플러그인

Aseprite 스타일 픽셀 아트 스튜디오: AI가 선택 영역, 레이어, 애니메이션 프레임, 그라데이션, 대칭 및 참조 레이어와 함께 스트로크별로 스프라이트를 그리며, 각 단계가 ANSI 터미널 프레임으로 실시간 렌더링됩니다.

영상을 다운로드하지 않고 사람처럼 샘플링합니다. 먼저 metadata/chapters, 이어 timestamp frame, 자막 우선 transcript(플랫폼 자막이 없을 때만 로컬 ASR), AudioSet 527-class 사운드 태그와 인기 댓글을 제공합니다. 21개 tool이 프로세스 간 잠금이 있는 단일 디스크 cache를 공유합니다. Python 3.10+, ffmpeg, vidlens package(pip install vidlens-mcp) 필요. 설치가 없으면 ImportError만 내지 않고 두 가지 해결법을 안내합니다.

로컬 영상/음성/이미지를 타임라인·전사·레이아웃으로 만들어 텍스트 모델이 프레임/초/화자를 참조합니다. 매체별 fallback을 meta.attempts에 기록(무음 전환 없음): 호스트 등록 멀티모달→OpenAI 호환 endpoint(키 순환)→로컬 ffmpeg/ASR CLI→메타데이터. auth/quota 실패 때만 cooldown하며 후보를 버리지 않고 체인 끝으로 옮깁니다. 오류는 가린 뒤 자르고 확장자가 아닌 magic bytes를 검사합니다. 선택형 vision-bridge 제공. 모델 등록/inline AV(video_url/input_audio)는 선택 peer dsh-thinking-levels 및 dsh-llm-openai-completions에 의존하며, 없으면 오류 없이 축소됩니다. 기본 원격 전송, strictLocalOnly는 기기 내 보관. ffmpeg/ffprobe/설정된 로컬 ASR CLI는 패키지에 없고 로컬 fallback에만 필요합니다. 없으면 메타데이터로 축소됩니다. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1(6 rc, engines.dsh enum); npm dsh-media-lens.

대화에서 로컬 영상과 오디오를 재생합니다. 턴 중 모델이 만든 화면 녹화, 변환 파일, 내레이션은 경로가 명령, 출력 또는 답변에 나타나면 최종 답변 아래 자동 플레이어를 표시하고 play_video로 다른 파일도 재생합니다. 영상은 호버 미리보기 카드, 오디오는 얇은 탐색 막대이며 HTTP Range 스트리밍으로 큰 파일도 메모리에 올리지 않고 탐색합니다. 기본 미리보기가 표시하지 못하는 mp4용 사이드바 미디어 렌더러도 등록합니다. look_video는 숨겨진 로컬 Chrome 또는 Edge로 시간 표시 콘택트 시트, 지정 시각의 큰 프레임 또는 짧은 구간의 프레임별 캡처를 만들고 무음/낮은 음량/클리핑/한쪽 채널과 검은 화면/정지 프레임을 점검합니다. MP4/MOV 헤더에서 휴대폰 호환성(코덱, HDR, faststart 등)을 읽고 ffmpeg 수정도 제공합니다.

DeepSeek Harness plugin that compacts long chats by rendering history into compact bitmap frames a vision model can read, while keeping exact head/tail text and a searchable archive.

yt-dlp로 Bilibili 영상을 받고 key frame을 추출해 전사합니다. 자막이 없으면 로컬 faster-whisper 설치본을 씁니다. 요약 작성 agent skill을 등록하며 사용자 메시지가 영상 링크뿐일 때 활성화됩니다. PATH에 yt-dlp와 ffmpeg가 필요하고 자막이 없으면 faster-whisper도 필요합니다.

LinShang LS125 UV 복사계와 UVALED-X3 프로브용 skill입니다. 역공학한 9600 8N1 통신(28바이트 프레임, CRC-16/MODBUS, poll/clear 명령), 캡처·디코딩 도구 체인, 원래 측정기 없이 프로브를 읽는 검증된 STM32F103 호스트 펌웨어를 제공합니다. 코드와 문서는 DeepSeek Harness AI 에이전트가 작성했습니다.

DeepSeek Harness용 비트맵 프레임 컨텍스트 압축입니다. 버리는 대화 기록을 픽셀 글꼴 PNG 프레임으로 렌더링해 vision 지원 모델에 전달합니다.

DeepSeek Harness Web UI용 화면 번역기입니다. 텍스트, 속성, Shadow DOM, iframe을 45개 이상의 언어로 번역합니다.

DeepSeek Harness에서 UI 와이어프레임 및 고해상도 모형을 생성합니다. DashScope 및 Volcengine 이미지 공급자 선택 가능.

읽기 전용 Sentry 도구: 프로젝트 목록, 조직 또는 프로젝트 범위의 이슈 검색, 단일 이슈 상세, 그리고 정리된 스택트레이스가 있는 최신 또는 특정 이벤트를 제공합니다. 지역 변수, 요청 헤더와 본문, 쿼리 문자열, 패키지, 비밀로 보이는 태그는 이벤트가 모델에 도달하기 전에 제거되며, 너무 큰 이벤트는 실패하는 대신 소스 컨텍스트, 브레드크럼, 프레임을 통해 축소됩니다.

DSH용 듀얼 엔진 화면 캡처. SSiD 데스크톱 셸 안에서는 전역 핫키 또는 트레이로 전체 화면 박스 선택 오버레이(모든 모니터, 디스플레이별 픽셀 단위 프레임)를 열고 그 자리에서 빨간 상자 주석과 WeChat 스타일 도구 모음을 사용합니다. 일반 DSH(브라우저)에서는 작성란의 카메라 버튼이 getDisplayMedia로 디스플레이를 캡처하고, 동일한 단일 단계 박스 선택 + 주석 오버레이를 페이지 안에서 재사용합니다. 잘라낸 이미지는 공식 첨부 처리 경로를 통해 현재 대화 작성란에 들어갑니다.

DSH Web용 포켓몬 스타일 스킨. GBA 프레임, HP 바 형식의 상태, 노력도 레벨 패널, 사용자 지정 가능한 색상 팔레트를 제공합니다.

월드 모델 연구 툴킷: 프레임 검사, 3D/픽셀/잠재 경로 명명, 예측 대 GT 점수화, RSI 스킬 / wm.yaml.

Native agent control for the DSH right-sidebar browser: semantic snapshot with stable refs, clicks/typing/key presses, shadow DOM and same-origin iframes, recorded JS dialogs, full-page screenshots, back/forward, viewport resizing, and native large-file download/upload through the Electron webview. Page control needs DSH Desktop (Electron webview); in the Web build only tab management works.

예산이 제한된 5개 세그먼트로 구성한 자기 서술형 메모리입니다(전체 컨텍스트가 아닌 800자). 모델 자신에게 쓰는 1인칭 메모, 승인된 사실로 집계한 사용자 프로필, 정체성과 분리된 환경 정보, 중요도순 결론, 습관을 담습니다. 주입된 사실은 ID로 추적·폐기할 수 있고 프로필은 직접 편집, 자기 메모는 일반 텍스트 줄로 지울 수 있습니다. 사실의 신뢰도는 바꾸지 않은 채 사용과 시간에 따라 희미해집니다. 선호로 보이는 발언은 후보로만 자동 감지하고 승인하지 않으며, 충돌은 나란히 보존합니다. 과거 대화의 인용 포함 회상, 새로 추가된 프레임만 디코딩하는 증분 인덱스, 포인터가 필요한 워밍 레이어, 고장 부분을 알려주는 doctor, 주입 상태를 증명하는 heartbeat, 기기 간 export/import도 제공합니다.

Windows 작성기에서 영역 스크린샷을 찍습니다. 전체 가상 화면 선택 도구에서 영역을 지정하고(프레임 드래그, 핸들 8개, Ctrl+드래그로 주석), 완성된 PNG를 대기 중인 첨부 파일로 작성기에 넣습니다.

로컬 Ollama 모델로 실행하는 Bilibili 자동 조종입니다. 주제별 할당량 안에서 영상을 고르고 자막/인기 댓글/키프레임을 읽어 답글 필요성을 판단한 뒤 5단계 안전 관문을 통과해 댓글 하나를 게시합니다. dsh-schedule이 실행합니다. 댓글 비활성 시 쓰기 도구를 등록하지 않습니다. v1.1은 매 전송 전 쓰기 권한을 런타임 확인하고 게시를 원자적으로 처리하며 위험 제어 오류를 일시정지 상태로 저장하고 마지막에 페르소나 문체를 재확인합니다. Python 3.10+ 및 저장소 requirements.txt 필요.

DSH용 코드 생성 수학·과학 애니메이션입니다. 6개 도구로 환경 확인·의존성 자체 복구, Manim/manimgx 장면을 storyboard 프레임 또는 MP4로 렌더링, 완성 영상 contact sheet의 검은색·과노출 프레임 검사, SymPy 수식 항등식 검사를 수행합니다. 3개 skill(topic routing, design spec, QA rubric), timeline과 내레이션이 있는 project scaffold, 렌더링 전 요구사항 승인, 5가지 애니메이션 스타일을 제공합니다.

Bilibili, YouTube, 로컬 파일의 타임스탬프 영상 프레임·오디오·가사 분석을 DSH AI에 제공합니다. 암호화된 브라우저 세션 가져오기, 이어보기, 저장된 사이트 리졸버, 기본 캐시 관리도 지원합니다. FFmpeg와 ffprobe를 PATH에 두거나 플러그인 설정에 지정해야 합니다.

어시스턴트 스트리밍 프레임(delta, block, commit, turn fence)을 설정 가능한 NDJSON sink로 미러링해 외부 소비자가 사용할 수 있게 합니다.

에이전트가 작성한 HTML/CSS/JS를 샌드박스 iframe으로 대화 안에 렌더링합니다. 모델로의 POST 및 SSE 응답, 재사용 가능한 템플릿을 지원합니다.

DSH 대화 옆에 Android 기기 실시간 화면을 표시합니다. scrcpy H.264 스트리밍을 제공하고 에이전트의 탭을 스크린샷과 UI 트리로 검증합니다. 스크린샷, 녹화, 디버그 증거는 호스트의 한 디렉터리에 저장합니다. 디버그 세션은 분할 영상, 전체 logcat, 동작별 프레임을 보존합니다. 에뮬레이터와 USB 휴대폰을 지원하며 사람과 에이전트가 함께 조작할 수 있습니다. 연결은 loopback 전용입니다.