플러그인

Hao Wallpaper 앱이 새로 다운로드한 배경화면을 시작 시 DSH wallpaper engine으로 증분·멱등하게 가져옵니다. Hao Wallpaper 앱, Python 3.8 이상, 먼저 설치한 `dsh-plugin-wallpaper-engine`(elysia395/dsh-wallpaper-engine)이 필요합니다. macOS와 Windows를 지원합니다.

모든 화면 크기에서 사이드바 탐색을 간결한 2열 그리드로 표시합니다. 좁거나 낮거나 포인터 정밀도가 낮은 화면에서는 탐색 높이를 34vh로 제한하고 스크롤을 추가해 워크스페이스와 세션 기록에 38vh를 확보합니다. 브라우저 URL 파서가 프로토콜을 빈 값으로 보고하는 `dsh-resource://` 레코드도 복구합니다.

DeepSeek Harness용 SOLIDWORKS 연동입니다. 같은 Windows PC 또는 Mac의 Windows VM에서 SOLIDWORKS 2016 이상 모델을 읽고, 편집하고, 재빌드하고, 렌더링 및 내보냅니다. 기본은 읽기 전용이며 쓰기 허용 범위는 Windows 쪽에서 결정합니다.

`/daily`를 등록해 모델이 최신 bili-scroll 보고서를 읽고 텍스트를 반복하는 대신 이해한 내용을 말하게 합니다. 사이드바 패널에서도 같은 명령을 실행합니다. `dsh-bili-scroll` 플러그인이 `~/.dsh/bili-duty/out`에 보고서를 써 두어야 하며, 없으면 `/daily`가 찾을 보고서가 없습니다.

DeepSeek Harness용 뇌 모양 관계 그래프 뷰어와 문서를 가져와 그래프를 만드는 Markdown 지식 베이스 파이프라인입니다. 뷰어에는 데모 데이터가 포함되며 Python은 필요 없습니다. 자신의 메모로 그래프를 다시 만들려면 Node.js 20 이상과 Python 3.8 이상이 필요하고 명령줄에서 실행합니다.

음성 인사 카드(사전 제작 음성 클립 156개, 한 번 클릭으로 음소거), 턴별 완료 보고, 장시간 사용을 위한 동행 메모, DSH 대화 영역의 인계 승인 패널을 제공합니다.

agent tool plugin_guard를 등록해 설치 전 DSH plugin 패키지를 정적으로 검사하고 근거와 함께 판정한다. dsh.bundle.patch 누락/손상, dsh.permissions 누락, install script, 위험 API/난독화, dependency 위험, 색인되지 않아 검증할 수 없는 소스를 알린다. 읽기 전용이며 코드를 import/install/evaluate/run하지 않는다.

macOS DeepSeek Harness에 doc_ocr_sign_fix 도구를 등록한다. hardened runtime/library validation으로 번들 Python이 onnxruntime/cv2/pypdfium2 native extension을 읽지 못하는 문제를 진단·수정한다. disable-library-validation entitlement를 주입하고 interpreter를 재서명한 뒤 import를 검증한다. 반복 실행 안전, 원본 바이너리를 먼저 백업하며 바깥 앱 bundle은 건드리지 않는다.

DeepSeek Harness용 client-side 성능 HUD와 상시 기록기다. FPS/최악 frame, 4분류(React fiber/subtree/DOM writes/scheduler) long task attribution, plugin별 callback rate/sync time, DOM 증가/작성자, JS heap, host event loop/link RTT를 보여준다. night-watch 기록기는 최악 지연을 보관하고 재생용 incident pack을 내보낸다.

DSH용 outbound route pool이다. seed 15개+후보 20개, 7개 대상 종류를 다룬다. 사용 전 검증: upstream IP는 전체 인증서 chain을 확인하는 TLS handshake로 검사한다(TCP만 확인하면 죽은 IP를 정상으로 오인 가능). 실패 cooldown은 2/5/15분, 대상별 가장 빠른 정상 route를 선택한다. prefix/registry/index/host-replace 4개 규칙으로 URL을 바꿔 git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget에 적용한다. 경로는 bash seam(모델이 bash tool로 실행한 download command만 자동 재작성; pwsh tool/host/renderer fetch는 제외), 직접 호출 가능한 line_pool_status/line_pool_run, child-process spawn이다. 여러 줄 command와 개행을 유지하고 download 구간만 바꾼다. user:token@host URL은 절대 재작성하지 않아 token을 외부 mirror에 보내지 않는다. 전역 설정은 수정하지 않는다. 사이드바에 route 지연/실패/cooldown, 개별 재검사·켜기/끄기, adapter/loopback port 검사 기반 TUN/proxy 상태를 표시한다. 후보 pool은 24시간마다 재검증한다.

DSH 웹 GUI의 읽기 전용 플러그인 진단이다. 로드 실패 플러그인, 시작되지 않은 bundle 행, 깨진 파일 링크를 찾아 보고하며 repair/journal/undo는 하지 않는다.

설계/계획/문서의 주장을 모델링해 판정한다. UML 렌더링·검토, 상태 머신/프로토콜/데이터 모델 검사, migration coverage와 rollback 대칭성, 동시성 주장의 적합한 checker 배정, 의존성 감사와 보고서 diff를 제공한다.

DSH 세션 우선순위 알림이다. main-line 완료/실패는 즉시 알리고 side-line 완료는 묶을 수 있으며 질문/권한 요청은 도착 즉시 알린다. 여러 main-line 표시를 지원한다. 표시가 없으면 balanced mode가 모든 세션을 main-line으로 취급한다.

DeepSeek Harness 세션 상태(working/done/error)를 macOS 데스크톱 agent-pet 오버레이로 보내고 세션을 열거나 채팅을 시작할 수 있다.

mainline에 반영된 브랜치(merge/squash, rebase·cherry-pick 후 patch 동등, upstream 소실, PR 병합)를 찾는다. 기본은 보고만 하고 요청 시 삭제하며 브랜치 전환/rebase는 하지 않는다. 삭제한 로컬 브랜치는 refs/backup/branch-cleaner/에 백업하고 원격 삭제는 백업하지 않는다.

DSH 양방향 dispatch입니다. Grok Bot/Yobiru가 보낸 작업을 위해 화면에 보이는 Desktop session을 열고, /dispatch-grok 및 /dispatch-zcode slash command로 작업을 보내며 완료 시 dispatch를 보낸 peer에 결과를 돌려줍니다. peer는 사용자가 설정하며 설정 전에는 아무것도 전송되지 않습니다.

DSH용 테스트 작업 framework입니다. product/module/version 디렉터리 트리를 만들고 test_framework_* 도구 7개와 runtime skill 4개를 등록합니다. 테스트 전 prompt gate가 아직 기록되지 않은 요구사항 문서 분할, 버전, 관련 문서, 환경 자격 증명을 보고합니다. Playwright MCP server가 반드시 필요하며 fallback은 없습니다.

장치별 DSH 플러그인 설치 성공 기록을 추적하고 사용자가 승인한 Baidu Netdisk 계정으로 여러 장치의 기록을 병합하며 사전 점검된 일괄 재설치를 지원합니다.

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.

DeepSeek Harness용 근거 우선 재사용 skill입니다. 구현·이식·의존성 선택·도구 문제 해결 전에 로컬 프로젝트와 컴퓨터를 여러 단계로 검색해 기존 해결책을 찾습니다. 확인 가능한 근거로 재사용 여부를 판단하고 필수 요구 사항이나 위험 조건이 충족되지 않으면 재사용하지 않으며 확인하지 못한 점을 보고합니다. DSH bundle이 ctx.skills에 skill을 등록합니다.

최근 2주간의 코딩 에이전트 세션 transcript를 검토해 어떤 skills, hooks, rules가 효과적이거나 점검이 필요하거나 사용되지 않는지 보고합니다. Claude Code와 Codex만 지원하며 DSH 자체 transcript는 지원하지 않습니다. Python 3 필요.

이미지 전용 스캔 PDF의 OCR을 Markdown으로 변환합니다. 책 한 권에 약 1시간 걸릴 수 있어 페이지마다 checkpoint를 저장해 중단 후 재개하고, 진행 로그와 빈 페이지·신뢰도 낮은 줄을 표시하는 품질 보고서를 제공합니다. Python 3.10+ 및 `pip install -r requirements`가 필요하며 첫 실행 시 OCR model을 다운로드합니다.

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.

DeepSeek Harness용 로컬 오프라인 운율 분석입니다. transcript와 함께 말한 속도, 음높이, 쉼, 에너지를 보고합니다.