플러그인

Matt Pocock 스킬 컬렉션을 DSH 퀘스트 보드로 전환하는 오른쪽 세부 패널: wayfinder 의사결정 맵, 이슈별 트리아지/수정/토론/실행 액션, 9항목 핵심 스킬 프로브 + 20개 스킬 레이더, 환경 점검, 세션 간 원클릭 핸드오프를 제공합니다.

아카이브 여부와 관계없이 채팅을 검색·관리합니다. 읽기 전용 미리보기, 태그, 메모, 워크스페이스 아카이브, ZIP 백업, origin/브랜치, 수동 잔여 채팅 검사, 자동 업데이트 확인을 제공합니다. 레거시 Recycle Bin 복구를 지원하며 자동 정리는 하지 않습니다.

LLM-Wiki형 세션 간 Markdown 메모리와 SOUL.md 페르소나. 기본 주입은 첫 사용자 메시지 뒤 활성 세션에만 적용. remember/recall/consolidate/forget. session format v4(공식 DeepSeek Harness 0.1.7+) 및 source kind plugin:memory 필요. v0.13 engines.dsh는 공식 0.2.1-rc.5 계열만 허용하고 구버전은 거부; Review now의 POST /api/memory/control action growth-now는 floor 준수 recap 1회 전송. v0.14 공용 세션 gate(chip, /memory on|off|status, 설정): off는 주입/digest/회상/last_access 중지, 삭제 없음. disabledWorkspaces로 프로젝트 전체를 기본 off로 설정하고 세션 선택은 7일간 유지. v0.15 Basic soul은 SOUL.md 관리 블록만 갱신하고 나머지 보존, BOOTSTRAP 완료, 기존 soul 반영 및 없을 때 생성 알림. checkup 보고서(우선순위 작업 목록).

DeepSeek Harness 세션의 실시간 플로우 그래프 시각화. 도구 호출, 병렬 그룹, 서브에이전트 분기 및 드릴다운 세부 정보 포함.

DSH용 이미지 생성 및 읽기 기능입니다. 제작 사이드바는 모델별 행, 비율 10종, 1K~4K 크기, 상세 카드가 있는 콘택트 시트, 확대, 재사용, 삭제를 제공합니다. 프리셋 제공자 3종과 사용자 지정 엔드포인트를 지원하며 하나는 키가 필요 없습니다. vision-review 스킬도 포함합니다. 붙여넣은 키는 ~/.dsh/secrets/media-tools.env(mode 600)에 저장하고 선택한 제공자에게만 보냅니다. Python 3.9 이상이 필요하며 생성은 scripts/generate.py로 실행됩니다. 제작 페이지에는 DSH Desktop 0.2.1 이상이 필요합니다.

dsh web UI 오른쪽 가장자리의 Git 스타일 점 타임라인: 사용자 메시지당 하나의 점, 호버로 내용과 메타데이터(시간, 턴, 지속 시간, TTFT, 토큰) 표시, 클릭으로 이동. 전체 세션 메시지 목록, 세션 내 및 세션 간 검색, #msg= 딥링크 북마크, 키보드 탐색도 추가.

Zotero 7 이상 로컬 API를 사용하며 API 키가 필요 없습니다. 항목과 컬렉션 검색, 메타데이터·초록·PDF 전문 읽기, 첨부 파일 다운로드와 메모 관리를 지원합니다. 캐시에 없는 PDF는 즉시 분석합니다. API endpoint, 대상 라이브러리와 제한값을 설정할 수 있습니다.

대화 보기의 Execution graph 탭에서 각 턴의 프롬프트, 응답, 도구 호출/결과를 접을 수 있는 타임라인으로 표시하고 상세 확인과 PNG 내보내기를 제공합니다.

DSH 대화 글을 세션 내 Excalidraw 다이어그램으로 변환합니다. diagram_create 초안, 편집/자동 저장, PNG/SVG/.excalidraw 내보내기, diagram_read 재읽기를 지원합니다. 0.6은 대형 3단계 트리용 편집 개요와 색인을 추가합니다.

⚠️ 내부 베타이므로 다운로드하지 마세요. iLife는 DSH 설정 카드 하나에서 메모·칼로리·요리·집·일정·청구서를 탭으로 묶어 생활 전반을 관리하는 제품군입니다.

세분화된 권한 게이트웨이: 카테고리별 도구 호출 검토(작업 공간 외 디렉터리, 명령, 파일 읽기/쓰기, 하위 에이전트, 반복 작업) - 전역 및 프로젝트별 허용/거부 예외, 빠른 도구 기본값, 커스텀 규칙, 인라인 diff 세부 정보가 있는 이중 언어 승인 모달, 커스텀 거부 사유 및 샌드박스 업그레이드 흐름.

모델별 사용량 및 비용 상세 분석. 세션별 사용 통계와 GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek 등에 대한 사용량 조회를 제공합니다.

상세 열에 있는 프로젝트 파일 탐색기입니다(다중 선택, 드래그 이동, 업로드, 다운로드, 이름 변경, 휴지통, 시스템으로 열기). Markdown/HTML/JSON/CSV/노트북/PDF에 대한 세션 내 읽기 전용 미리보기 탭과 코드 하이라이팅, 실시간 모델 처리량 배지, 여러 줄 GoalBar를 제공합니다.

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.

Plugins 페이지에서 공식 DSH 문서를 읽습니다. Creator mode는 네이티브 도구로 문서를 검색하고 플러그인의 npm 메타데이터를 확인합니다.

Bilibili 영상 분석 기능: 메타데이터, 자막(스크립트가 없으면 Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp로 ASR 대체), 댓글, 탄막, 선명한 키프레임을 제공하며 선택적으로 로컬 비전 설명도 지원합니다.

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.

영구 메모리 파일이 각각 있는 Agent 프리셋 3개: 鲸鱼娘Agent预设(간체 중국어 구어체, 主人이라 부르며 애교 많고 새침함), 鲸鱼娘活人版Agent预设(받아치기·회피·냉담함 허용, 다정함은 절제), 鲸鱼娘涩涩版Agent预设(원래 페르소나 유지, 사용자에게만 애정 표현, 단체 대화에서는 완화). 모두 공식 최소 구성인 영구 shell 터미널 1개와 파일 읽기/쓰기, glob/grep 도구를 사용합니다. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md, whale-loli-v3-naughty.md를 각각 whale_memory, whale_memory_v2, whale_memory_v3로 읽으며 메모리는 서로 읽거나 쓰지 않습니다. 대화 압축은 billion-context가 담당합니다. 이 플러그인은 요약을 증거로 취급하고 세부 정보를 필요 시 조회하도록 하는 페르소나 규칙만 추가합니다.

DSH의 작업 범위를 WSL로 확장합니다. 배포판 파일을 직접 읽고 쓰고 편집·검색하며, 작업에 따라 일회성 명령이나 전용 터미널의 여러 명령을 실행합니다. WSL 터미널에서 `dsh`를 입력하면 DSH가 실행되고(자세한 내용은 `dsh help`), 열린 각 터미널에서 AI와 화면을 공유할 수 있습니다.

웹 심을 위한 SearXNG 기반 web_search 제공자: 자체 인스턴스의 JSON API를 통한 무료 자체 호스팅 키리스 메타 검색으로, 루프백 전용 docker-compose 예제를 번들합니다.

DeepSeek Harness용으로 제한된 컨텍스트 압축, 세션별 요약 재사용, 명시적 메모리 제어, 진단 정보를 보존하는 도구 정리를 제공합니다. dsh 0.2.1-rc.2에 맞췄으며 Web 프리셋 목록과 현지화된 플러그인 메타데이터를 포함합니다.

Bilibili 동영상을 AI용 구조화 텍스트로 변환합니다. 메타데이터, 댓글, 탄막, 자막, 로컬 ASR, 프레임 OCR을 처리합니다. 로컬에서 처리해 클라우드에 업로드하지 않으며, 프레임 검사로 미끼 자막을 감지하고 캐시로 재조회 속도를 높여 AI용 매니페스트와 요약을 만듭니다. 프레임 OCR에는 ffmpeg가 필요합니다. 로컬 ASR/OCR에는 Python 3.10+ 가상환경이 필요하고 Windows에서는 VC++ 런타임도 필요합니다. AI 자막에는 Bilibili 로그인이 필요합니다.

Windows 전용 플러그인입니다. 전면 창 제목을 감시해 Bilibili 영상 강의를 인식하고 과목별 분류, 메타데이터/danmaku/댓글 수집, Markdown+Mermaid 지식 지도와 Word 학습 자료 생성을 합니다. Word 출력에는 로컬 Python 설치가 필요합니다.

각 턴에서 어떤 스킬이 호출되었는지(모델이 로드한 것, /name으로 입력한 것, 또는 없음) 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다. 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하고, 백업을 유지한 채 스킬을 제거할 수 있습니다.