플러그인

Tavily 검색, 추출, 맵, 크롤링 도구입니다. 다중 키 순환, HTTP 401/429/432/433 장애 전환, 계정별 동시 요청 제한 부하 분산을 지원하고 Plugins 페이지에 키/사용량 카드를 표시합니다. 기본 web_search는 대체하지 않습니다.

GitHub 계정을 composer의 GitHub 버튼(OAuth device flow 또는 personal access token)에서 DSH 에이전트에 연결하고, github_api 도구를 통해 GitHub API를 호출할 수 있게 합니다.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

DSH용 Agent2Agent 프로토콜 v1.0: 다른 에이전트가 이 인스턴스를 호출할 수 있도록 표준 A2A 서버를 실행하고, 원격 A2A 에이전트에 클라이언트로 연결하며, 둘 다 시각적 설정 페이지에서 관리합니다.

유니언 워크스페이스: 여러 디렉터리를 하나의 세션으로 병합하고 설정 패널에서 유니언을 관리할 수 있습니다. uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move 도구로 멤버 파일을 읽고 쓸 수 있습니다.

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

텍스트 전용 DeepSeek Harness 에이전트에 비디오 이해 기능 부여: 장면 인식 프레임 샘플링 + VLM + 선택적 ASR 전사를 타임라인 증거로 융합. / 순수 텍스트 모델용 비디오 이해 플러그인(장면 인식 프레임 추출 + VLM + 선택적 음성 전사)

불러오기를 거부하는 DeepSeek Harness 세션을 복구합니다. 사이드바 Session surgeon 오버레이와 드라이런 복구를 제공합니다.

dsh용 결정적 컨텍스트 압축: LLM 호출 제로, 경로·명령·오류 추적·미완료 할 일을 그대로 보존하는 규칙 기반 프루닝. 약 8만 토큰을 수백 토큰으로 압축합니다.

공식 고래 외곽선을 그린 데스크톱 펫으로 데스크톱 앱과 웹 UI 모두에서 동작합니다: SVG 애니메이션과 표정이 에이전트 상태(생각 중, 작업 중, 완료, 오류, 확인 대기)를 따라가며, 개수 배지를 달고 실행 중인 다른 세션을 따라다닐 수도 있습니다. 찌르기, 끌기, 흔들어 어지럽히기, 화면 가장자리에 밀착시키기, 커서를 머리 위로 문질러 쓰다듬기가 가능합니다. 7가지 팔레트, 4가지 크기, 합성 사운드, 라이트/다크 테마 동기화, 플레이 가능한 웹 미리보기.

실제 프로필을 건드리지 않고 일회용 프로필에서 DSH 플러그인의 격리된 설치 및 스모크 테스트 드라이브를 실행하여 구조화된 통과/실패 기록과 배치 매트릭스를 반환합니다.

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH 이중 언어)용 Expert-mode 에이전트 프리셋: 수석 코디네이터와 17명의 도메인 전문가 서브에이전트의 자동 작업 위임. 기능: 태스크보드 스케줄러(파일 시스템 상태 머신 pending/ready/running/done/failed, 의존성 DAG, 원자적 클레임, 재시도, 충돌 복구), 품질 게이트(고위험 작업의 5단계 파이프라인: 요구사항 명확화, 구현, 검증, 독립 검토, 통합, 2라운드 재작업 한도), Five-Anchor 제약(턴별 검토/수렴/드리프트 방지/협업 확인/자원 인식), Near-distance Guidance(전문가별 ID/작업/출력 템플릿), 점진적 공개(약 28% 토큰 절약), 전문가 영속성, 전문가 간 파일 메시지 버스(직접 P2P 통신, 코디네이터 중계 0), 상호 검토, 경험 풀, 단순 작업 패스트 트랙, 자동 재시도를 통한 장애 복구. 전문가: 데이터 분석가, 카피라이터, 법무 검토, PM, 프론트엔드, UI/UX, 아키텍트, 소셜 미디어 운영, 그로스 해커, 퀀트 금융, 금융, 백엔드, DevOps, DB, QA, 보안.

사용량 등급 및 공유 가능한 통계 카드: 🐟→🐳 로컬에서 계산된 예상 백분위수를 포함한 월간 토큰 소모량 기반 랭킹, 6개 공급업체의 46개 모델에 대한 정확한 가격(크기 등급별 중국 가격 포함), 설치 전 세션의 백필, 2026-08-17 요금 변경 전후 비교. 로컬 전용, 텔레메트리 없음.

상품 촬영, 가상 착용, 배경 편집, 영상 제작을 위한 무한 캔버스 이커머스 비주얼 워크스페이스로, Harness 대화와 실시간으로 동기화됩니다.

자기 진화 기능: 에이전트가 세션 도중 스스로에게 영구 플러그인을 핫마운트/제거할 수 있습니다.

stdio MCP 클라이언트로 DSH를 로컬 anet 노드에 연결합니다. 3개 스킬과 14개 도구로 AgentNetwork 에이전트 검색, 종단간 암호화 A2A 작업 전송/추적/응답, 운영자 한도 내 유료 스킬 결제/거절, 로컬 증거 체인 열람, 노드 상태 보고를 지원합니다. Linux/macOS 전용이며 로컬에서 실행 중인 anet 0.3.0 이상 노드가 필요합니다.

DeepSeek Harness용 다중 업스트림 통합 웹 검색입니다. 기본 web_search를 모델 내장 그라운딩 및 에이전트 검색 API, 출처 표시, 풍부한 인용 카드로 대체합니다.

전용 Obsidian 볼트에 순수 Markdown 형식의 프로젝트 문서와 장기 기억: 6개의 mem_* 도구(search, read, write, log, brief, admin), 세션 첫 단계에서 한 번의 예산이 할당된 회상 주입, 완료된 턴의 자동 증류. Obsidian이 실행 중일 필요는 없으며, 플러그인을 제거해도 볼트는 읽기 가능한 상태로 유지됩니다.

공식 API와 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash를 위한 통합 앵커 에이전트 프리셋: Minimal-exact 2도구 최초 요청 부트스트랩, 모델을 인식하는 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

DSH용 로컬 문헌 지식베이스 RAG: SQLite 인덱스에서 BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 크로스 인코더 재순위화, 섹션·페이지 단위 출처가 있는 인용 답변, 메타데이터 전용 갱신과 백그라운드 수집을 지원합니다.

자동 세션 회고: 대화가 끝난 뒤 유용한 경험을 재사용 가능한 스킬로 증류해 스킬 라이브러리에 저장하고 모델이 호출할 수 있게 합니다. 신호 가속 트리거, 수동 실행, 승인 모드, 스킬 라이브러리 거버넌스(보관/복원, 직접 삭제는 하지 않음)를 제공합니다.

별도로 배포된 자체 호스팅 OwnDsh 서버에 DeepSeek Harness를 연결하여 팀 ID, 모델 액세스 제어, 할당량 및 사용량 감사를 제공하는 초기 단계 플러그인.

AI 스타일 패턴을 제거하고 개인 음성에 맞추는 작성 도구. 8개의 결정론적 툴이 텍스트를 스캔하고 샘플에서 스타일 지문을 구축하며 재작성 브리프를 반환합니다.

헤더 할당량 배지와 사용량 모니터링 탭을 제공합니다. 공급자별 실시간 잔액/남은 할당량과 재설정 카운트다운, 요청, 토큰(입력/출력/캐시 읽기/캐시 쓰기), 캐시 적중률, 추정 비용 및 평균 지연 시간을 세션, 공급자, 모델, 클라이언트별로 추적하며, SQLite에 로컬 저장하고 기기 간 가져오기/내보내기를 지원합니다.