플러그인

플로팅 DSH 데스크톱 펫: 요청, 도구, compaction, 아카이브 및 프롬프트 개선용 12개의 제작된 상태 애니메이션; 실시간 컨텍스트 점유율; 세션을 가로지르는 영구적인 Lifetime Ledger; 공급자/모델별 합계, 시간별 추세 및 7/30일 보기; 다크/라이트 테마 전환; 선택적 비용 추정(기본값 꺼짐), 시각적 가격 편집기 및 월간 예산 알림; 클라이언트 측 스킨 ZIP 가져오기; JSON/CSV 사용량 내보내기; 스냅샷 전용 패널 읽기 및 백그라운드 증분 인덱싱; 편집 가능한 미리보기 및 DSH 컴포저 제출을 통한 옵트인 프롬프트 개선.

DeepSeek Harness를 위한 Lark/Feishu 봇 채널: 각 채팅이 자체 에이전트를 구동하며, 도구 승인, 모델 관련 질문, 계획 검토는 버튼이나 답장으로 응답할 수 있는 카드 형태로 반환됩니다. 채팅에서 워크스페이스와 모델을 전환할 수 있고(`/cd`, `/model`, `/new`), 하나의 그룹 안에서 서로 턴을 넘겨줄 수 있는 여러 개의 독립 세션 봇을 실행할 수 있습니다.

harness에서 로컬 TinyTitan 모델 서버에 접근할 수 있게 유지합니다: 설치된 모델에서 llm-pi-ai 라우트를 새로 고치고, 생각하지 않는 compaction 백엔드를 마운트합니다.

tnnevol DSH 플러그인이 공유하는 Semi Design 패키지의 컴포넌트 체크리스트로, 대화 헤더의 `Semi UI` 버튼에서 열립니다: 입력, 폼, 셀렉터, 트리부터 테이블, 카드, 오버레이, 피드백까지 일곱 개의 사이드바 그룹으로 구성된 35개 컴포넌트와 다중 계정 케이스 페이지를 제공하며, 각 컴포넌트는 한 줄 설명과 페이지 개요와 함께 라이브로 렌더링되고 라이트, 다크, 시스템 따르기 미리보기를 지원합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`로 설치하세요.

API 키 대신 브라우저 OAuth로 로그인하는 DeepSeek Harness용 Tencent CodeBuddy 모델 프로바이더: 각 모델의 컨텍스트, 출력, 도구 호출, reasoning, 이미지 기능과 함께 CodeBuddy 모델 카탈로그를 나열하고, 여러 계정을 유지하며 사용 가능한 다음 계정으로 자동 페일오버하고, token 및 크레딧 사용량 패널과 함께 컴포저에 남은 쿼터를 표시하며, 계정별로 자동화 가능한 CodeBuddy 성장 과제를 실행 로그와 함께 완료합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`로 설치하세요.

DSH용 일일 RSS/Atom 뉴스 다이제스트: 기본 제공 채널 외에 큐레이션된 awesome-rsshub-routes 카탈로그와 사용자 지정 피드(저장 시 검증)를 매일 하나의 "今日值得读" Markdown 다이제스트로 집계하여 시스템 프롬프트에 주입합니다. Web GUI 설정 카드 및 사이드바 리더 포함.

DSH 사이드바에 세션 워크스페이스 어딘가에 이미 존재하는 Markdown 문서, 이미지, 동영상을 현재 대화와의 관련도 순으로 나열합니다. 최근 메시지는 문서 제목, 요약, 본문에 대해 IDF 가중치로 로컬에서 대조되며, 모델 호출도 네트워크도 사용하지 않습니다. 이 목록은 기억이 아니라 워크스페이스에서 스캔되므로 DSH를 재시작하거나 새 세션을 시작해도 비지 않습니다. 이미지와 동영상은 제자리에서 미리보기되며, 상대 경로 이미지는 해석되고 동영상은 HTTP Range로 스트리밍됩니다. 미리보기 헤더 아래의 참조 바는 미리보기 중인 문서를 인용한 문서와 그 문서가 인용한 문서를 보여주며, 한 번의 클릭으로 서로 이동할 수 있습니다. 같은 순위는 knit_docs 도구로 에이전트에게도 노출되며, 가장 관련성 높은 문서와 발견된 경우 각 문서에서 일치한 구절을 반환합니다.

타사 프로바이더용 모델별 추론 노력 및 입력 모달리티 구성: 모델 지식 베이스와 원시 /models 엔드포인트 증거에서 신뢰도 라벨과 함께 융합된 제안을 공식 Models 페이지 카드에서 편집.

DeepSeek Harness용 오프피크 배치 러너: 사용자가 혼잡 시간대에 작업을 정의하고(프롬프트, 전략, 우선순위, 워크스페이스, 잠긴 파일) 수동으로 실행을 해제하면 플러그인이 사용자 정의 오프피크 윈도우 내에서 자동으로 배치를 실행합니다. 각 실행은 5단계 사전 점검(워크스페이스, git HEAD, 잠긴 파일 sha256, 윈도우 적합, 일일 예산)을 거치며, 4가지 실행 전략(단일/반복/샘플링/리뷰)과 3가지 자율 수준(L1 작업별, L2 배치, L3 완전 자동)을 지원하고, 공식 피크/밸리 요금에 맞춰진 일일 원장에서의 차이점, 실제 지출, 절감액을 담은 모닝 리포트로 루프를 닫습니다.

Claude Science 스타일의 연구 워크벤치: ReAct 연구 루프 엔진(research_* 도구), 출처가 기록된 버전 관리 산출물(artifact_* 도구), 유전체학/병원체학/생물정보학을 위한 10가지 과학 스킬을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 A주 리서치 워크벤치: 시장 대시보드, 워치리스트, 밸류에이션, 4명의 투자자 에이전트, 버전 관리 리포트, 리포트 후 지속적 채팅을 제공합니다.

WeChat, WeCom, DingTalk, Feishu, Lark, QQ, Telegram을 로컬 DeepSeek Harness 에이전트에 연결하며, 각 IM 채팅은 별도의 워크스페이스 채널입니다.

DSH Web GUI용 Live2D 데스크 펫 오버레이: 에이전트 상태(사고 중, 유휴, 오류, 완료, 승인 대기)를 모션과 말풍선으로 반영, 부품별 터치 반응, 드래그하여 도킹, 전환 가능한 페르소나, URL 또는 로컬 경로를 통한 커스텀 모델 지원.

웹 UI용 실시간 서브에이전트 실행 모니터: 사이드바 하단의 트리거 버튼과, 현재 세션의 각 서브에이전트를 실시간으로 표시하는 고정된 우측 상단 카드 패널(실행 중/경과 시간, 종료 결과, 트리 들여쓰기). 자식 대화로 원클릭 이동과 돌아가기 버튼 제공, 새로고침 후에도 유지되며 모바일에서는 기본적으로 숨겨짐.

내장 web_search 도구를 위한 TinyFish 기반 웹 검색 제공자: 각 검색은 TinyFish Search API로 가는 단일 GET이며, 모델 호출은 없습니다.

각 턴을 수동적으로 검토하고 노트를 주입하는 두 번째 모델을 짝지어 줍니다.

DeepSeek Harness Web UI용 Live2D 고래 소녀 컴패니언: 모델이 화면에 남아 에이전트가 실제로 하는 일(생각, 도구 호출, 스트리밍 텍스트, 오류, 턴 완료)에 반응합니다. 클릭하면 에이전트에 메시지를 보내고 답변이 말풍선에 스트리밍되는 것을 볼 수 있습니다. 우클릭하면 표정, 의상 아이템, 책상 장면, 일회성 애니메이션 메뉴가 나오며, 모든 동작은 원본 모델 작성자의 핫키 시트에서 매핑되어 겹치지 않고 자동으로 만료됩니다. 비상업적 모델 에셋(CC BY-NC-SA 4.0), MIT 코드, 제작 Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

사용자와 에이전트 간 양방향 스티커 반응 기능입니다.

DSH 웹 UI용 드로어 패널에 페이지가 매겨진 무료 LLM 목록을 표시하며, 원클릭 또는 배치로 각각을 Settings에 custom model provider로 기록합니다. 또한 로컬 multi-key rotation proxy를 포함합니다.

각 방향마다 독립된 세션을 생성하는 비주얼 브랜치 브레인스토밍. 부모, 형제, 체크포인트, 복귀 핸드오프를 자동화하고, 선택적인 Better Sidebar 뷰가 포함된 전체 트리 탭을 제공합니다.

두 번째 모델이 매 턴을 수동적으로 검토하고 노트를 주입합니다.

dsh web GUI용 멀티 펫 동반자: 모델 활동에 반응하는 레지스트리 기반 플로팅 펫.

dsh web용 MCP 서버(stdio / streamable-http) 관리. Web 사이드바의 'MCP' 항목에서 패널이 MCP 서버를 상태별(실행 중/연결 중/구성됨/실패)로 보여주고, 빠른 추가(stdio / streamable-http 양식)와 mcpServers JSON 붙여넣기 가져오기를 지원합니다. 연결된 서버의 도구는 반드시 4개의 미들웨어 도구를 통해 접근합니다.

프로젝트의 잠재적 UX 문제를 찾아냅니다: React/TypeScript 코드를 자동으로 검토하여 문제를 정확히 짚어내고 구체적인 개선안을 제시합니다.