플러그인

DeepSeek Harness용 macOS Computer Use 드라이버입니다. 헤드리스 우선, AX 우선 관찰, 창에 연결된 멀티모달 증거, 호스트 소유 승인, 증거로 뒷받침된 작업 영수증을 제공합니다.

DeepSeek Harness 사이드바에 오늘의 토큰과 추정 지출을 표시합니다. 대화창에는 24시간·7일·30일·12개월·연간 차트, 기여 히트맵, 공식 DeepSeek 가격표와 중국 법정 공휴일 달력을 적용한 요청별 피크/비피크 요금을 제공합니다. 선택형 WebDAV 동기화로 여러 컴퓨터의 사용량을 합칩니다.

macOS DSH용 화면 인식 프로브입니다. 개인정보 보호 우선의 요청형 `look` 도구가 맨 앞의 자기 자신이 아닌 창(앱 정보, AX 제목/선택 영역, 조건부 로컬 OCR)을 읽습니다. 호출 단축키를 누른 순간의 스냅샷도 캡처합니다.

DSH용 개인 경험 메모리입니다. 해결한 작업을 출처와 조건 범위가 명시된 주장으로 사례화하고 숨겨진 사전 단계 주입으로 새 작업에서 회상합니다. 수정·삭제는 향후 회상에도 연쇄 반영됩니다.

이 컴퓨터에서 로그인한 Codex(ChatGPT Plus/Pro) 구독을 DSH에서 사용합니다. (1) 사이드바에 5시간·주간 사용 창, 초기화 시각, 남은 초기화 크레딧을 표시하며 원클릭 초기화는 크레딧 1개를 소비합니다. (2) 할당량을 읽을 때 llm-pi-ai에 구독 경로(openai-codex)를 등록해 Codex 모델을 선택기에 표시합니다. (3) OAuth 액세스 토큰 만료 전에 갱신해 원자적으로 기록하므로 키를 수동 교체할 필요가 없습니다. (4) 로컬 Codex 에이전트에 작업을 위임하는 codex 도구를 추가합니다. API 키 입력은 필요 없습니다.

모터 설계 AI 보조 도구입니다. 요구 분석→매개변수 식별→후보 행렬→상위 10개 검증 순으로 진행합니다. L0는 밀리초 수준의 광범위 필터(순수 JS, solver 의존성 없음)로 후보 순위를 매기고 L1/L2 정밀 도구에 넘길 데이터를 생성합니다. 로컬 에이전트 프리셋과 Cordis 플러그인으로 사용할 수 있습니다. 이번 버전에서 L1(RMxprt)과 L2(Motor-CAD)는 예약 상태이며 l0 초과 단계는 즉시 거부됩니다.

비공개 git 또는 WebDAV 채널을 통해 여러 머신 간 DeepSeek Harness(DSH) 설정을 동기화합니다. 대상은 설정, 플러그인, MCP 서버, Skills, Agent 프리셋, 작업공간, 제공자 자격 증명입니다. 사설 채널에서 평문으로 동기화하므로 개인 용도로만 사용하세요.

macOS의 DeepSeek Harness(DSH) 에이전트용 무개입 권한 게이트입니다. 설치 즉시 활성화됩니다. 로컬 git 기준점이나 macOS Time Machine으로 되돌릴 수 있는 쓰기는 자동 승인하고 스냅샷을 생성합니다. 네트워크 접근, 패키지 설치, 프로세스·시스템 관리, 민감한 자격 증명 경로 읽기는 차단합니다. 모든 결정을 감사하며 로그는 기본적으로 전부 보존하고, 오래된 기록 자동 정리는 선택할 수 있습니다.

macOS의 DeepSeek Harness에서 Cmd+,로 기존 설정 대화상자를 여는 동작을 복원합니다.

macOS용 항상 위 램프 보드입니다. 에이전트마다 램프 하나, 세션마다 한 행을 표시하고 실행 중인 작업마다 하나로 접습니다. 승인이나 질문 대기 중에는 파란색으로 깜박이며 root 에이전트가 끝나면 시스템 알림을 띄웁니다.

DSH 기본 오른쪽 사이드바 탭에 이 컴퓨터에서 수신 대기 중인 포트와 각 포트의 프로세스를 표시합니다. 포트별로 열기, 주소 복사, 작업 디렉터리 표시, 프로세스 종료 작업을 제공합니다.

macOS와 Windows 화면 캡처를 지원합니다. 하나의 도구가 이미지를 직접 반환하므로 모델이 추가 호출 없이 화면을 볼 수 있습니다. Windows에서는 연속 캡처 전체를 엔진 호출 한 번으로 수행하고, macOS에서는 상주 헬퍼로 영역 캡처 13ms, 변경 확인 23ms를 제공합니다. macOS 전용 별도 도구로 화면 기록 권한을 확인하고 설정 패널을 열어 해결할 수 있습니다.

macOS 데스크톱 앱용 Computer Use입니다. 모든 앱의 접근성 트리를 요소 인덱스가 있는 텍스트로 읽고 클릭, 입력, 붙여넣기, 스크롤, 드래그, 텍스트 선택, 값 설정을 수행하며 스크린샷은 이미지로 반환합니다. 지속형 JavaScript REPL에서 `js`, `js_reset` 두 도구와 내부 `sky` API를 사용해 호출 간 상태를 유지하고 도구 스키마는 고정합니다. 첫 읽기 이후 트리는 diff로 반환하며 요소 번호로 조작하고 오래된 번호는 거부합니다. 입력 전 키보드 포커스를 기다리고 필드 값을 다시 읽으며, 붙여넣은 뒤 클립보드를 복원합니다. macOS 14.4+, Accessibility 권한(스크린샷에만 Screen Recording), Node 20+ 필요. 사전 빌드 네이티브 모듈을 포함해 설치 시 컴파일하지 않습니다.

DeepSeek Harness 스킬입니다. 강의 모듈 복습 아틀라스(잎 노드가 페이지형 노트북인 마인드맵)를 만들고 다시 구성·갱신합니다. 모듈 Markdown에서 충실히 추출하고, 범위는 기계로 확인하며 계획은 사람이 승인합니다.

DSH Web Settings의 로컬 플러그인 설치 도구입니다. 여러 .tgz 패키지를 파일 선택기로 고르거나 전체 머신 경로를 지정하면 자동 감지된 프로필에 공식 `dsh plugin add`로 설치하며 CLI 출력을 실시간 표시합니다. 터미널은 필요 없습니다.

DeepSeek Harness용 Speak-to-prompt(말하면 글이 됩니다)입니다. 클라우드 ASR 음성 인식, 프롬프트 최적화, 초안 입력 또는 자동 전송을 지원하며 macOS/Windows에서 사용할 수 있습니다.

자산 가격 및 머신러닝 연구를 위한 보고서 단계입니다. 학술 논문 작성 스킬 하나를 제공합니다.

자산 가격 및 머신러닝 연구를 위한 데이터 단계입니다. 데이터 탐색과 품질 평가 스킬 하나를 제공합니다.

자산 가격 및 머신러닝 연구를 위한 문헌 검토 단계입니다. 검색, 종합, 인용 체인 추적 스킬 하나를 제공합니다.

자산 가격 및 머신러닝 연구를 위한 모델 분석·학습·추정을 처음부터 끝까지 수행하는 단계입니다. 스킬 하나를 제공합니다.

자산 가격 및 머신러닝 연구를 위한 발표 자료 제작입니다. 논문에서 Beamer/Quarto 프레젠테이션을 만드는 스킬 하나를 제공합니다.

dsh-TUI의 /term: 워크스페이스 폴더에서 시스템 터미널을 엽니다. 인수 없이 실행하면 작업 디렉터리 루트를 열고, 일부 문자열로 폴더를 퍼지 검색합니다(후보 제한 없음, 관리형 선택기). Windows/macOS/Linux(WSL 포함)별 우선순위 실행기 체인을 사용합니다.

DeepSeek Harness용 시스템 오디오 기반 UI 시각화 도구입니다. 드래그 가능한 48밴드 스펙트럼 칩과 화면 전체 저음 글로우를 제공하며 FFT는 메모리에만 유지합니다.

DeepSeek Harness용 크로스 플랫폼 데스크톱 펫입니다. 투명하고 항상 위에 표시되는 고래가 데스크톱을 헤엄치며 Agent 상태를 반영합니다. Windows, macOS, Linux용 네이티브 Tauri 바이너리를 제공합니다.