플러그인

Minecraft Java 세이브를 Blender 커버 이미지나 애니메이션으로 만듭니다. .mca region file에서 평탄한 지형을 찾고 terrain을 OBJ로 내보낸 뒤 MCprep 재질, BPS 캐릭터 rig, 3점 조명으로 Blender를 headless 실행합니다. 렌더마다 OpenCV로 방향, 지면 접촉, 노출, 조명, 구도를 검사하고 실패하면 매개변수를 조정해 다시 렌더링합니다. Blender 4.2 LTS 이상과 opencv-python, numpy가 포함된 Python 3.10+가 필요합니다. 첫 실행 때 내장 setup command로 Minecraft asset을 준비합니다.

fourzkw/dsh-drawai 포크다. 편집 가능한 .drawio 캔버스와 Agent 도구 2개를 유지하고 기존 tracer 옆에 계층적 색상 군집, Bezier spline fitting, 채널별 색 정밀도의 두 번째 벡터화 엔진을 추가한다. 작업별 3개 충실도 수준을 선택하며 동일한 1920x1080 프레임에서 측정 PSNR은 약 18, 38, 46dB(upstream 약 26dB)다. worker 병렬성을 4개 제한에서 논리 코어 절반으로 높인다. 기존 tracer가 기본이며 전체 영상에 적합하다. 새 엔진은 파일이 수백 배 커진다.

DeepSeek Harness에서 Claude Code 프로젝트의 .claude/ slash command와 permissions.deny 규칙을 실행한다. 명령 본문의 $ARGUMENTS, 위치 인수, @file 참조를 에이전트 다음 턴에 확장하고 일치하는 도구 호출은 실행 전에 거부한다. 호스트 서비스를 각각 확인해 command registry, 작업 디렉터리 서비스, TUI 상태 줄이 없으면 부팅 실패 대신 해당 기능만 축소한다.

Python 3.12+가 필요하다. 샤오홍슈 읽기에는 xiaohongshu-mcp 백엔드와 QR 로그인 필요(ffmpeg/OCR은 선택). 샤오홍슈 노트와 WeChat 공식 계정 글을 일괄 읽어 본문, 로컬 OCR 이미지 텍스트, 영상 프레임 텍스트, 댓글 샘플을 JSON/Markdown으로 출력하고 각 결과에 원본 URL을 포함한다. 읽기 전용이며 게시·좋아요·팔로우·댓글을 하지 않는다.

refkit_search: DeepSeek Harness reference search: 24개 공개 source에서 image/video/audio/text 자료를 찾고 결과마다 정규화된 license와 의도한 용도에 대한 판정을 표시합니다. `refkit_rights`는 다른 용도에 대해 license를 다시 확인합니다. source key와 검색 조정은 Settings에 있습니다. 24개 중 11개 source는 API key가 필요하고 intended use를 전달해야 verdict를 반환합니다. DSH `^0.1.7-rc.2 || ^0.2.1-rc.2` 대응(두 버전에서 테스트).

DSH 세션에서 MCP를 통해 Miran Fann 엔진으로 모션 그래픽을 만든다. Miran 설정 페이지와 모션 디자인 skill을 제공한다. Miran Fann 엔진을 별도로 설치(npx miran-fann setup)하고 로그인해야 한다.

오프라인 HAR 진단이다. endpoint 별칭, 원본 entry 인덱스, 최소한의 HTML/JSON 증거를 제공한다. 기록하거나 요청을 재생하지 않는다.

세션에서 Bilibili와 Douyin을 읽는다. Bilibili는 공유 pacing(초당 4요청, 412 후 호스트별 cooldown)을 거치는 WBI 서명 API로 동영상, 피드, 검색, 작성자, 댓글, danmaku, 자막을 제공한다. Douyin의 인기 목록·동영상·피드·검색은 로컬 실행 Edge에서 CDP로 표시한다.

dsh용 System One 의사결정 런타임이다. 로컬 또는 호스트 System One gateway에서 생성형이 아닌 빠른 도구(choice, score, screen, gate)를 제공한다. 모델이 별도 호출을 하지 않아도 자동으로 큰 도구 출력을 구간별로 줄이고 System One이 정체를 확인한 뒤 동일 호출 반복을 거부하며 완료 주장을 실제 도구 증거와 대조하고 실패 재시도를 교정한다. npm 이름은 dsh-harness-reflex(plugin), harness-reflex(core이며 stdio MCP 서버도 제공)다.

DSH 플러그인용 PCL 스타일 모드팩이다. 선택한 서드파티 플러그인과 버전을 작은 .dshpack.zip manifest로 내보내고 재설치 전에 미리보기와 함께 가져온다.

dsh용 Gowin(高云) 1.9 FPGA 툴체인 제어다. 도구 15개로 환경/라이선스 검사, 실제 GW1N 보드 핀맵에 맞춘 .gprj/.cst 감사, gw_sh 배치 합성/배치배선, pnr 자원·타이밍 보고서 파싱, programmer_cli JTAG 스캔/플래시, 임의 gw_sh Tcl, GAO 온라인 로직 분석기 캡처를 제공한다. gowin-fpga skill과 현장 노트 3개 포함. 순수 JS, 런타임 의존성 없음.

JLCEDA(EasyEDA) .enet 넷리스트를 검사해 잘못된 net label, 매달린 net, 전원 레일 고립, 핀 극성 충돌, 완전 차동 증폭기 피드백 배선을 찾는다.

DeepSeek Harness용 모델 주도 도구 결과 보관이다. 설정 크기를 넘는 결과에 [#a1b2c3d4] 형식의 짧은 ID를 붙이고 모델이 불필요한 결과를 세션 전용 archives/에 저장한다. 컨텍스트에는 파일 경로가 있는 작고 복구 가능한 stub을 남기며 원본은 추가 전용 세션 로그에도 있어 유실되지 않는다. Settings에 크기 구간별 복구 통계, 재시작 없이 적용되는 임계값, 대기 결과가 있을 때만 알리는 조건부 리마인더가 있다. 통계 패널에는 dsh-better-sidebar가 필요하다.

DeepSeek Harness용 Genspark 도구다. @genspark/cli를 통해 웹 검색, 크롤링, 이미지/비디오/오디오 생성, 미디어 분석, X/Instagram/Reddit 검색, 모델 목록을 제공한다. 타입 지정 도구 17개와 /genspark-* 명령 18개. @genspark/cli 설치 후 로그인(gsk login)하거나 GSK_API_KEY를 설정해야 한다.

DSH 확장자별 open with 맵이다. 전달 카드, 사이드바 미리보기, 변경 검토에서 선택한 앱을 실행하지만 macOS Finder 더블 클릭 기본 앱은 유지한다. 규칙은 Settings 탭에서 편집해 ~/.dsh/open-with.json에 저장한다. 파일 위치 표시도 Finder를 계속 사용한다.

전송 전 사용자 프롬프트를 번역하고 모델의 추론 및 답변을 번역 API나 설정된 DSH 모델로 사용자 언어에 되돌린다. 콘텐츠별 독립 토글과 Composer 메뉴가 있다.

프런트엔드 미학 엔진: 네이티브 도구 17개, register별로 맞춘 118개 팔레트 근거 라이브러리, register 간 전체 페이지 디자인 방향, digest에 묶인 판정의 기계적 게이트 4개(WCAG 대비, 색각 시뮬레이션, AI 슬롭 탐지, 점수표)를 제공한다. 의미적 디자인 토큰, 기존 페이지 감사, CVD 검사 차트 팔레트, CJK 글자 크기 체계, 렌더링-토큰 대조, 측정 수치 근거도 있다. 완전 로컬·네트워크 없음, Python 3.8+ 필요.

DSH 플러그인을 기기/프로필 간 이동한다. 로컬 플러그인은 소스를 포함하고 원격 플러그인은 버전별 재설치하는 마이그레이션 bundle을 내보내며, 자체 restore.mjs로 복원한다. 다른 프로필로 복사하거나 설정·메모리·세션·첨부·플러그인 소스를 체크섬 volume과 복원 스크립트로 묶어 환경 전체를 pack할 수 있다.

Git 기반 DSH 다중 기기 설정 동기화다. 설정, 플러그인 manifest, lockfile, skill을 비공개 저장소에 저장하고 원클릭 저장/적용/가져오기/복원 및 pnpm-lock 기반 플러그인 재빌드를 제공한다.

DeepSeek Harness용 여행 계획 워크스페이스다. 날짜별 방문지를 보여 주는 지도, 일정을 초안·검토·채택하는 roam_* 도구, 철도 티켓 및 샤오홍슈 메모용 선택적 MCP 사이드카를 제공한다.

로컬 파일을 모든 프로그램의 파일 선택기에 전달한다. 네이티브 Open 대화상자를 기다리고 클립보드로 경로를 붙여 넣은 뒤 글자별로 다시 읽어 검증하고 확인한다. 대상은 항상 명시하며 모든 단계에 증거가 남는다. Windows 전용(EnumWindows / UI Automation).

AI 답변 품질 출시 게이트다. 기존 VeriScope 아카이브를 원래 Python 품질 게이트로 재생하거나, Node만으로 Ragas 행별 내보내기에 임계값 게이트를 적용한다(VeriScope/Python/pandas 불필요). 근거와 재검토 가능한 receipt를 포함해 PASS/FAIL/REVIEW를 반환하고 행별 임계값과 정확한 소수 비교를 지원한다. 재평가나 모델 호출은 없으며 REVIEW는 PASS가 되지 않는다.

사용자가 직접 게시한 QQ Zone 글을 로컬 라이브러리에 보관해 생각·꿈·리뷰(책/영화 추천) 세 열로 자동 분류한다. 각 열은 따로 수동 수정할 수 있고 한 열의 실행 취소가 다른 열에 영향을 주지 않는다. 비밀번호 잠금 가능한 비공개 웹 뷰어, upstream API가 약 500자에서 자르는 긴 글 복구, 연/월별 단어 수 집계, 오프라인 열람용 첨부 이미지 백업을 제공한다. 쿠키는 이 컴퓨터에만 저장된다.

omp(oh-my-pi) 프로젝트 메모리를 DeepSeek Harness와 공유한다. DSH가 omp와 같은 memory_summary.md 및 learned.md 범위를 주입하고 learn 도구도 같은 learned.md에 쓴다. 기본은 보수적이다: 삭제하지 않고 omp의 100개 교훈 한도에 닿으면 축출을 거부하며 CAS 재확인으로 바이트 그대로 쓰고 omp 메모리 폴더를 자동 생성하지 않는다. 블랙박스 검증에서 omp와 DSH의 단일 프롬프트 답이 같았고, 메모리 없는 대조 실행에서는 양쪽 모두 답을 유보했다.