플러그인

Akasha Book 저장소 쓰기 보호기다. 메모리 데이터 디렉터리에 쓰는 도구 호출을 막고 저장소 사용 규약과 self-layer 절을 시스템 프롬프트에 주입한다. 연동: Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search(repo README 참조). 설정: repo clone, core/ 별도 복사 후 cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 바꾸거나 AKASHA_DIR 설정. 표식이 남으면 명시적으로 실패한다.

DSH 대화 워크스페이스: 턴 작업, 출처 인용, 로컬 메모/요약, 대화 내 검색, 포커스 잠금, 워크스페이스별 명령 버튼.

사이드바 세션 메뉴에서 대화 전체를 삭제할 수 있습니다. 채팅 텍스트 선택을 우클릭하면 Copy, Quote(작성창에 Markdown 인용 블록 삽입), Ask가 표시됩니다. Ask는 선택 내용과 질문을 재사용 가능한 연속 실행 subagent(label `ask`; 재시작 후 subagent catalog에서 다시 찾음) 하나에 보내고 답을 오른쪽 사이드바에 스트리밍합니다.

스트리밍 중 어시스턴트 추론 블록을 펼치고 완료되면 애니메이션과 함께 접는다. 사이드바 스위치는 이 자동 동작만 제어한다.

채팅의 latex / tex 코드 블록을 KaTeX 수식으로 렌더링하고, 모델이 펜스 코드 블록 대신 $...$ 및 $$...$$를 작성하도록 안내하는 시스템 프롬프트 절을 삽입한다.

답변의 마지막 펜스 카드 블록을 타이포그래피 카드로 렌더링한다. 카드 및 기사 레이아웃, 12가지 블록 유형, 출처가 표시된 이미지를 제공한다.

열린 대화의 Mermaid 다이어그램을 오른쪽 사이드바에 카드별로 표시한다. 클릭하면 확대/축소와 이동이 가능한 전체 화면으로 열린다. 채팅 코드 블록은 그대로 두어 소스를 복사하거나 인용할 수 있다.

Composer 모델 선택기를 제공자별 카드로 구성한다. 제공자 카드를 선택한 뒤 해당 제공자의 모델을 고른다. 제공자 간 검색과 Reasoning Effort도 유지한다.

Windows 전용(내장 shutdown / rundll32 작업). 모든 Agent 세션과 백그라운드 작업이 유휴가 된 뒤 선택한 shutdown / restart / hibernate / sleep / lock / logoff를 한 번 실행한다. 세션은 매초 확인하고 실행 중이면 항상 busy다. 작업 확인 considerJobs는 설정 가능하며 기본 true, Settings에 개수가 표시된다. 확인 시간 후 취소 가능한 카운트다운을 시작해 오른쪽 아래 카드에 단계와 남은 초를 표시한다. 활성화는 호스트 재시작 후 유지되지 않고 새 세션 또는 Cancel로 중단된다. agents 서비스가 없으면 busy 처리해 실행하지 않는다. 다른 환경에서는 none 외 작업이 none이 된다.

DSH Installed plugins 페이지에 My Groups 탭을 추가한다. 드래그 정렬 그룹, 색상 텍스트 태그, 중국어 메모, 그룹 잠금, 실제 동작하는 활성화 스위치, 프리셋 스냅샷 2개 슬롯을 제공한다.

DSH 채팅의 스크롤 위치를 고정합니다. 새 답변이 뷰포트를 아래로 끌고 가지 않고 현재 위치를 유지합니다. 메시지를 보낸 뒤에만 자신의 입력을 볼 수 있도록 아래로 이동하며, 답변 스트리밍이 시작되면 다시 고정합니다. 세션별 위치는 새로고침 후에도 저장됩니다. 설정에서 끌 수 있고 사용자의 스크롤을 가로채지 않습니다.

DuckFleet: 한 무리의 머신을 명령 하나로. 머신을 한 번 추가하면 ACP 위임 도구가 나타나며, 자연어로 한 대, 여러 대 또는 전체를 제어할 수 있습니다.

결정적 prompt-injection 차단입니다. 파일 읽기, repo 검색, web fetch 도구 결과를 모델 컨텍스트에 넣기 전에 검사합니다. 심각도가 높은 항목은 격리 래핑하거나 차단하고, 자격 증명 자료 파일은 경로만으로 격리합니다.

Hermetic composition 잠금입니다. profile 의존성, bundle 순서, lockfile, patch 레이어의 fingerprint를 고정합니다. 구성이 달라진 상태로 시작하면 경고하고 strict mode(CI의 --frozen 방식)에서는 실패합니다.

자기 자신을 종료시키는 명령을 막습니다. safe_kill은 호출자와 모든 상위 프로세스를 항상 제외합니다. bash pre-execute가 pkill 자기 일치, sudo -S stdin 가로채기, rm -rf / 등을 검사합니다. block / warn / hint 수준의 확장 가능한 규칙 라이브러리도 제공합니다.

긴 턴의 완료 또는 오류, 목표의 완료 또는 차단, 승인이나 질문이 제한 시간을 넘겨 대기한 경우 이메일로 알립니다. 새 알림이 올 때마다 IMAP으로 이전 알림을 받은 편지함에서 삭제해 항상 최대 한 건만 남깁니다.

이미지 prompt를 차단하는 model capability gate를 제거합니다. llm.resolveModelInfo 결과와 adapter 모델 표를 patch해 image input을 선언하므로 입력 modality가 지정되지 않은 route도 이미지를 보내고 읽을 수 있습니다. app.asar/config-tree는 수정하지 않습니다.

로컬 PNG 2개의 픽셀 단위 screenshot diff입니다. 첫 줄은 machine-readable `PIXEL_CHANGED=true|false`(assertion 가능), 이어 차이 비율, 영역 bbox, 최대 channel delta, MAE, 독립 HTML 비교 페이지를 제공합니다. absolute/fractional 좌표 ignore region으로 시계·커서 등 렌더링 노이즈를 제외합니다. 콘텐츠 인식 없이 변경 여부만 결정론적으로 답합니다. 완전 로컬, model/network/upload 없음.

에이전트용 시계: 세션별 시각과 실행 중 변경 가능한 정밀도, 경과 시간 카운터, host 재시작 후에도 유지되는 일회성 countdown을 제공합니다.

이미지 block은 처음 요청에만 base64 inline하고 이후에는 offloaded 처리해 DSH projection이 읽기 전용 로컬 경로 placeholder를 표시합니다. 발생 ID는 session/message/content-tree path/attachment입니다. 첫 chunk가 나온 요청만 전송으로 계산하고 그 전의 재시도는 전송으로 세지 않습니다. purpose 요청은 변경·집계하지 않습니다. 같은 파일의 후속 read_image는 새 발생으로 한 번 inline합니다. 요청 복사본만 바꾸고 세션에는 쓰지 않습니다.

확인 후 사이드바에서 세션을 삭제합니다. log 디렉터리, projection-cache 기록, workspace/pin/archive 집계를 제거합니다. registry 호출에 timeout을 적용해 멈춘 workspace registry가 삭제를 막지 못합니다.

DeepSeek Harness Web용 ChatGPT 스타일 대화 레이아웃입니다. 가운데 정렬된 768px 열, 오른쪽 정렬 중립색 사용자 말풍선, 전체 폭의 16/28 어시스턴트 텍스트, 복사 배너가 있는 둥근 코드 블록을 추가합니다. 의미 있는 인라인 표기(==confirmed==, !!risk!!, ++key word++; 단독 4xx/5xx 코드도 자동 강조)와 줄 시작 check/warn/tip 안내, ctx.modelDirectories를 통해 모델 추론 강도를 바꾸는 fast/thinking 칩, 선택 세션의 강조 막대 행과 색상 워크스페이스 아이콘도 제공합니다.

작성기용 Markdown 입력으로, 입력한 Markdown은 전송 텍스트로 유지하면서 글머리표와 체크박스를 그리고 굵게·기울임·인라인 코드·취소선·제목·인용·펜스 코드 블록을 꾸밉니다. Shift+Enter로 목록을 이어 쓰고, 선택 영역은 Cmd/Ctrl+B, I, E로 감쌀 수 있습니다.

DSH Settings에 시각 페이지 2개를 추가합니다. MCP 서버는 JSON을 기준 데이터로 삼아 profile patch의 관리 블록을 다시 쓰며 YAML 검증과 시간표시 백업을 합니다. 붙여 넣은 mcpServers JSON을 가져오기 전에 추가·덮어쓰기 항목을 먼저 보여 줍니다. Thinking unlock은 OpenAI 호환 게이트웨이마다 실제 선언된 추론 강도를 확인해 단계별 설정을 기록하되, 직접 작성한 YAML의 다른 바이트 영역은 그대로 둡니다. 모델 목록 동기화는 별도 버튼으로 추가·삭제를 미리 본 뒤 단계와 모델을 한 번의 원자적 작업으로 기록하며 페이지 일정으로도 실행할 수 있습니다.