플러그인

장편 RP와 companion 대화용 memory: 감쇠하는 3개 계층, 턴별 recall, source label, 캐릭터/세계 경계, 관계 그래프, 이미지 첨부, WebUI를 제공합니다.

사이드바에서 턴·세션별 비용, provider/model별 내역, subscription 사용량, 로그인한 DeepSeek 계정 잔액을 보여 줍니다.

show_page 도구로 답변을 채팅 안의 웹 페이지로 만듭니다. 내장 템플릿 8개(report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow)는 모델이 내용만 쓰고 플러그인이 레이아웃·상호작용·저장을 담당합니다. 모델이 직접 쓴 전체 페이지(계산기·게임·사용자 지정 레이아웃)도 저장할 수 있습니다. CSS @layer 기본 스타일을 사용하되 페이지 CSS가 우선합니다. 답변 아래 콘텐츠 높이로 표시되고 DSH 라이트/다크 테마를 따릅니다. 페이지별 localStorage는 DSH에 보관되어 다시 열거나 새 버전으로 편집해도 유지되고 채팅/오른쪽 사이드바 간 동기화됩니다. 편집마다 되돌릴 수 있는 새 버전을 만듭니다. 저장 후 숨겨진 로컬 Chrome/Edge에서 script 오류·가로 넘침·다크 모드를 검사해 문제를 모델에 돌려보냅니다. 오른쪽 패널은 전체 크기 보기, 버전, 갤러리, PNG/PDF/HTML 내보내기를 제공합니다. 별도 origin의 sandbox frame과 엄격한 CSP에서 실행되어 DSH 데이터 접근 및 fetch/XHR/WebSocket을 막습니다. dsh-mobile로 휴대전화도 지원합니다.

공식 Lark CLI 기반 DSH 플러그인으로 Feishu/Lark에서 DeepSeek Harness 어시스턴트에 접속합니다.

DeepSeek Harness 제목 표시줄에 Restart 버튼을 추가해 새 플러그인을 적용합니다. 첫 클릭은 버튼을 armed 상태로 만들고, 두 번째 클릭은 현재 데스크톱 인스턴스를 종료한 뒤 실행 파일을 다시 시작합니다. WMI로 만든 PowerShell 스크립트가 앱 작업 객체 밖에서 콘솔 창 없이 재시작을 수행하며, 모든 단계를 $DSH_HOME/logs/dsh-restart-plugin.log에 기록합니다. Windows 데스크톱 앱 전용입니다.

DeepSeek Harness용 계층형 장기 메모리입니다. 매 턴 페르소나 프레임과 관련도순 메모리 인덱스를 주입하고, 전체 기록은 디스크에 보관해 필요할 때만 펼쳐 컨텍스트를 채우지 않습니다. 사실은 슬롯 키로 관리해 값이 바뀌면 이전 값을 폐기합니다. 모델이 메모리에서 페르소나 프레임을 만듭니다. 오염 방지 게이트 3개가 개발 잡담을 걸러내고, 자체 주입의 반복을 막으며, 내용어가 겹치는 재진술을 합칩니다. 정기 정리에서는 유사 중복을 합치고 긴 주제를 요약하며 가치 낮은 오래된 항목은 태그만 붙여 보관합니다. 원문은 삭제하지 않습니다. 추가 전용 저장소를 제자리에서 압축해 측정값 기준 4.7 MB에서 355 KB로 줄였습니다. 외부 의존성 0개, 빌드 단계 불필요. 매 턴 주입은 프롬프트 캐시 적중률을 필연적으로 낮추므로 업무 환경에는 권장하지 않습니다.

Bilibili 동영상을 검색·시청하고 like/coin, danmaku/comment, 답글과 후속 응답을 합니다. AI 자막을 읽고 없으면 오디오를 로컬 전사한 뒤 내용에 맞춰 댓글을 달고 답글 대상을 고릅니다. 남의 문장을 복사하지 않고 사람다운 문체 규칙을 추출합니다. 본 영상은 건너뛰고 thread별 중복 답글을 막습니다. 같은 댓글란에서 한 사람과 대화가 이어지면 내용 여부를 살피고 bot끼리 칭찬하는 듯하면 마지막 한 줄 뒤 답변을 멈춥니다. 댓글이 공개인지 본인만 보이는지 확인하고 최근 1시간/하루/3일/전체를 훑어 비공개 항목을 나열하며 접힌 답글을 overview에서 알립니다. 6-tab 설정은 즉시 적용, 재시작 불필요. 수동 run은 거부하지 않고 background listener 뒤에 대기열로 넣습니다. self-check가 설치할 항목과 누락 package를 표시합니다. Bilibili 작업에 Python 3 필요.

JavaScript로 OOXML을 쓰는 대신 설치된 LibreOffice를 UNO로 제어해 프레젠테이션을 만듭니다. lo_build는 구조화된 슬라이드로 실제 Impress 문서를 열어 편집 가능한 PPTX/ODP, PDF, 슬라이드별 PNG를 내보냅니다. lo_render는 기존 PPTX/PPT/ODP를 다시 렌더링하고 lo_convert는 Office 형식 간 변환을 합니다. lo_probe는 감지된 soffice 경로, 버전, UNO 브리지를 보고하고 lo_config는 저장된 설정을 편집합니다. LibreOffice 26.8.1.1에서 확인했습니다. 번들 Python을 사용하므로 시스템 Python은 필요 없고 호출 사이에 soffice 프로세스 하나를 유지합니다. Windows에서만 완전히 검증됐으며 Linux는 시스템 python3와 python3-uno가 필요합니다.

DSH용 로컬 원격 개발 플러그인입니다. 호스트 목록, SSH 터널, 원격 워크스페이스/세션 탐색, 인증된 Connection RPC, 에이전트 도구, 설정 페이지를 제공합니다.

LAN으로 DeepSeek Harness 세션을 Cherry Studio 데스크톱에 연결합니다. QR 페어링, agent/session/history/interaction용 `cherry_*` 도구 14개, 기기 및 workspace별 도구 범위 설정을 제공합니다.

한 번의 명령으로 설치하는 학술 스킬 8종입니다. 실제 데이터 기반 출판용 도표(시각적 검토 포함), AI 문장 자연화, 논문 다듬기와 재작성, PubMed 인용 확인(DOI/PMID 대조), 중국어 인용 및 의학 서적 참고문헌 검사, WeChat 의료 기사 구성을 제공합니다. 3개 스킬은 완전 로컬로 실행되고 5개는 사용할 때만 외부 서비스(NCBI E-utilities, DOI 확인 서비스, 출판 플랫폼)를 호출하며 사용처를 스킬별로 명시합니다. 텔레메트리와 설치 시 스크립트가 없습니다. 스킬 실행에는 로컬 Python 3.8+가 필요하고 academic-figures에는 pip 종속성 설치도 필요합니다.

로컬 영상/음성/이미지를 타임라인·전사·레이아웃으로 만들어 텍스트 모델이 프레임/초/화자를 참조합니다. 매체별 fallback을 meta.attempts에 기록(무음 전환 없음): 호스트 등록 멀티모달→OpenAI 호환 endpoint(키 순환)→로컬 ffmpeg/ASR CLI→메타데이터. auth/quota 실패 때만 cooldown하며 후보를 버리지 않고 체인 끝으로 옮깁니다. 오류는 가린 뒤 자르고 확장자가 아닌 magic bytes를 검사합니다. 선택형 vision-bridge 제공. 모델 등록/inline AV(video_url/input_audio)는 선택 peer dsh-thinking-levels 및 dsh-llm-openai-completions에 의존하며, 없으면 오류 없이 축소됩니다. 기본 원격 전송, strictLocalOnly는 기기 내 보관. ffmpeg/ffprobe/설정된 로컬 ASR CLI는 패키지에 없고 로컬 fallback에만 필요합니다. 없으면 메타데이터로 축소됩니다. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1(6 rc, engines.dsh enum); npm dsh-media-lens.

DSH 대화를 검색하고 워크스페이스별로 묶어 여러 개 선택하는 패널입니다. Shift 범위 선택과 Ctrl 추가 선택으로 일괄 삭제, 보관, 고정을 지원합니다.

데스크톱 앱 없이 WorkBuddy 무료/유료 모델(중국 내/해외)을 DSH에 연결합니다. 이 패키지는 @bushizhanghan/dsh-workmate로 배포되는 Faide-cyber/dsh-workbuddy의 유지보수 포크이며, 상류 항목도 이 목록에 이미 있습니다. 동일한 provider id "workbuddy-ai"가 충돌하므로 둘을 함께 설치하지 마세요. v1.2.7은 긴 시스템 프롬프트를 국내 게이트웨이의 채널 위험 분류기 뒤로 옮기고, DSH 브랜드 문자열을 바꾸며 디버그 덤프를 추가합니다. dsh 0.2.0-rc.2부터 0.2.1까지(프리릴리스 포함) 지원합니다.

DeepSeek Harness에서 네이티브 산문과 함께 인터랙티브 다이어그램, 차트, 단계별 학습 시각 자료를 렌더링합니다.

에이전트가 작업 과정을 설명하게 합니다. 각 turn 시작에 메시지를 어떻게 이해했고 무엇부터 할지 말하고, 도구 호출 묶음 사이에 짧은 중간 알림을 둡니다. 앱 설정에서 스타일, 문장 수 제한, 기능별 토글을 조정할 수 있습니다.

DSH 장기 기억을 일반 Markdown으로 저장합니다. 실제 사용자/assistant 대화를 모델 호출 없이 날짜별 세션 파일에 기록하고, 이후 LLM이 요약해 매 턴 system prompt에 넣습니다. 로컬 CJK bigram + BM25 검색은 색인·요약·전문 3단계로 필요한 세부만 가져옵니다. P0와 사용자가 쓴 항목은 자동 수정하지 않고, 잊기는 삭제 대신 stale로 표시해 status.md에서 감사할 수 있습니다. 기억 호출·기록·상태·추출·피드백·스킬 보관함 도구 6개를 제공합니다. 기억 묶음이 스킬이 될 만하면 턴 끝에 카드가 나타나고, 클릭 시 SKILL.md를 작성하며 승인 뒤 설치합니다. 학습은 기본 켜짐이며 대화 모델을 따릅니다. 주 스위치를 꺼도 수집은 계속되고 LLM만 멈춥니다. 오류는 prompt와 status.md에 표시합니다. 순수 JavaScript이며 Harness 패키지 외 실행 의존성은 없습니다.

강의 노트 작성, 개념 설명, 독립적으로 읽을 수 있는 강의 장 작성을 돕는 학습 스킬 3개를 제공합니다. 참고 자료와 강좌 보조 스크립트를 함께 포함합니다.

GitHub 프로젝트 검색·분석 도구입니다. 아이디어를 한 문장으로 설명하면 에이전트가 관련 프로젝트를 검색하고 별점 수에 가중치를 둔 관련도순으로 정렬해 최종 업데이트, 관련도, 별점 수, 가중 점수, 언어, 프로젝트별 한 줄 설명을 카드로 반환합니다. 저장소를 몇 개 고르면 README, 의존성 매니페스트, 디렉터리 트리와 주요 파일을 읽어 아키텍처를 정리합니다. 개발 전에 선행 프로젝트의 설계를 참고할 수 있습니다.

DSH용 OpenCode Go 모델 소스입니다. Models.dev의 opencode-go 카탈로그를 읽어 기존 내장 opencode-go 경로는 그대로 두고 별도 opencode-go-live 경로로 제공합니다. 카탈로그 스냅샷은 DSH 홈에 캐시되며 새로 고침에 실패하면 마지막 성공본을 유지합니다. 전용 Models 설정 카드에서 경로 키를 편집하고 OpenCode Go 구독 사용량을 표시할 수 있습니다.

이미 보낸 메시지를 회수합니다. 세션 로그는 append-only로 유지되고 삭제되지 않지만, 회수된 턴은 모델 컨텍스트와 transcript에서 빠지고 텍스트는 composer로 돌아옵니다. 해당 턴이 변경한 파일은 격리되며 전용 Settings 페이지에서 확인하고 비울 수 있습니다.

CLIProxyAPI 기반의 인증된 OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 DSH 및 다른 도구를 연결합니다. WorkBuddy, OpenCode Zen, 로컬 Ollama/LM Studio, Codex 및 Kimi 같은 CLI 구독을 모읍니다. CLI를 설치하지 않고 DSH 페이지에서 로그인하고 선택한 모델을 출처별로 DSH에 동기화합니다. 설정에서 출처별 켜기/끄기, 무료/유료 태그, 요금제 사용량, API 키의 24시간 통계, 모델 선택, 업데이트/제거를 지원합니다. macOS, Linux(dsh-vps와 함께 사용 가능), Windows에서 실행됩니다.

실제 브라우저 기반 URL-to-text MCP 서버를 DSH 프로필에 등록합니다. `fetch_url`과 `fetch_urls`는 Zhihu, CSDN, Juejin, cnblogs 같은 JavaScript 중심·봇 방지 중국어 페이지를 렌더링하고 단계별 진단을 포함한 깨끗한 본문을 JSON으로 반환합니다. `crawler_status`는 브라우저 사용 여부를 보고합니다. 설치 후 Python 종속성을 한 번 설정해야 합니다.

Command Code 구독 등급 Go / GOAT / Pro / Max를 어댑터가 아닌 `llm-pi-ai` 라우트 프로필로 제공합니다. 실시간 `/provider/v1/models`와 요금제 기능 카탈로그를 결합해 각 모델을 게이트웨이가 지원하는 OpenAI Chat, OpenAI Responses 또는 Anthropic Messages 경로에 연결합니다. 등급을 바꾸면 이전 등급이 만든 경로를 삭제합니다. 같은 인증 정보로 5시간 및 주간 사용량 한도, 크레딧 잔액, 웹 검색 공급자도 사용할 수 있습니다.