플러그인

네이티브 LLM 제공업체 비전 브리지: 채팅에 붙여넣은 이미지를 비전 모델(pi-ai/llama.cpp를 통한 Qwen3-VL)이 설명하고, 그 텍스트 설명을 텍스트 전용 DeepSeek에 전달해 답변 생성 — 이미지 수신, 라우팅, 압축 모두 하네스 네이티브 메커니즘으로 처리, LRU 설명 캐시와 503 재시도 포함

Native DeepSeek Harness plugin: feeds every prompt into the local agent-feedback-loop capture pipeline and injects compiled recurrence rules back as context.

DeepSeek Harness용 OpenBKN 비즈니스 지식 네트워크 컨텍스트

DeepSeek Harness용 멀티모달 컨텍스트와 제한된 아티팩트 수락을 갖춘 DSV4.1 추론 지원

DSH 웹 GUI의 IDE 스타일 Git 패널: 상주 탭에 3열 개요(브랜치/태그 목록, 검색 가능한 커밋 히스토리 그래프, 변경된 파일 트리 및 메시지가 있는 커밋 상세), 변경 페이지(통계 바, 파일별 stage/unstage/discard가 있는 커밋되지 않은 목록, amend가 있는 커밋 박스); 나란히 비교는 lazy highlight.js 구문 강조, 온디맨드 단락 간 컨텍스트 확장, 단어 수준 줄 내 강조를 지원하며, 이미지 파일은 before/after 창으로 표시됩니다; 입력 바에는 zsh 스타일 브랜치 마커. 모든 git 명령은 argv 배열로 호스트 subprocess 서비스를 통해 실행되며, cwd는 리포지토리 루트로 잠겨 있습니다.

Select text in the DSH web UI to stream a translation and an explanation of what it means in that specific context, read against the conversation it came from; the panel keeps a replayable history and can be promoted into a full session.

텍스트 전용 에이전트를 위한 웹 읽기 도구. 읽기 전용 도구 5개: web_fetch(모든 URL을 깔끔한 Markdown 또는 일반 텍스트로 렌더링), web_links(페이지 링크 목록), web_feed(RSS 2.0 / Atom 항목), web_headers(본문을 내려받지 않고 HTTP 상태, 응답 헤더, 리다이렉트 체인 확인, HEAD 후 자동 GET 폴백), web_table(HTML 표를 헤더 감지와 colspan/rowspan 그리드 확장으로 구조화된 행으로 추출). 전송은 Node fetch와 의존성 없는 HTTP 프록시 구현(CONNECT 터널링, 절대 URI 요청, 접미사/와일드카드/IPv4-CIDR 매칭을 지원하는 NO_PROXY, Proxy-Authorization)입니다. 런타임 의존성 없음.

DeepSeek Harness용 범용 Model Context Protocol (MCP) 브리지: 에이전트를 stdio/sse/websocket MCP 서버에 연결하며, 10k 도먼트 스케일 엔진, 1밀리초 미만의 BM25 도구 검색, 동적 토큰 예산, 실시간 웹 UI 대시보드를 갖추었습니다.

DSH 웹 컴포저용 혜성 모드 애니메이션 캐럿: 빛나는 꼬리가 텍스트 위치로 미끄러지며 악센트 색·두께·꼬리·500ms 유휴 깜빡임을 설정할 수 있습니다. 질문 카드 입력까지 확장하고, 빈 컴포저나 첫 포커스에서 캐럿이 사라지는 문제, 앞쪽 드래그 선택이 포인터를 따르지 않는 문제, 소프트 줄바꿈이 이전 줄 기준으로 측정되는 문제, 긴 입력 스크롤 시 캐럿이 컴포저 밖에 그려지는 문제를 수정했습니다. Lacquervii/smooth-cursor의 유지보수 포크입니다.

DeepSeek Harness (DSH) 추론 등급 자동 선택 플러그인: Jev System One 모델이 각 메시지가 얼마만큼의 사고 가치가 있는지 판단하고, 모델이 선언한 등급에 따라 자동으로 단계를 도출합니다. 컨텍스트 봉투 덕분에 「계속」 같은 후속 질문이 화제 깊이를 이어받고, 신뢰도가 낮으면 위로 올림하며, 어떤 실패든 조용히 원래 등급을 유지합니다. | Jev 기반 메시지별 추론 노력: 각 모델이 공표한 내용에서 도출한 모델별 단계, 후속 질문이 화제 깊이를 상속하게 하는 고정 크기 컨텍스트 봉투, 동점은 위로, 모든 실패 경로에서 조용한 폴백.

첨부 및 로컬 이미지를 설정 가능한 OpenAI Responses, Chat Completions 또는 Anthropic Messages 엔드포인트로 분석하는 텍스트 전용 DeepSeek 라우트용 비전 브리지로, 이미지 지원 라우트는 그대로 네이티브로 둡니다.

DeepSeek Harness용 Windows 최소 에이전트 프리셋: 고정된 한 줄 페르소나, 도구 3개, 런타임 컨텍스트 없음.

DSH용 메시지별 삭제: 사용자 메시지, 답변 단계 하나, 또는 어시스턴트 답변 전체를 공식 surface-replace 계약을 통해 파생된 모델 컨텍스트에서 제거하고, append-only 로그를 다시 쓰지 않으면서 표시되는 트랜스크립트에서 숨깁니다.

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.

다른 세션의 컨텍스트를 현재 턴에 병합합니다: 증거 가중 충돌 해결, 전제가 철회된 주장의 철회, 세션 간 프롬프트 인젝션에 저항하는 신뢰 라벨링, 예산으로 제한된 패킹. 벤치마크를 제공합니다.

모든 dsh 프롬프트를 로컬 agent-feedback-loop 피드백 메모리 파이프라인에 넣습니다 — 불만을 포착하고, 오프라인에서 성찰로 검토하며, 컴파일된 재발 규칙 컨텍스트를 해당 턴에 다시 첨부합니다. 프롬프트를 차단하지는 않습니다. agent-feedback-loop 런타임이 필요하며, 설치 후 agent-feedback-loop install을 실행하면 기존 dsh 프로필이 자동으로 연결됩니다.

DSH 세션을 대화 캔버스로 보여줍니다 — 모든 턴이 노드이고, 어떤 턴이든 실제 자식 세션을 포크하며, 압축된 컨텍스트는 하나의 초록 노드로 접혀 그대로 대화를 이어갈 수 있습니다. 왼쪽 레일은 캔버스를 DSH 워크스페이스별로 묶고 세션 제목에 맞춰 이름을 바꿉니다.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.

오프라인 지식 공유를 위한 팀 지식베이스(FDE 박스 시나리오): 탐색, 전체 텍스트 검색, 정제 진입점. 원자료는 자동으로 대기열에 들어가고 직렬 봇 세션에 의해 위키 페이지로 정제됩니다(Karpathy LLM Wiki 패턴: 불변 원본, 2단계 정제, 로그 스트림, 월간 lint).

DeepSeek Harness의 세션 지시 앵커: 새 세션의 첫 단계에서 자유롭게 구성한 지시 블록을 플러그인 출처 메시지로 주입하고, 요약 컴팩션 후, N턴마다, 또는 계측된 컨텍스트 압력이 임계값을 넘을 때 다시 앵커링합니다. /anchor 명령은 모델 호출 없이 필요할 때 다시 앵커링합니다. 설정 페이지에서는 페이지 단위 프리셋 라이브러리, 주입 순서, 재앵커 소스, 문자 제한을 관리합니다.

SiYuan(思源笔记) 노트 통합: 노트북과 문서 목록, 전체 텍스트 검색, SQL 쿼리, 문서와 블록 읽기, 콘텐츠 생성 및 추가, 문서 이동 및 이름 변경, 데일리 노트와 블록 속성을 다루는 17개의 siyuan_* 호스트 도구. 또한 SiYuan URL, API 토큰, 도구별 스위치를 위한 웹 설정 페이지를 제공합니다.

MCP 호환 IDE, CLI, DeepSeek Harness를 위한 다국어 코드베이스 인텔리전스: 로컬 코드로부터의 채팅, 검색, 감사, 리팩터링, 경영진용 보고서.

DeepSeek Harness용 원클릭 간결한 출력 스타일: 결과 우선, 군더더기 없음, 동일한 작업 깊이. 모든 최종 응답은 일반어 다이제스트 카드로 시작하며(텍스트 선택하여 복사), 세션별로 범위 지정되고 헤드리스/CLI에서도 작동하며, /concise 명령, style.md 오버라이드 및 로컬 API를 제공합니다. 다이제스트 카드의 링크와 파일 경로는 클릭 가능한 칩으로 렌더링됩니다: URL은 이동하고 로컬 파일은 OS 기본 앱으로 엽니다(v0.9+). 단계별 사전 생성 계약 알림(v0.11.2+)은 감사 보고서/테이블 형식 응답에서 다이제스트 누락을 측정 가능하게 수정합니다.

DeepSeek Harness의 워크스페이스별 MCP 범위 지정 — 세션이 열린 디렉터리를 기준으로 어떤 MCP 서버를 볼 수 있는지 결정합니다.