플러그인

DeepSeek Harness용 오프라인 우선 UI/UX 디자인 인텔리전스 라이브러리: design_recommend, design_review, design_search 도구와 84개 디자인 스타일, 192개 색상 팔레트, 74개 글꼴 조합, 99개 UX 가이드라인, 25개 차트 유형, 22개 기술 스택의 내장 데이터베이스를 제공하며, 중국어 우선이고 런타임 종속성이 없습니다.

DSH용 깔끔한 데스크톱 셸: 일반 데스크톱 앱처럼 데스크톱 바로가기를 더블클릭해 실행하고, 한 번의 클릭으로 트레이에서 start/restart/stop 가능한 실시간 백엔드 모니터링(진행 대화상자 포함), 오프라인 자동 재연결, 단일 인스턴스를 제공한다. 기존 웹 프로필을 재사용하며 웹 UI는 재스타일링하지 않는다. Windows + macOS.

계정이 제공되는 대화 모델 감지: 동시 일회용 프로브 대화를 시작하고, 스트리밍 체인 오브 사고를 단락이 열리는 방식으로 점수 매기고, 몇 초 안에 오래된 모델로 읽히는 프로브를 취소합니다. 동일한 분류기를 통해 13개의 수동 라벨 체인 오브 사고를 리플레이하는 오프라인 자체 점검 포함.

Zero-LLM 자동 캡처와 점진적 공개를 갖춘 상징적 \[ENGRAM\] 인덱스, ESR-lite 작업/증거 프로토콜(esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), 그리고 오프라인 회상 벤치마크(npm run eval)가 포함된 workspace별 사용 원격 측정.

DeepSeek Harness용 크로스 세션 에이전트 메시징: 세션 검색, 오프라인 전달, 전달 영수증, 발신자 세션 탐색 기능.

DeepSeek Harness용 로컬 OCR: 이미지를 붙여넣기/첨부하여 PP-OCRv5 + ONNX Runtime으로 텍스트를 추출, 완전 오프라인. TUI (cc-tui) 및 Web 지원.

Herta를 DeepSeek Harness 에이전트로 설치합니다: 그녀의 페르소나와 메모리 프롬프트 섹션을 담은 프리셋, 6개의 메모리 및 음성 도구, 그녀의 생각과 말을 분리하는 내러티브 계층, 80개의 번들 음성 클립, 오프라인 및 MiniMax 음성 합성, 그리고 그녀 자신의 컴포넌트로 세션을 렌더링하는 두 가지 대화 뷰.

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.

TypeSafe Jev를 일급 Cordis 서비스로, 그리고 DeepSeek Harness용 모델 가시 도구 3개로 제공합니다 — 기본적으로 오프라인, 외부 전송 공개, 절대 기본 활성화되지 않습니다.

컴포저를 위한 한 손, 키보드 없는 입력: 입력 상자에서 마우스를 길게 누르고 말한 뒤 놓으면 텍스트가 초안에 들어가고, 위로 밀면 반쯤 남은 문장 없이 취소됩니다. 겨냥할 마이크 버튼도, 외울 단축키도 없으며 손이 입력 영역을 떠날 필요가 없습니다. 다른 손이 바쁠 때 유용합니다. 인식은 완전히 오프라인으로 실행됩니다(SenseVoice + sherpa-onnx, API 키 불필요, 오디오는 기기를 떠나지 않음).

DeepSeek Harness 세션 브리지: 프롬프트에서 다른 실제 DSH 세션을 직접 조작합니다 — 어떤 워크스페이스든 최상위 세션을 만들고, 임의 세션에 메시지를 보내거나 개입하고, 답변을 기다리며 사고 과정까지 구간별로 스트리밍하고, 오프라인 세션을 재개하고, 워크스페이스를 넘나들며 검색하고, 메인 작업을 감시·예약하는 백그라운드 워치독(정체 시 재촉, 이탈 교정, 막힘 시 취소)을 돌리고, 한 명령으로 아카이브합니다.

dsh 웹용 음성 비서: 웨이크 문구(예: "小鲸")를 말하면 핸즈프리 받아쓰기가 활성화되어 말한 내용이 자동으로 전사되어 채팅 상자에 입력됩니다. 음성 편집 명령(전송, 지우기, 줄 바꿈, 읽기 중지)을 지원하고 비서의 답변을 중국어로 소리 내어 읽습니다. 음성 인식은 sherpa-onnx WASM을 통해 브라우저에서 로컬로 실행되므로 API 키 없이 오프라인에서 작동합니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 야간 자기 개선: 과거 세션을 오프라인으로 수집하고, 자체 API 예산으로 반복 작업을 재생하며, 보류 데이터 게이트를 통과한 검증된 스킬을 통합합니다. microsoft/SkillOpt의 SkillOpt-Sleep 엔진을 네이티브 도구와 번들 스킬로 dsh에 제공합니다. 가중치 학습은 없습니다. Python 3.10+ 및 SkillOpt-Sleep 엔진(pip install skillopt)이 필요합니다.

Grok 호환 웹 검색. 소스 페이지네이션 유지, Context7 및 Exa 문서 조회, 경계 페이지 추출, 사이트 매핑, 오프라인 연구 계획, 읽기 전용 진단 포함.

중국어 자연어 시간 표현(예: "어제 오후", "3시간 전")으로 로컬 로그 파일을 쿼리 — 정확한 시간 범위, 매칭된 라인, ERROR/WARN/INFO 레벨 통계, 완전 오프라인.

웹 UI용 음성 입력: 로컬 VocoType 오프라인 음성 인식을 구동하고 인식된 텍스트를 작성창에 자동 삽입하는 마이크 버튼(자동 배포, 중복 제거, 연속 받아쓰기).

composer용 원클릭✨ 다듬기 버튼입니다. WorkBuddy humanizer 스타일 규칙으로 프롬프트와 초안을 다시 씁니다(인공지능 같은 표현 제거, 리듬 변화, 지시·질문·서술별 모드 인식). 무료 Zhipu GLM-4.5-Flash 또는 모든 OpenAI 호환 API를 사용하며, 필요하면 오프라인 로컬 규칙으로 폴백합니다.

DSH용 대화 히스토리 리콜: 모든 과거 세션의 원본 텍스트에 대한 3계층(리터럴/퍼지/시맨틱) 검색, 완전 로컬 및 오프라인 — AI는 사용자가 말한 것을 절대 잊지 않습니다. `dsh.bundle.patch`를 통한 원커맨드 설치, 시맨틱 레이어는 워커 스레드에서 실행됩니다.

QQ 2007에서 영감을 받은 DSH 웹 스킨: 72개의 네이티브 테마 토큰, 스코프된 3패널 chrome, 오리지널 오프라인 아트와 픽셀 버디, 선택적 합성 전송 차임, 반응형/접근성 폴백, 설정의 가역 스위치.

DSH용 오프라인 진단: 환경, 프로필, 세션 상태에 걸친 19가지 검사, 설정의 "Doctor" 패널과 읽기 전용 JSON API 제공

모든 dsh 프롬프트를 로컬 agent-feedback-loop 피드백 메모리 파이프라인에 넣습니다 — 불만을 포착하고, 오프라인에서 성찰로 검토하며, 컴파일된 재발 규칙 컨텍스트를 해당 턴에 다시 첨부합니다. 프롬프트를 차단하지는 않습니다. agent-feedback-loop 런타임이 필요하며, 설치 후 agent-feedback-loop install을 실행하면 기존 dsh 프로필이 자동으로 연결됩니다.

오프라인 지식 공유를 위한 팀 지식베이스(FDE 박스 시나리오): 탐색, 전체 텍스트 검색, 정제 진입점. 원자료는 자동으로 대기열에 들어가고 직렬 봇 세션에 의해 위키 페이지로 정제됩니다(Karpathy LLM Wiki 패턴: 불변 원본, 2단계 정제, 로그 스트림, 월간 lint).

모든 요청을 네이티브 최대 노력 계층에 고정하고, 0~20 능력 슬라이더가 있는 모델별/모드별 추론 깊이 패널, 격리된 Velocity/Apex 프로필, 오프라인 추론 도구 상자를 추가합니다. 난독화된 빌드로 배포되며 상업적 사용은 허용되고 리버스 엔지니어링은 금지됩니다.

DSH용 PWA 플러그인 — 오프라인 지원, 서비스 워커 캐싱, 앱으로 설치 기능을 추가합니다.