플러그인

Zed 등 ACP 클라이언트에서 DSH 에이전트를 완전히 사용할 수 있도록 하는 ACP 프로필 플러그인 및 독립 stdio 서버로, DSH 자격 증명과 세션을 함께 공유합니다.

DSH SDK JSON-RPC 프로토콜을 직접 사용하는 Rust/ratatui 기반 터미널 클라이언트로, 단독 실행 또는 프로필 번들 형태로 사용할 수 있습니다.

PRTS.chat corpus browser with local/cloud search, source reading and a Rhine Lab 3D workspace for deepseek-harness

10개의 에이전트 스킬로 구성된 QA 파이프라인: 요구사항 분석, 테스트 전략, 케이스 작성 및 리뷰, E2E(Playwright) 및 API 자동화, 탐색적 테스트, 회귀 범위 및 버그 분석, 형식 규칙, 리스크 모델 및 스키마 검증기를 갖춘 공유 지식 베이스 지원.

컴포저 컨텍스트 미터 팝오버 내 라운드별 캐시 빌링: 캐시 히트, 미스, 출력에 대한 현재 호출 지출을 CNY로 표시, 자동 공식 피크/오프피크 및 모델별 요금 포함; 비공식 DeepSeek 라우트에서는 숨김.

HR/헤드헌터를 위한 AI 채용 워크플로: 직무 기준 정리, Boss직핀 + 리에핀(猎聘) 이중 채널을 통한 소싱 및 1차 스크리닝, 시장 인재 현황 파악, 이력서 평가, 면접 일정 조율, 후보자 대장 및 일보. Claude Code 플러그인 또는 DeepSeek Harness(dsh) 플러그인으로 설치할 수 있으며, 후자는 바로 사용 가능한 '채용 브라우저' 패널을 제공합니다. AGENTS.md를 읽을 수 있는 모든 AI 코딩 어시스턴트와도 함께 사용할 수 있습니다.

연구 전용 트레이딩 워크벤치 번들: CSV 참조 제공자를 포함한 타입화된 시장 데이터 제공자 심, 멀티 타임프레임 지표 체제 스냅샷 및 OHLCV 도구, 출처 제한 모델 주석이 포함된 dsh 웹의 인터랙티브 차트 카드, tools/pre-execute에서 실행 형태의 도구 호출을 거부하는 리스크 가드.

텍스트 전용 모델을 위한 이미지 "읽기": 다운스케일 + 색 심도 축소 + 구조/색상 지문을 텍스트 그리드로 변환하여 대화에 다시 전달함으로써, 모델이 멀티모달 모델처럼 자율적으로 확대, 샘플링, OCR을 수행할 수 있게 합니다. 외부 모델 의존성 없이 완전히 로컬에서 동작하며, 이미지 읽기 방법론 스킬과 선택적 PaddleOCR을 함께 제공합니다.

Web UI의 LAN/원격 접속 지원: 일반 HTTP 오리진에서도 crypto.randomUUID 폴리필을 주입해 LAN이나 Tailscale IP 직접 링크에서 프런트엔드가 정상 동작하도록 함

DSH 에이전트를 위한 웹 액세스: JS 렌더링 또는 보호된 페이지를 깔끔한 마크다운으로 가져오고, 14개 엔진을 아우르는 통합 검색, 호스팅 또는 자체 호스팅 Rust 브라우저 엔진에 대한 상태 저장형 대화형 세션(클릭, 입력, 스크롤, eval, 스크린샷)을 제공합니다. 모든 세션은 라이브 뷰 URL을 반환하므로 사람이 에이전트의 브라우징을 실시간으로 지켜보고 마우스로 제어를 이어받을 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 Root-Orchestrator 아키텍처 기반 PTES 펜테스트 플러그인.

DeepSeek Harness Web용 블루 글래스 오션 판타지 스킨: 선명한 바다 배경, 글래스 버블, 골드 그라데이션 HARNESS 워드마크와 하단 만화 캐릭터가 있는 오션 사이드바, 고래 설정 버튼, 그라데이션 모델 텍스트.

수학 모델링 대회를 위한 다중 에이전트 워크플로우: "UltraMath" 프리셋이 문제 읽기부터 프레임워크, 도출, 코딩, 검증, 논문 작성, 리뷰까지 진행하며, 4개의 단일 단계 역할 프리셋(수학자, 엔지니어, 작가, 리뷰어)과 33개의 모델 라이브러리 스킬 문서를 제공합니다.

사용자 정의 시간대에 작업을 자동으로 일시 중지 및 재개하여 피크 시간대 API 비용을 절감하며, 계정 잔액 표시 및 10분 단위의 지출 막대 차트를 포함합니다.

당신의 생각이 자유롭게 흐르도록 — Tydora는 WYSIWYG 편집, 양방향 링크, 마인드맵, 무한 캔버스를 결합한 현대적인 데스크톱 마크다운 에디터입니다. 깊은 사고와 자유로운 표현을 가능하게 합니다.

Web UI와 데스크톱 클라이언트에서 DSH 세션을 삭제합니다: 헤더의 위험 버튼과 세션 행 메뉴 항목에 위험 동의 대화상자를 제공하며, 호스트 엔드포인트와 에이전트 도구가 세션 로그, 프로젝션 캐시, 워크스페이스 계정 정보를 함께 제거합니다.

클릭 한 번으로 대화를 공유합니다.

DSH 대화를 공유합니다.

DeepSeek Harness용 멀티 모델 평의회: 각 모델이 독립적으로 답변하고 익명 상호 리뷰를 거쳐 검증 가능한 최종 결정을 내립니다.

DSH(DeepSeek Harness) 네이티브 플러그인으로 DSH 코딩 에이전트를 Feishu/Lark 그룹 채팅에 연결합니다. 하나의 그룹이 하나의 프로젝트 디렉터리에 대응합니다.

DSH용 다중 에이전트 수학 연구 프리셋 4종을 설치합니다. v2(다중 검증자 토론을 결합한 확률 기반 파이프라인), v3(플래너 에이전트와 재사용 가능한 방법 라이브러리를 갖춘 논문 형식 Markdown 지식 베이스), v4(서로 메시지를 보내고 회의하는 영구적 자기조직화 레지던트), v5(academician이 작업을 분해·할당하고 연구자들이 투표하며, 임시 작업자, 그룹 채팅, compare-and-set 태스크 보드를 갖춘 연구소)입니다. 네 가지 모두 체크포인트 재개, 사람의 개입, 선택적 Lean 형식 검증 스위치(off/encourage/require)를 지원하며, 증명이 통과하면 투표가 Lean 문장의 충실성 검사로 바뀝니다.

WorkBuddy 스타일의 스킬 선택기: 작성창 옆 버튼을 누르면 설치된 스킬의 검색 가능한 목록이 열립니다. 하나를 선택하면 공식 /skill-name 제스처가 삽입되어 메시지와 함께 스킬이 로드됩니다.

인터커넥트 서버를 통해 DSH 인스턴스 간 메시지와 이벤트를 주고받습니다.

AI 에이전트를 위한 마케팅 OS: 먼저 마케터처럼 사고하고, 전술을 출력합니다.