플러그인

dsh를 진지한 코딩에 대비시킵니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수로써의 컨텍스트, 압축 간 호출 가능한 기억, 완전한 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, 함수로서의 서브에이전트, 함수로서의 워크플로우.

dsh-ecolink 메모리 생태계의 DSH 측: 브라우저 확장을 통해 chat.deepseek.com과 DeepSeek Harness를 연결하여 DSM 형식 메모리 태그를 수집하고 회상된 기억을 웹 채팅에 주입합니다. 공유 메모리 풀을 기록하는 의존성 제로 로컬 서비스, 그리고 pre-step에 기억을 주입하고 /ecolink-push 쓰기 되돌림을 제공하는 이 어댑터로 구성됩니다. 압축은 트랜잭션 방식입니다(commit/rollback이 있는 스테이징 풀).

내장된 DSH 압축 요약기를 5개 섹션 핸드오프 요약으로 대체하고, 가려진 모든 메시지를 세그먼트 디렉터리에서 읽을 수 있게 유지합니다.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

AGENTS.md가 @path 가져오기로 참조하는 파일을 읽어 세션 시작 시 모델 컨텍스트에 삽입합니다. 바이트 예산, 압축 후 재주입, 6개 언어 설정 카드를 지원합니다. v0.2.3은 DSH 0.1.7 이상을 대상으로 하며 0.2.0-rc.2 이상에 맞게 강화되었습니다. DSH 0.1.5에서는 0.1.x를 사용하세요.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

로컬 workbuddy2api 게이트웨이 프로세스를 감독하고 해당 모델을 LLM 프로바이더로 노출합니다. 컨텍스트 윈도우와 reasoning effort는 게이트웨이 자체의 모델 엔드포인트에서 읽어옵니다.

DeepSeek Harness(DSH)의 OpenCode Go에 대화별 x-opencode-session 헤더를 주입합니다. 400 MissingSessionID를 해결하고, 프롬프트 캐시 라우팅을 최적으로 유지하며, opencode.ai에 엄격히 한정. 재시작 없이 런타임 전환 가능.

DeepSeek Harness용 Cristiano Ronaldo 데스크톱 펫(포르투갈 7번 치비 마스코트)입니다. 에이전트 상태에 따라 애니메이션하고 턴 완료 시 SIU와 호스트 사운드로 축하합니다. 드래그, 커서 응시, 세 번 클릭, 여러 펫과 사용자 스프라이트 시트를 지원합니다. 브라우저를 닫아도 실행되는 Windows 테두리 없는 항상 위 창은 호버 시 workspace/대화 제목을 표시하고 두 번 클릭으로 Edge에서 Harness를 열며 웹 패널과 위치·크기·동작을 공유합니다. 셀 해상도와 무관하게 비율 유지 스케일링(`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2는 녹색 배경 또는 일반 동영상을 배경 샘플링, 크로마 키, 움직임 분할·정렬로 애니메이션화합니다. 이미 추출한 PNG 프레임 경로는 동영상 디코더를 설치하지 않아도 사용할 수 있고, 동작별 오디오를 자를 수 있습니다. DPSL-1.0 갤러리 공개 및 원클릭 설치. v2.3은 DSH 0.2 desktop clients를 지원하며 host shell service가 없으면 PowerShell로 완료음을 재생합니다. 클릭 시 짧은 도발 애니메이션(`interactions.clickAnim`).

DeepSeek Harness용 Agent 답변 검토기입니다. 별도의 LLM이 매 최종 답변을 1~100점으로 평가하고, 기준 미달이면 구체적인 피드백으로 Agent가 다시 작업하게 합니다. 점수는 답변 동작 행의 칩으로 표시되며(통과는 녹색, 개선 필요는 빨간색), 재시도 횟수와 이유는 마우스를 올려 확인합니다. 대화 화면의 Reviewer 配置 탭, 127.0.0.1 HTTP 서버 또는 dsh-better-sidebar의 선택적 우측 탭에서 실행 중 설정을 바꿀 수 있습니다.

멀티 플랫폼 메시지 게이트웨이 및 WeCom AI 봇 브리지. 세션 컨텍스트 압축과 스마트시트 생성 지원.

모든 요청을 네이티브 최대 노력 계층에 고정하고, 0~20 능력 슬라이더가 있는 모델별/모드별 추론 깊이 패널, 격리된 Velocity/Apex 프로필, 오프라인 추론 도구 상자를 추가합니다. 난독화된 빌드로 배포되며 상업적 사용은 허용되고 리버스 엔지니어링은 금지됩니다.

DeepSeek Harness용 Mixture-of-Agents 플러그인: /moa 슬래시 명령이 프롬프트를 여러 모델에 병렬로 팬아웃하고, 파일 워크스페이스에서 응답을 병합하며, Live Canvas와 연동해 시각 출력을 제공합니다.

로컬 PDF 읽기, 지속적인 논문 라이브러리, 추적 가능한 근거 기록, 논문 간 비교 및 종합 도구를 추가합니다.

DeepSeek Harness용 증거 기반 목표 검증 플러그인. /ultragoal로 목표를 잠그고 명령 종료 코드와 생성된 산출물을 기반으로 완료를 검증하여 모델이 잘못 작업 완료를 보고하는 것을 방지.

진지한 코딩을 위해 dsh를 준비합니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수를 통한 Context, 교차 압축 다시 불러오기 가능, 전체 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function.

DSH용 Karpathy LLM Wiki 패턴 지식베이스: wiki-write/wiki-search 스킬, 무의존 파이프라인(lint/index/mnemon 메모리 동기화/품질 피드백), schema와 지식 미리보기를 주입하는 최소 수명 주기 플러그인, Ollama 호환 프록시를 통한 SiliconFlow 시맨틱 리콜.

DeepSeek Harness Web UI의 우측 위젯 레일: 실시간 세션 통계, 작업/컨텍스트/히트맵/인용 위젯, OpenCode Go 쿼터, 2x4 긴 타일의 1/2/4열 다중 열 그리드 레이아웃, 연속 확대 파동, 인스턴스별 크기 조정; 위젯은 설정 > 구성 요소에서 설치, 재정렬 및 크기 조정 가능.

선택된 모델과 함께 전환되며 DSH 모델 설정에 설정된 API 키를 재사용하는 컴포저 입력 옆에 5개 AI 프로바이더(MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu)의 코딩 플랜 사용량 및 잔액을 표시합니다.

DSH 웹 UI용 네트워크 최적화: 캐싱과 압축으로 전송 크기를 줄여 페이지 로딩을 크게 빠르게 하고, 연결 끊김 표시와 자동 재연결을 제공한다. 최고 성능을 추구하거나 불안정한 네트워크를 사용하는 사용자에게 적합하다.

다중 렌즈 구조 분석 스킬: 4개 범주에 걸친 16개 렌즈로 adversarial-first 분석을 수행하고, 10개의 구조 분석 도구, 신뢰도 보정, 사실에 근거한 계층형 출력을 제공합니다.

DSH용 세션 간 메모리 플러그인(v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): 자동 추출, SQLite FTS5 인덱싱, 매 턴 시스템 프롬프트에 주입되는 RRF 시맨틱 리콜, 예약된 유지보수, ctx.llm을 통한 LLM 기반 통합, 컨텍스트 폭발 방지, ~/.dsh/soul.md를 통한 전역 Soul 정체성 제공. v0.5.0은 시간적 컨텍스트 그래프(valid_from/valid_until/supersedes, reviseMemory를 통한 append-only 수정), 신뢰 모델(리콜된 기록은 신뢰할 수 없는 참조로 주입되며 현재 지시가 항상 우선), 턴 종료 요약을 추가했습니다. v0.6.0은 로컬 시맨틱 임베딩(embed_server.py를 통한 BAAI/bge-small-zh-v1.5, FTS5와의 코사인 + RRF 융합, 클라우드 호출 없음, CPU에서 초당 약 232개 메시지)을 추가했습니다. v0.6.1은 경로 설정의 ~ 확장을 수정했습니다. 설정 없이 설치 가능합니다.

DeepSeek Harness용 Context Assembler 프로필: 토픽 블록 컨텍스트 어셈블리, 워터 프레스처 토픽 스플리팅, 도구 트레이스/재작성, 리얼리티 리콜 인젝션 및 핸드오프 플래닝.

DSH 웹 컴포저용 터미널 스타일 입력 기능: 위/아래 프롬프트 기록(접두사 검색 + Ctrl+R), 선택 도구 모음(복사/인용), 오른쪽 클릭 붙여넣기, 전환 가능한 채팅 TOC를 제공합니다.