플러그인

DeepSeek 브레인 + 자동 이미지 전사: GUI에서 이미지를 첨부하면 기본적으로 공식 deepseek-v4-flash-vision-exp로 전사됩니다(순수 텍스트 V4-Pro 브레인도 이미지를 볼 수 있음). 대안으로 OpenAI 호환 VLM 또는 로컬 Ollama 사용 가능.

DSH 웹 GUI용 멀티플랫폼 API 잔액 및 사용량 대시보드: 컴포저 아래 DeepSeek, Zhipu GLM, Kimi, StepFun, SiliconFlow, MiniMax, OpenRouter, Novita 및 xAI의 잔액, DeepSeek 피크/오프피크 요금을 적용한 세션별 및 하위 에이전트별 예상 비용, DSH 설정에 구성된 릴레이의 자동 검색, 선택 가능한 드래그 가능 고래 위젯을 제공합니다.

모델과 토큰 예산을 각 역할에 맞춘 뒤, DSH가 작업 유형별 특화 서브에이전트를 위임하도록 하세요. 자동 설정과 역할별 추론 노력 및 도구 권한과 함께, 아키텍처 분석, UI/UX, 코드 구현, 코드베이스 탐색, 문서 조사까지 다룹니다.

DeepSeek Harness 웹 재시작 복구: 크래시 또는 재시작 후 중단된 에이전트 턴이 자동으로 계속됩니다(호스트 측 agent/created 리스너, 브라우저 타이밍 경쟁 없음).

"기억의 궁전" 메타포를 사용하는 세션 간 장기 기억입니다. 이중 범위 SQLite 저장소(사용자 + git origin별 프로젝트), RRF 융합과 최신성/증거 기반 랭킹 부스트를 적용한 FTS5 + 로컬 벡터 하이브리드 검색, 세션 로그(마지막 턴 포함)로부터의 자동 수집, 출처 감사 체인, 통합 정제와 감쇠 망각, 그리고 회랑 토폴로지·투어 버틀러·리퍼비시 목록이 있는 설정 페이지의 Memory Library 패널을 제공합니다.

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.

텍스트 전용 메인 모델에 설정 가능한 비전 모델을 추가합니다: vision_read_image 도구, 작성 바의 비전 모델 선택기, 텍스트 전용 경로를 위한 이미지-텍스트 자동 변환.

Jev 판단을 세 가지 자동 동작으로 바꾸는 DeepSeek Harness 플러그인 — 요청과 관련된 세그먼트로 과대한 도구 출력을 잘라내고, 가져온 페이지에서 모델을 겨냥한 지시를 선별하고, 다음 단계에 맞는 스킬을 고릅니다 — 여기에 jev_ask와 jev_gate 도구, 재시작 후에도 남는 판단 원장, /jev-status 보고서를 더합니다. TypeSafe API 키가 필요하며, 키가 없으면 아무 동작도 하지 않고 아무것도 전송하지 않습니다.

DeepSeek Harness 샌드박스 권한 상승에 대한 규칙 기반 자동 승인 기능으로, 선택적으로 LLM 검토자와 네이티브 사람 대체(fallback)를 사용할 수 있습니다.

더 나은 폴드 바: 도구 호출과 Think 세그먼트를 자동으로 스텝 폴드 바로 접고, 완료된 각 턴을 라이브 메트릭(지속 시간, TTFT, 토큰, tok/s, 캐시 히트)이 포함된 단일 턴 헤더로 축소하여 최종 요약만 보이게 합니다. 애니메이션 포커 카드를 기본 제공되는 커스터마이즈 가능한 리딩 아이콘(실행 중 슈트 순환 카드 애니메이션, 접힐 때는 덱, 펼쳐질 때는 부채 포함), 공식 폴드 모드용 설정 행, 신규 및 구버전 DSH 모두 호환. DSH 소스에 대한 침입 없음.

컨텍스트 미터 팝오버에서 호출별 캐시 요금을 표시합니다. 현재 단계·라운드·세션 합계와 적중/실패/출력 토큰 및 금액, 자동 베이징 근무시간 피크/비피크 요금, 모델별 요금을 제공하며 서드파티 릴레이도 과금합니다.

외부 USB HID 디바이스를 통한 컴퓨터 사용: 평이한 언어로 타겟을 지정하면 비전 모델이 잘라낸 윈도우 스크린샷에서 이를 찾고, Raspberry Pi Pico 2가 실제 마우스를 움직이고 실제 키보드로 타이핑합니다. 7개 도구. Windows는 윈도우 목록, 윈도우별 크롭, 자동 윈도우 활성화를 지원하고, macOS는 pyobjc가 필요하며 둘 다 지원하지 않으며, Linux는 지원되지 않습니다.

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

GitHub Copilot LLM 어댑터: OAuth 디바이스 플로우 로그인, Copilot API의 라이브 모델 검색, 이미지 지원 모델(gpt-4.1, gpt-4o)의 비전 지원, Chat Completions 및 Responses API의 두 가지 와이어 프로토콜과 모델별 자동 엔드포인트 라우팅.

DeepSeek Harness용 변경 검토: 모든 edit / write / str_replace_editor 변경이 자동으로 파일 목록에 수집되어 단일 변경 블록, 선택 범위 내 블록 또는 파일 전체를 유지하거나 되돌릴 수 있으며 undo/redo를 지원합니다. 워크스페이스 버전 관리 변경을 가져오고, 단일 열 또는 나란히 보기 diff, 유지/되돌리기가 가능한 Markdown 미리보기, 파일 내 검색, 블록 이동, 복사 가능한 행 참조를 제공합니다. diff 데이터는 영구 저장되어 재시작 후에도 검토를 이어갑니다.

브라우저 PKCE 또는 디바이스 코드 OAuth를 통해 ChatGPT 계정을 DeepSeek Harness의 Codex 모델에 연결, 자동 토큰 새로 고침 및 Web 또는 헤드리스 로그인.

모델·프로바이더·워크스페이스·기간을 아우르는 사용량 분석: 캐시 적중 가시화, 모델/프로바이더별 분해, 시간별·일별 추세, GitHub 스타일 53주 히트맵, 연속 사용, Token 점유율 도넛 차트, 조합 가능한 필터, 캐시 효율 추세, DeepSeek 잔액, CSV 내보내기. 세션 삭제 후에도 보존되는 영구 원장(증분 재구축, 재시작 시 미변경 세션은 로그 재독 없이 적용). 워크스페이스 등록은 DSH domain/changed 프로브로 자동 갱신되며 DSH 등록 워크스페이스만 엄격히 집계합니다. Token 회계는 입력·캐시 읽기/쓰기·추론을 분리하고 제로 사용 재생은 기록을 덮어쓰지 않습니다. 중국어는 현지 시간, 영어는 UTC. API는 루프백 전용.

설정 내 플러그인 마켓플레이스로, 실행 중인 프로필뿐 아니라 임의의 로컬 프로필을 대상으로 함: web, headless 등 여러 프로필에 걸쳐 설치, 업데이트, 제거가 가능. 설치 스크립트 경고, 카탈로그 외 프로필 의존성까지 다루는 설치됨 보기, 현재 프로필 변경 시 DSH 자동 재시작을 제공.

지속적 자기 개선 루프: 영구 메모리, 주기적 검토 및 개선, 세션 간 공유 지식, 모델 호출 가능한 harness_refine 도구를 통한 자동 롤백.

사용자 입력에서 차트 유형을 자동으로 선택하고 추세, 비교, 비율, 관계, 흐름에 대한 이미지를 생성하여 DeepSeek Harness의 데이터 시각화를 강화합니다.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.

별칭, 기능 태그, 사용 지침을 활용해 위임된 각 작업을 최적의 구성 모델로 자동·지능적으로 라우팅한다. 반복 작업은 빠르고 저렴하게 유지하면서 복잡한 작업은 더 강력한 전문 모델로 보낸다. Web UI 또는 안내형 설정에서 모델 팀을 구성하고, 신뢰할 수 있는 결과 결합으로 전문가를 병렬 실행하며, 서브에이전트 뷰와 Better Sidebar의 Tasks 트리에서 선택된 모델을 한눈에 확인할 수 있다.

DeepSeek Harness에서 Excel과 대화: 대화를 통해 스프레드시트를 생성, 편집, 수리, 검증하며, 모든 편집 후 자동으로 수식 건강 검사를 수행합니다.