플러그인

Pi Agent의 스킬과 설정을 DeepSeek Harness로 브리지

DeepSeek Harness용 Symphony 호환 멀티 프로바이더 작업 오케스트레이터 및 대시보드

DeepSeek Harness용 모델 네이티브 메타 에이전트 플러그인: 다섯 가지 에이전틱 워크플로 패턴(프롬프트 체이닝, 병렬 워커, 라우터, 슈퍼바이저, 평가 루프)으로부터 모델이 런타임에 작업별 워크플로를 합성하고 도구와 서브에이전트를 조율

DeepSeek Harness(dsh)용 학습 도우미 확장: 에이전트를 위한 DeepTutor 튜터링 — 심층 설명, 자가 테스트 문제, 학습 경로, 개인 지식베이스 검색(RAG), 노트 아카이빙(HTTP/WS 우선, CLI 폴백; 로컬/원격 환경에 자동 적응)

DeepSeek Harness용 Langfuse 관측성: 세션 로그를 OpenTelemetry 추적(GenAI 시맨틱 컨벤션)으로 Langfuse의 OTLP 엔드포인트에 내보냄

DeepSeek Harness용 Claude Code 호환 레이어: .claude 스킬/명령어/에이전트를 로드하고, Claude Code 마켓플레이스의 플러그인을 네이티브 dsh 스킬로 설치

AI 에이전트를 위한 안정적이고 편집 가능한 PPTX 생성 — 시맨틱 IR을 입력하면 네이티브 DrawingML을 출력

DeepSeek Harness용 자가 편집 데스크톱 워크벤치: dsh web을 완전히 재현한 편집 모드에서 에이전트가 핫 리로드로 워크벤치(패치 레이어, 플러그인, UI)를 직접 수정

DeepSeek Harness용 네이티브 인터랙티브 Git diff 리뷰, 구조화된 주석을 현재 Agent 세션으로 다시 전송

에이전트 트리 토큰 예산 관리

스킬과 MCP 설정에서 프롬프트 인젝션, 동형 문자(homoglyph), 숨겨진 유니코드, 위험한 셸 명령, 자격 증명 유출을 스캔

읽기 전용 Windows 기기 정보 도구: WMI/CIM과 Node os 컬렉터를 통해 Win32 기기 카테고리(시간, 시스템, cpu, 메모리, 디스크, gpu, 네트워크, 배터리, 프로세스, usb, 오디오, 프린터)별로 에이전트 도구 하나씩 제공

서브에이전트 위임을 위한 호출별 model, provider, persona, toolFilter 오버라이드, @preset: 참조와 provider/model 복합 id 지원

에이전트별 온디맨드 도구 탐색과 점진적 스키마 공개

프로젝트의 .pack.json/.pack.zip을 .agent-pack/modpacks/에 패키징하고, 워크스페이스 허용 목록을 통해 스킬을 노출

기존 Agent Skills(SKILL.md) 라이브러리를 DSH로 이식: Claude/Codex/Cursor/Gemini 경로 전반에서 스킬을 탐색하고, 점진적 공개 인덱스를 주입한 뒤 필요 시 본문을 로드

Codex, Claude Code, WorkBuddy, CodeBuddy의 세션/워크플로 메타데이터를 스캔하는 프라이버시 안전 로컬 스캐너; 집계된 근거를 저장하고 내용 보존, 네트워크 사용, 프리셋 변경 없이 내장 DSH 에이전트 프리셋을 추천

프로젝트 범위의 세션 간 메모리: 첫 사용자 메시지에 PROJECT.md 스냅샷을 주입하고 memory_remember 도구와 ReAct 작업 후 자동 회고 제공, 프로젝트별로 독립된 메모리 파일 유지

DSH의 무손실 세션 로그를 기반으로 한 출처 표기 메모리: 정제된 사실마다 `(sessionId, eventRange)` 인용이 붙어 원본 로그 발췌로 바로 펼쳐볼 수 있음

Deep-collaboration writing agent for DSH: per-user writing-style learning from edit pairs, clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery flow, project-to-report synthesis (lab report / product intro / survey / README), 41 MCP tools, and web selection-improve UI with in-app file preview.

Drive Origin scientific plotting from DeepSeek Harness AI chat via MCP: write data, plot line/scatter/column, export PNG/SVG.

Falsification-driven correction loop for agent sessions: risky work commits an evidence-checkable claim first, deterministic gates verify it, falsified claims force mutually exclusive replacement hypotheses with discriminating experiments, and every event lands in an append-only evidence ledger.

Pre-flight plugin-library check for DSH agents: task-type requests trigger a Top-K hint of suitable plugins with use_when/not_for capability declarations, making plugin usage predictable instead of opportunistic.

Per-file-type multimodal chains: preset processing models per wildcard convert image/video/audio files into prompt tokens before they reach the text-only session model, with per-preset fallback chains and a Multimodal settings page.