플러그인

멀티 캐릭터 갈게임 대화 뷰: 캐릭터와 응답 모델을 별도로 선택할 수 있으며, 캐릭터별 호감도, 메모리, 대화 기록, CG 갤러리를 제공하고, Harness 세션 전반의 작업 이벤트를 반영한 응답도 생성합니다.

배경화면/비디오 배경, 반딧불이 그린 네온 팔레트, 변신 부팅 애니메이션, 앰비언트 파티클, BGM, 타이프라이터 효과음, 상황 인식 감정 표현 이스터에그가 포함된 붕괴: 스타레일 '반딧불이' 테마.

AI4Scholar 학술 검색: Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv 및 DOI 확인을 아우르는 38개 도구(검색, 인용 그래프, 저자, 추천, 분할된 PDF 전문, 자동 인용, 과학 그림). 중복 제거 기능이 있는 통합 크로스 플랫폼 검색, 설정의 API 키 카드, `/ai4scholar` 잔액 카드를 통한 호출별 크레딧 계산을 제공합니다.

플러그인 상태 점검입니다(매니페스트/패치 형식/빌드 함정/허브 상태).

DSH용 LSP 액션 서페이스: 진단, 포맷팅, 자동완성, 코드 액션, 심볼, 시그니처 도움말, 인레이 힌트, 이름 바꾸기를 실제 언어 서버 기반으로 제공합니다.

플러그인 상태 점검: manifest 프로토콜 / 패치 형식 / 빌드 함정을 검사하며, 의존성 없이 읽기 전용으로 동작합니다.

원본 경로 삽입을 지원하는 크로스 플랫폼 드래그 앤 드롭입니다.

DSH 사용자 데이터의 원클릭 백업 및 복원(비주얼 설정 패널 포함): 예약 자동 백업, sha256 검증, 자동 롤백이 있는 강화된 복원, 유형별 하위 백업, 자격 증명을 로컬 금고로 마스킹, 머신 간 이동을 위한 GitHub 동기화, 호스트가 부팅되지 않아도 동작하는 프로세스 외부 구조 채널. doctor는 알려진 정상 백업으로 손상된 세션 로그를 점검·복구하고, migrate-check는 호스트 업그레이드로 깨질 세션을 예측하며, 자격 증명 센티넬은 마이그레이션 전 사본을 보존합니다. 스마트 백업과 손상 로그 격리. macOS/Linux/Windows.

중국어 장편 시나리오 작성 스킬: 두 개의 입력 블록(배경 + 캐릭터 바이블)을 인과 가치 엔진에 투입하고, AI 티 제거 리뷰와 연속성 대장을 수행. Codex / Claude Code / dsh / zcode에서 작동.

DeepSeek Harness용 MCP 서버 관리자: Settings → MCP 管理에서 MCP 서버를 추가, 편집, 활성화/비활성화, 재시작, 삭제할 수 있으며, JSON 내보내기/가져오기, 네 가지 mcp_manager_* 모델 도구, HTTP API를 제공합니다. npx, npm 또는 크로스 플랫폼 스크립트로 설치할 수 있습니다.

크로스 플랫폼 파일 드래그 앤 드롭으로, 파일 복사 없이 원본 경로를 바로 삽입합니다.

DeepSeek Harness용 Minecraft 개발 스킬과 도구: Paper/Spigot 플러그인, Fabric, Forge, NeoForge 모드, 주요 모드 대상 애드온 개발, Minecraft 1.7.10부터 26.x까지의 Gradle/JDK 빌드 설정을 다루는 8개 스킬. mc_scaffold 프로젝트 생성기와 mc_gradle Gradle 러너. 시작 전에 누락된 버전/플랫폼 정보를 묻는 intake 스킬. 4개의 내장 서브에이전트. 그리고 두 번째 Minecraft Architect 프리셋의 mc_codex 도구는 사용자 자신의 Codex CLI를 codex app-server 프로토콜로 실행해 뼈대를 작성하고, 이후 DSH가 표시된 메서드 본문을 채우고 빌드를 검증합니다.

DSH Web을 플레이 가능한 풀스크린 1인칭 Minecraft 스타일 복셀 인터페이스로 제시 — 단순 색상 스킨이 아님: 사용자는 영구적인 Three.js 블록 세계를 걸어 다니며 인월드 시설과 워크벤치를 통해 네이티브 워크스페이스, 세션, 대화, 툴, 모델 선택, 권한, 컨텍스트 정보 및 컴포저에 액세스합니다.

DSH 웹 UI용 macOS 유리 스타일의 플로팅 DeepSeek 사용량 패널: platform.deepseek.com/usage를 열지 않고 공식 잔액과 토큰 사용량(오늘, 세션, 24시간 부드러운 추세, 모델별)을 실시간 표시. · DSH 프로스트 유리 사용량 패널: 공식 잔액 + 토큰 사용량

DeepSeek Harness Web UI용 풀 듀플렉스 음성 모드: 토글(2초 일시정지 자동 전송) 또는 zipformer2 스트리밍 ASR로 편집 가능한 초안으로의 홀드 투 토크 받아쓰기, 선택 가능한 웨이크 워드 지원; 라이브 캡션이 포함된 문장별 Edge TTS 읽어주기, 말하는 동안 재생과 실행 중인 턴을 중단(진짜 barge-in). 온디바이스 ASR, API 키 불필요.

Smart Charts 스킬: CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON 데이터 파일을 독립형 인터랙티브 ECharts HTML로 바꿔 줍니다 — 오프라인 지도를 포함한 32가지 차트 유형, 3가지 테마, CDN 불필요. --profile 데이터 프로필(열별 dtype, 카디널리티, 결측률, 샘플, 통계, 엔티티 그레인, 인사이트 신호) 덕분에 에이전트가 데이터를 읽고 차트를 직접 고를 수 있습니다. 각 차트에는 팩트 시트(plot_stats + data_preview)가 내장되며 그 수치만 인용 가능한 값입니다. LLM 변환 코드는 제한된 샌드박스(블랙리스트 + AST 화이트리스트 + 안전한 내장 함수)에서 실행됩니다. --doctor는 Python 환경을 자가 점검합니다. 완전 오프라인, ECharts 번들 포함.

로컬 문헌 지식베이스 RAG: 도구 10개(kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), BM25+벡터+리랭커 하이브리드 검색, 클릭 가능한 DOI 링크가 있는 인용 QA, 단일 파일 SQLite 인덱스 위에서 전부 로컬로 동작하는 bge 임베딩. Python 3.9+와 pymupdf, faiss-cpu, sentence-transformers가 필요하며, `npx dsh-kb-rag-install` 설치 프로그램이 이를 설정하고 모델을 미리 내려받습니다.

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.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.

멀티 플랫폼 리서치·딥 서치 파이프라인: harvest_scout가 GitHub, Web, Twitter, Reddit, 샤오홍슈, Bilibili, YouTube를 병렬 탐색하고 harvest_deep_research가 종합 리서치 보고서를 자동 작성합니다. 추출, 교차 소스 검증, 신뢰성 감사도 제공.

템플릿 기반 코드 리뷰 스킬: 5단계 리뷰 흐름, 심각도 등급(critical/medium/minor), 4차원 점수(품질·보안·성능·유지보수성), 텍스트 및 HTML 이중 보고서 출력, 온디맨드 참고 지식 베이스를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 원샷 mcp-unity 통합: 수동 설정 없는 번들 MCP 서버로 에이전트가 34개 도구(씬, 게임 오브젝트, 트랜스폼, 머티리얼, 프리팹, 메뉴 항목, 플레이 모드, 테스트, 콘솔 로그)를 통해 Unity 에디터를 제어하며 자동 재연결 지원.

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.

재현 가능한 과학 워크벤치: 에이전트 기반 셀, 피드백/재실행 기능이 있는 인라인 그림, 매니페스트 기반 출처 추적, 환경 스냅샷, 출판 수준의 그림 작성 스킬(9개의 bio_* 도구 + 워크벤치 UI)을 제공합니다.