플러그인

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.

갈게임 생성기: 워크스페이스의 스크립트 문서와 캐릭터/배경/BGM/애니메이션 자산(img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/)을 제공하면 설정 가능한 세이브 슬롯([存档 N], 기본 9), 다중 포즈 변형 전환이 가능한 화자 추종 스프라이트([表情]), 오프닝/엔딩/CG 애니메이션([op]/[ed]/[cg]), BGM 재생/정지/볼륨 조절, if줄 분기가 있는 플레이 가능한 비주얼 노벨 웹 페이지를 생성합니다.

MinerU 기반의 제공자 독립적인 DSH 문서 파싱으로, 기본 백그라운드 작업, 변경 불가 결과, 안전한 요청 병합을 지원한다.

오피스 3종 세트! DeepSeek Harness(dsh)용 오피스 문서 도구: 스프레드시트(.xlsx), PDF, 프레젠테이션(.pptx)을 생성, 읽기, 편집할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 플러그인용 다차원 품질 점수화 도구로, 설치 성공, 유지보수 활동, 문서 완성도, 보안 검사, 프로토콜 준수 항목을 실제 CLI 증거로 repo 또는 npm 패키지에 대해 점수화하고, JSON 또는 Markdown 리더보드 보고서를 생성합니다.

FormatForge: 드래그 앤 드롭 수신함, ff_translate/ff_formats/ff_result 도구, CLI를 통해 30개 이상의 파일 형식(PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, 아카이브)을 AI가 읽을 수 있는 텍스트로 벼려냅니다. 스캔 PDF는 로컬 OCR 또는 세션 모델용 향상 힌트로 폴백합니다.

DeepSeek Harness를 위한 로컬 PDF, Office, 이미지 및 OCR 문서 인텔리전스.

논문 읽기 워크벤치: 라이브러리 + PDF 리더 + 튜터 스타일 동반자. 답변은 클릭 가능한 페이지 번호를 인용해 PDF의 해당 위치로 이동하고 정확한 구절을 깜빡여 표시합니다. 논문을 벗어나지 않고 선택해서 질문할 수 있으며, 함께 제공되는 엄격 튜터 프리셋(읽기 계획, 섹션별 코칭, 세션을 넘나들며 추적되는 채점 퀴즈)을 갖추고, 원문 ↔ 중국어를 제자리에서 전환할 수 있습니다(babeldoc, 사전 설치 불필요). 로컬 전사와 검색 — 문서는 절대 당신의 컴퓨터를 떠나지 않습니다.

프레젠테이션용 스킬과 도구: 한 문장 또는 한 문서로 HTML 슬라이드쇼와 편집 가능한 PPTX를 만들며, 7가지 레이아웃(인용 및 네이티브 PPTX 표 포함), 발표자 노트(HTML S-키 패널과 네이티브 노트 슬라이드), 5개 내장 테마, 기본 테마/언어 설정, 이중언어 지원을 제공합니다.

DSH 문서 읽기 모드입니다.

36개 확장자를 웹 UI에 인라인 렌더링하는 모델 대면 display_file 도구: 클릭 확대 라이트박스 이미지, 탐색 가능한 동영상, 오디오, PDF, 호스트에서 LibreOffice로 PDF 변환된 Office/OpenDocument 파일, 샌드박스 프레임의 로컬 HTML. 바이트는 범위 지원이 있는 서명된 HTTP 라우트에서 스트리밍되며, 이미지 지원 라우트에서는 PNG/JPEG/WebP/GIF가 모델 컨텍스트에도 들어갑니다.

파일 드래그 포크: 문서를 컴포저 위에 제거 가능한 칩 형태로 드롭, 입력 없이 전송

DSH용 문서 읽기 모드

Fylar Office SDK로 구동되는 DeepSeek Harness용 Office 문서 미리 보기, 편집 및 DOCX 생성 기능입니다.

DeepSeek Harness용 COM 기반 실제 Microsoft Office 자동화: 실행 중인 Excel/Word 인스턴스를 OfficeMCP로 제어 — VBA 매크로, 피벗 테이블, 실시간 수식 재계산, 정밀 문서 레이아웃. 회계 스위트(차변/대변 균형 검사로 복식 분개 및 SUMIF 총계정 원장) 포함.

설계 문서와 계획을 코드베이스 사실과 대조하는 주장 검증 스킬. 행위 관련 주장은 상태 머신과 데이터 모델을 위한 실행 가능한 로직 프리미티브 검증으로 에스컬레이션하며, 전후 회귀, 도메인 제약, 동시성 리스크 마이닝을 제공합니다.

vision-exp 모델용 대용량 이미지 인식: 무손실 800×800 타일 인식(smart/pipeline/full), 전처리 및 손글씨 라우팅을 포함한 로컬 OCR, DirectML/CUDA/OpenVINO 선택적 멀티벤더 GPU(CPU 자동 폴백).

초간단 LLM-위키 메모리 프로필: 하나의 인덱스 문서(자동 로드) + 주제당 하나의 마크다운 파일(필요할 때만 읽기) — 모든 것을 컨텍스트에 덤프하여 토큰을 낭비하지 않습니다. 단순하고 가벼우며, 설치/제거가 간편하고, 자유롭게 편집 가능합니다.

DSH용 경량 범용 첨부 Dock. 이미지, PDF, 문서, 압축 파일, 코드 및 기타 파일을 붙여 넣거나 드롭하거나 선택해 전송 전에 검토·관리한 뒤 로컬 경로로 Agent에 전달합니다. 이미지가 아닌 파일에도 일관된 첨부 진입점을 제공합니다.

소스 페이지네이션이 유지되는 Grok 호환 웹 검색, Context7 및 Exa 문서 조회, 범위가 제한된 페이지 추출, 사이트 매핑, 오프라인 리서치 계획, 읽기 전용 진단 기능.

FormatForge for DeepSeek Harness: 모든 파일 형식(pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...)을 AI가 읽을 수 있는 구조화된 데이터로 단조합니다. 로컬 Python CLI(python -m formatforge)를 실행하여 protocol JSON을 반환하는 얇은 번들로, 향상은 cur[rent]에 위임됩니다...

DeepSeek Harness Web 플러그인 — PDF 텍스트 레이어 및 스캔 PDF OCR, Office docx/xlsx/pptx를 Markdown으로, TIFF/epub 및 긴 문서 인덱스 카드.

경계가 정의된 셀 주소 지정 xlsx/pdf/docx/pptx/ipynb용 `doc_read`/`doc_write`, MCP 서버 및 CLI 포함.

DSH 에이전트를 위해 context7.com에서 버전 고정된 최신 라이브러리 문서와 코드 예제를 context7_search 및 context7_get_docs 툴로 가져옵니다.