 원문을 다시 읽지 않게 합니다. 재무제표·법률 계약·업무 장부를 구분해 처리하고 대차대조표와 현금을 대조하며 불일치는 조용히 고치지 않고 경고합니다. 읽기 전용이며 원본 파일을 수정하지 않습니다. openpyxl과 python-docx가 있는 Python 필요.

시각 정보로 Windows를 조작합니다. Windows OCR이 화면 글자를 클릭 대상화하고 agent가 클릭·드래그·스크롤·입력·키 누르기를 수행합니다. 각 동작을 픽셀 단위 diff와 OCR 텍스트 변화로 검증합니다. F6+F7은 별도 긴급 정지입니다.

DeepSeek Harness용 결과물 registry입니다. agent가 작업의 최종 산출물(reports, pages, documents, sheets, images, datasets)을 하나의 설정 영역과 관리 페이지에 등록합니다. 사본 없이 경로만 저장하며 삭제한 항목은 복구할 수 있습니다. 독립 CLI(add/list/stats/check/remove/restore)도 앱 밖에서 같은 registry를 읽고 점검합니다.

tools, skills, MCP server를 세션별로 전환 가능한 세트로 묶어 필요할 때 상주 도구 범위와 system prompt를 줄입니다.

이 컴퓨터에 Claude Code를 설치하고 로그인해야 합니다. Claude Agent SDK를 통해 로컬 Claude Code agent에 코딩 작업을 맡기고 변경된 파일을 보고하며 한 명령으로 되돌릴 수 있습니다. 작성창에 Claude Mode 전환도 추가합니다.