플러그인

DeepSeek Harness(DSH) 팀원 관리 플러그인입니다. 그룹→멤버 2단계 조직, 중국어 표시 이름과 별칭, 직책/업무, 기술 태그, 퇴역/복원, 멤버별 모델 재정의를 지원합니다. 호스트 도구와 Web 관리 패널을 제공하고 자체 오버레이 레지스트리를 사용해 변경 불가능한 DSH 코어는 건드리지 않습니다. MIT 라이선스.

DeepSeek Harness에서 본인의 Chrome(또는 Edge/Brave/Vivaldi/Opera)을 제어합니다. OpenAI Codex `chrome` 플러그인의 브라우저 런타임을 재사용해 탭, 로그인된 세션, 접근성 트리, 스크린샷과 입력을 다루며 native DSH MCP 도구로 제공합니다.

DeepSeek Harness용 선제적이고 사람다운 개인 비서 커널입니다. 개인 지식, 일관된 조언과 상황별 안내, 후속 작업, 적응형 확인, 리소스 탐색, 재사용 가능한 경험을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 프로젝트 기록 시스템입니다. 노드 기반 진행 보드, 결정 원장, 오른쪽 사이드바 UI를 제공합니다.

승인 대장과 기업 감사 패널입니다. 각 승인에 대한 risk/decision/result를 기록하고 gate 모드에서 고위험 작업을 차단합니다. Web 패널에서 조회하고 내보낼 수 있습니다.

시작할 때 설치된 플러그인을 dsh-market에서 자동으로 그룹화합니다.

Network Engineer Assistant preset과 12개 벤더·문서 96개의 스위치/라우터/방화벽 명령 지식 skill을 제공합니다(Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS, MikroTik RouterOS). KB 우선 검색, 벤더 간 명령 변환, 토폴로지 및 CLI 스크린샷 판독, 출처를 인용한 온라인 설명서 조회, 위험 명령에 대한 필수 위험 주석을 지원하고 네트워크 주제에만 답합니다. sososilencing/dsh-network-engineer의 커뮤니티 후속판(NOTICE.md 참조). 같은 network-command-kb skill과 网络工程师助手 preset을 등록하므로 upstream과 함께 설치할 수 없습니다.

PDF, 이미지, Office 파일을 적절한 도구로 읽도록 안내하는 전역 문서 라우팅 prompt를 추가합니다.

에이전트에 음성을 추가합니다. 감정 표현 음성 합성(ChatTTS 사용 가능 시, 아니면 edge-tts)과 노래 모드, mp3 출력, ffplay 로컬 재생을 제공합니다. Python 3.10+, 설치된 edge-tts, ffmpeg/ffplay가 필요합니다. ChatTTS와 모델 캐시는 선택 사항입니다. cordis.patch.yml의 pythonPath/ffmpegPath/ffplayPath를 직접 설치한 경로로 지정해야 합니다.

DSH용 앱 내 브라우저입니다. 지속 프로필을 가진 전용 Chromium을 사용해 Feishu 또는 SSO 로그인이 재시작 후에도 유지되며 CDP로 제어합니다. 에이전트 도구 7개(status, open, eval, read, feishu, screenshot, tabs)를 제공하고 페이지를 오른쪽 사이드바에 실시간 미러링하며 도구 호출 시 패널을 자동으로 엽니다. 가상 스크롤을 훑어 Feishu 문서를 Markdown으로 변환합니다. 로컬 설치된 Chrome, Edge, Chromium 또는 Playwright Chromium 빌드가 필요하며 다운로드하지 않습니다. 특정 바이너리는 DSH_IAB_CHROME으로 지정합니다.

DeepSeek Harness용 구조화된 수학 문제 은행입니다. 여러 풀이, 계층형 지식 그래프, 6차원 난이도 평가를 지원합니다.

동영상 링크를 정확한 시점으로 돌아가는 링크가 포함된 타임스탬프 Markdown 지식 카드로 만듭니다. 사용자가 직접 Python 3.10+와 yt-dlp를 준비해야 합니다. 자막이 없는 영상에는 ffmpeg와 faster-whisper도 필요하며, 회원 전용 자막에는 Bilibili 로그인 쿠키가 필요합니다.

LAN phone drop입니다. 컴퓨터 화면의 QR 코드로 휴대폰 페이지를 열고 사진이나 스캔 문서를 터널이나 클라우드 없이 로컬 네트워크를 통해 컴퓨터 폴더에 저장합니다. 문서 모드는 브라우저에서 적응형 임계값, speckle 제거, 가장자리 자르기로 이진화해 일반 휴대폰 사진을 흑백 스캔처럼 만듭니다. DSH 사이드바 아래에 QR 페이지 항목을 추가하고 assistant용 phone_drop 도구를 제공합니다. 같은 CLI는 DSH 없이도 단독 실행됩니다.

팀 공유 지식 베이스입니다. 한 구성원이 종속성 없는 Hub를 실행하고 나머지는 플러그인을 설치해 초대 코드로 참여합니다. 업로드 자료는 요약, 신뢰도, 포인트와 함께 10개 범주로 분류되며, 에이전트 도구 15개로 업로드·검색·회상·댓글·읽기를 할 수 있습니다. 중요한 항목은 직접 작성한 추천과 함께 고정되어 구성원이 읽을 때까지 유지됩니다. 계정마다 비공개 로컬 라이브러리, 컬렉션, 주간 요약, 버전 차이도 제공됩니다.

DSH Desktop용 로컬 문서 라이브러리입니다(Windows 전용, 번들 PowerShell 스크립트로 설치). 파일을 한 번 올리면 모든 대화에서 4개 도구(library_list / library_search / library_read / library_save)로 검색하고 읽을 수 있습니다. 업로드·다운로드·일괄 다운로드는 Settings 패널에서 합니다. 선택적 vision model을 켜지 않는 한 파일은 기기에 남으며, 켜면 이미지를 설정한 endpoint로 보냅니다.

DeepSeek Harness 코드베이스 지식 그래프입니다. Agent 도구 7개 `graphify_*`, `/graphify` 명령, Graphify 페이지에서 AST 파싱으로 프로젝트 그래프를 로컬 구축/조회합니다(API 키 불필요). path/explain/god-node 조회 및 wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian 내보내기를 지원합니다. `graphifyy` CLI가 필요하며 전체 문서/PDF/이미지 추출에만 LLM 키가 필요합니다.

DSH를 로컬 BiliMemory backend에 연결해 Bilibili 검색/컬렉션/상태/로그인 작업, A-Memorix 공유 메모리 상태 확인, QQ 연동 상태/허용 목록/watcher 재시작을 지원합니다. Windows 원클릭 installer는 없으면 MaiBot A-Memorix를 설치/복구한 뒤 local-bge-small-zh, embedding, 공유 메모리를 설정합니다. 메모리만 복구하는 `install-memory.cmd`도 제공합니다. 요구 사항: Windows, DSH Desktop 0.2.1-rc.2+, Node.js 22.19+, Python 3.12, Playwright/Edge, FFmpeg, `127.0.0.1:8765` BiliMemory API, `127.0.0.1:11435` 로컬 embedding 서비스, Bilibili 로그인, QQ용 MaiBot/NapCat. Voice, RVC, cover 기능은 제외됩니다.

보관된 session을 방치된 디스크 데이터가 아니라 지속 가능한 메모리로 바꿉니다. 각 archive를 재사용 가능한 skill과 fact ledger(ADD/UPDATE/NOOP, `validUntil`, `supersededBy`)로 정리해 오래된 사실을 쌓지 않고 퇴역시킵니다. single-linkage 유사도로 topic cluster를 만듭니다. 진행 중 session도 read-only seq watermark로 digest하며 session log 바이트를 그대로 둡니다. 늘어나는 메모리에서 중복 사실 병합, 오래된 사실 퇴역, 중복 skill 통합은 opt-in 전에는 측정만 하며 완전 삭제 없이 supersede만 합니다.

DeepSeek Harness용 계층형 장기 메모리입니다. append-only event log, 재구축 가능한 tag index, 일일 diary, semantic layer, trend quarantine, 오프라인 knowledge graph 패널을 제공합니다.

수동 및 자동 context compaction을 모두 맡습니다. compaction model로 실행하며 두 번째 모델로 대체하거나 직접 사용할 수 있고, 모델 호출 없이 기계적 fold로 로컬 summary card를 만들 수도 있습니다. fold는 공식 compaction transaction을 거치므로 대체된 event도 sequence ID와 함께 append-only session log에 남습니다. `dsh-compact-saviour` 코드를 적용하고 기계적 fold는 MIT `dsh-ledger-compact`에서 가져왔습니다. `dsh-compact-saviour`와 함께 설치하지 말고 대체하세요.

DeepSeek Harness 세션을 보관하기 전에 확인하고 사용자가 고른 디렉터리에 백업합니다. 세션마다 폴더 하나를 만들고 session log, 첨부 파일, metadata, manifest, 복원 안내와 Markdown ledger를 저장합니다. 오른쪽 사이드바에 보관 세션 브라우저와 더블클릭 재시작 버튼을 추가합니다(Windows 전용, 세션 실행 중 비활성화).

Codex와 Claude Code 세션 기록을 DeepSeek Harness로 가져옵니다. cwd가 같은 프로젝트의 세션을 기존 workspace에 병합하고 handoff 요약 또는 전체 transcript를 제공합니다. rollback ledger도 유지합니다.

DSH 창 상단에 한 줄 알림을 표시합니다: DeepSeek 잔액, ChatGPT/Codex 5시간 및 주간 잔여 할당량과 초기화 시각, 남은 할당량 초기화 카드 수 및 가장 가까운 만료. 카드 부분을 통해 브라우저에서 ChatGPT 사용량 페이지를 엽니다.

DeepSeek Harness 토큰 사용량을 CC Switch에 기록하며 모델 호출당 한 행을 추가합니다. 자체 DSH importer와 중복 제거 원장을 공유해 이중 집계를 막습니다. 첫 실행 때 기존 session log를 바탕으로 CC Switch 사용량 기록을 소급 보충합니다.