플러그인

NiuLai 밈 데스크톱 펫입니다. 에이전트가 완료되면 입 모양을 동기화해 "Ma~ma~"라고 외치며, 6종 스킨, 시그니처 액션, 액션 이벤트 바인딩, WebAudio 합성 동물 울음소리, 손그림 SVG 스킨을 포함합니다.

DeepSeek Harness용 Google Antigravity(agy) OAuth 인증 + 모델 액세스 플러그인: 다중 계정 풀, 429 로테이션, 디바이스 핑거프린팅, CLI 및 웹 로그인.

갈게임 생성기: 워크스페이스의 스크립트 문서와 캐릭터/배경/BGM/애니메이션 자산(img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/)을 제공하면 설정 가능한 세이브 슬롯([存档 N], 기본 9), 다중 포즈 변형 전환이 가능한 화자 추종 스프라이트([表情]), 오프닝/엔딩/CG 애니메이션([op]/[ed]/[cg]), BGM 재생/정지/볼륨 조절, if줄 분기가 있는 플레이 가능한 비주얼 노벨 웹 페이지를 생성합니다.

네이티브 설정 화면 또는 CLI에서 DeepSeek Harness로 Claude Code 설정을 가져옵니다. 스킬, 명령, 에이전트, 훅, 권한 규칙, MCP 설정의 드라이런 미리보기를 제공합니다. Codex와 OpenCode는 보조 출처로 계속 지원되며, 충돌 방지 적용 및 이동 후 검사를 수행합니다.

유휴 세션 알림: 공식 archiveSession API를 사용하여 N시간 동안 사용되지 않은 세션을 보관할지 묻고, 각 거절 후 다시 알릴 지연 기간을 제공합니다.

OpenCode Go 요금제 사용량 플로팅 필: 3개 기간(롤링/주간/월간) 소비 비율과 미니 영역 차트, 공식 /v1/usage API에 대한 백그라운드 샘플링 지원.

설정에서 DSH Web 대화 UI 실시간 조정: 메시지 글꼴 크기, Claude Desktop 스타일 마크다운 테이블, 대화 상자 너비, 선택 가능한 타임라인 레일, 그리고 분기 관리, 파일별 diff, 커밋 및 푸시를 지원하는 GitBar.

`workspace-write`와 `danger-full-access` 사이에 `auto` 권한 프리셋을 추가합니다: 분류기가 일상적인 샌드박스 에스컬레이션을 한 번 승인하고, 위험하거나 불확실한 요청은 계속 사람에게 전달됩니다.

런타임에 DSH 플러그인 코드를 수정하며, 순서가 지정된 패치, 검사, 핫 리로드를 지원합니다.

DeepSeek 브레인 + 자동 이미지 전사: GUI에서 이미지를 첨부하면 기본적으로 공식 deepseek-v4-flash-vision-exp로 전사됩니다(순수 텍스트 V4-Pro 브레인도 이미지를 볼 수 있음). 대안으로 OpenAI 호환 VLM 또는 로컬 Ollama 사용 가능.

DSH 작성창의 모델 버튼을 2단 패널(제공자 목록→검색 가능한 모델 목록)로 교체합니다. 연속형 드래그 추론 강도 슬라이더는 파랑-보라 채움, 높은 수준의 성운/별 파티클, 수준별 색상을 제공합니다. 모델을 선택해도 패널은 열린 채이고 슬라이더는 해당 모델의 중간 수준으로 이동합니다. Microqian2th/dsh-codex-effort-slider 1.0.0에서 시작했으며 README에 출처를 표시합니다. 패널, 슬롯 인수, 오프라인 테스트 스위트와 문서는 새로 작성했습니다.

한 줄 요구사항에서 검증된 납품까지 진행합니다. TeamFlow는 분류, PRD, 설계, 기술 계획, 병렬 개발, 결함 재작업을 포함한 QA, 인수 단계를 실행합니다. 12개의 `teamflow_*` 도구와 실시간 파이프라인 그래프 및 백로그 칸반 작업대를 제공합니다. 요구사항별 폴더에 PRD, 설계, 기술 계획, QA 보고서와 인수 기록을 저장합니다.

dsh를 위한 화이트박스 인과 가드레일: 모든 도구 호출은 결정적 인과 논리 체인을 따라 실행 전에 심사된다 — 파괴적 작업과 자격 증명 파일 작업을 차단하고, 반복되는 경계 위반은 상향 처리하며, 검증되어 수정될 때까지 오류가 나는 연결을 끊고, 감사 불가능한 실행에는 위험 판정을 내린다; 완전 로컬로 동작하며 API 비용은 0이고, 6개의 화이트박스 자체 점검 도구를 포함한다.

DeepSeek Harness 웹 재시작 복구: 크래시 또는 재시작 후 중단된 에이전트 턴이 자동으로 계속됩니다(호스트 측 agent/created 리스너, 브라우저 타이밍 경쟁 없음).

DeepSeek Harness용 에이전트 거버넌스 '왕국': 영역, 역할 바인딩(모델/에이전트 아이덴티티로 bind/unbind/session), Worker의 완료 신고가 자동 완료되지 않는(Claim ≠ Fact) 계획→할당→실행→검토 태스크 루프, 로컬 GUI 운영 콘솔 포함.

Web UI에서 DeepSeek Harness(DSH) 플러그인을 원클릭으로 관리합니다: 조회, 실시간 활성화/비활성화, 설치/제거, 환경 관리, 플러그인 마켓을 제공하며 bundle 및 비bundle 플러그인을 모두 지원합니다.

DSH용 Tieba(바이두 포럼) 리더 겸 동반자입니다. 게시글을 읽고 일일 요약을 작성하며 로그인하고 좋아요가 많은 답글로 포럼별 문체 라이브러리를 만듭니다. 스레드 또는 자신의 댓글 아래 답글에 대한 선택적 응답은 기본 꺼짐이며 회차별/일별 제한이 있습니다. Codex, AstrBot, Claude Desktop용 읽기 전용 MCP 서버도 제공합니다.

자체 서버나 다른 프로그램 설치 없이 UUMit 계정으로 휴대폰/다른 컴퓨터에서 dsh web을 엽니다. 내장 터널 클라이언트가 UUMit 호스팅 터널에 연결하고 사이드바 패널에서 페어링 및 접근자(본인만, 링크/전화번호로 초대한 사람, 전체 공개)를 관리하고 권한을 철회할 수 있습니다. DSH >=0.2.1-rc.2의 dsh web이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 LLVM 정적 분석 플러그인. 분석 가능한 bitcode를 만들고 ctx.kanalyzer로 kernel-analyzer (KAMain) 도달성 분석을 실행합니다.

관리형 격리 OpenCode 런타임을 통해 OpenCode Zen 무료 모델을 DeepSeek Harness의 단일 provider로 추가합니다. 설정 페이지에서 각 모델을 확인하고 테스트할 수 있습니다.

WorkBuddy 데스크톱 앱의 전문가를 DSH로 가져옵니다: 설정 페이지의 마켓이 로컬 WorkBuddy 전문가 디렉터리(WorkBuddy에서 소환하면 그곳에 전문가가 저장됩니다)를 읽기 전용으로 스캔하여 탐색, 검색, 카테고리 필터링을 제공하고, 원클릭 설치(~/.dsh/experts/에 role prompt + skills + avatar로 내보냄), 업데이트, 제거를 지원합니다. 입력 상자 옆의 피커 캡슐은 현재 세션의 전문가를 전환하며, role prompt, skills, 선택적 도구 화이트리스트를 통째로 교체하면서도 전체 세션 기록을 유지하고, 다음 모델 요청 경계에서 적용됩니다.

DeepSeek Harness용 비즈니스 지식 네트워크 컨텍스트: 세션을 OpenBKN 지식 네트워크에 바인딩하고, 관리형 MCP 도구로 그 객체와 지표를 조회하며, 각 답변에 대해 트레이스 기반 출처(실행 사실과 비즈니스 그래프)를 엽니다. OpenBKN Runtime과 함께 제공되며, 출처 보기에는 OpenBKN 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다.

사용자 지정 모드와 어시스턴트 관리자입니다. Settings 페이지에서 모드별 시스템 프롬프트를 설정하며, 프롬프트는 일반 파일로 저장됩니다. agent loop가 각 모델 단계 전에 파일을 다시 읽으므로 변경 사항은 실행 중인 세션의 다음 단계부터 적용됩니다. 공식 standard/PTC/minimal/Cordis 구성을 바탕으로 마운트할 플러그인 행을 하나씩 켜고 끄며 모드별 구성을 만들고 원하는 이름을 지정할 수 있습니다. 코딩 도우미, 대화 상대, 롤플레이(RP) 페르소나 등 각자 프롬프트가 있는 여러 어시스턴트를 한 컴퓨터에서 함께 사용하고 새 세션마다 선택합니다. 그대로 둔 행은 플랫폼 조건까지 포함해 배포된 행과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

DSH용 계층형 메모리입니다. Agent용 10개 도구( memory_add, memory_delete, memory_import 등 고권한 쓰기, memory_ruminate 제어, 메모리 그래프 검색·확장)를 제공하며 L0-L3 증류 파이프라인으로 각 모델 단계 전에 관련 기억을 검색해 주입합니다.