플러그인

독립된 DSH Session과 프로바이더 기반 멤버를 기록을 병합하지 않고 조율합니다. 영속적인 네이티브 Room, ID와 연결된 `@` 멘션, 직접 전달, 브로드캐스트, 리더 전용 제어를 사용합니다.

각 작업은 한 모델로, 그 검토는 다른 모델로 라우팅하며, 자격 증거, 페일오버, 내구성 있는 저널을 제공합니다.

Claude Code 플러그인과 DSH 플러그인 양쪽으로 설치되는 단일 저장소: 6개의 엔지니어링 스킬(리서치, 아키텍처 탐색, 구현 오케스트레이션, 3축 diff 리뷰, 복잡도 감사, 뮤테이션 테스트)와 5개 서브에이전트를 디스패치하는 agentforge 도구 하나를 제공합니다.

opencode + oh-my-openagent(omo)를 재현하는 dsh 플러그인 + 에이전트 프리셋입니다. opencode의 툴체인과 시스템 프롬프트, omo의 다중 역할 서브에이전트 오케스트레이션, 브라우저 측 omo 역할 선택 + 역할별 모델/폴백 설정을 제공합니다.

femo(Flow Emerges Mag Opus) — 시나리오를 쓰듯 다중 에이전트 세계를 편성합니다. dsh 플러그인 버전은 엔진, 브리지, 시각적 편집기가 모두 하나의 폴더에 들어 있는 자체 완결형이며 폴더 전체를 옮기면 바로 사용할 수 있습니다.

DSH용 다중 머신·다중 에이전트 오케스트레이션 및 제어 평면: 기기 전반에서 Agent와 워크스페이스를 발견하고, 머신·저장소·역량·부하에 따라 작업을 로컬 또는 원격 Agent 런타임으로 라우팅하며, 진행 상황과 결과를 스트리밍하고, 승인을 전달하며, 연결이 끊긴 뒤에도 영속 작업을 복구합니다.

DeepSeek Harness 스웜용 Conversation Flow 옵저버빌리티. 토폴로지, 라우팅된 메시지 검사, HITL 일시정지, Live 팔로우, 하위 세션 탐색을 제공합니다.

DSH용 설정 기반 개발 작업 오케스트레이션: 작업/게이트웨이/휴먼 노드의 그래프 워크플로와 단계별 지속성을 제공하며, 에디터 내 AI 어시스턴트가 실시간 검증과 함께 대화를 통해 워크플로를 구성합니다. 문서는 노드에 일반 첨부 파일로 전달되며(선언 불필요), 파일은 작업 작업 공간에 배치되고 ${inputs.附件}는 줄바꿈으로 결합된 절대 경로를 제공하므로 노드는 자체 프롬프트로 이를 파싱합니다.

MCP를 통해 DSH에서 AItelier 파이프라인 실행: 39개 도구(읽기 22, 쓰기 17)로 다단계 SkillFlow 파이프라인을 생성, 실행, 검사, 편집, 내보내기, 가져오기. 단계는 DSH 세션이 아닌 AItelier에서 실행되며 run_id로 폴링되고, 엔진 강제 체크포인트에서 일시 중지하여 answer_checkpoint로 응답하며, 단계별 추적 및 단계 출력을 나중에 읽을 수 있도록 남깁니다. add_provider / map_model / edit_role은 개별 역할을 로컬 또는 더 저렴한 엔드포인트로 지정합니다. aitelier-pipelines 스킬을 번들.

DeepSeek Harness용 다중 에이전트 오케스트레이션 — 전문 에이전트, 태스크 오케스트레이션, 워크플로우 스킬.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 AI 프로젝트 오케스트레이션 워크벤치 및 CLI 플러그인: 승인 게이트 플래닝, Git worktree, 작업 실행, Issues 및 감사 가능한 증거.

장기 또는 명세가 불충분한 Harness 작업을 위해 지속적인 실행 계약, 재귀적 작업 그래프, 핵심 확인, 증거 게이트를 추가한다.

빠르고 직접적인 도구 실행을 위해 무거운 오케스트레이션을 제거한 DeepSeek Harness(dsh)용 울트라 슬림 일상 코딩 에이전트 프리셋

명령이 채팅을 대체하는 RTS 스타일 오케스트레이션 대시보드. 상주 commander 에이전트가 각 오더를 수락 기준이 포함된 작업 브리프로 분해하고, 유형이 지정된 subagent 부대(recon/engineer/medic/scribe)가 분리된 워크스페이스에서 이를 실행하며, 모든 세션은 이를 시작한 오더로 인덱싱됩니다.

최상위 세션에 대한 슈퍼바이저 스타일 워크플로 오케스트레이션: 확인 게이트가 있는 일괄 디스패치, 팀 워크스트림, 실행 중인 작업 조정, 유휴 대기 수집, 11개의 task_* 도구 및 /tasks 슬래시 명령에 걸친 실시간 모델 경로 검색.

DeepSeek Harness에서 AItelier를 서브에이전트로 사용합니다: SkillFlow 파이프라인 생성, 편집, 실행, 내보내기, 가져오기. 클라이언트 전용이며 실행 중인 AItelier 백엔드(Docker; README 참조)가 필요합니다.

Rewind / retry / fork 오케스트레이션(호스트) 및 conversation.chat.node 렌더러 교체(브라우저) — 사용자 말풍선의 메시지 편집/재시도 작업.

장기 태스크 오케스트레이션 루프. Codex가 계획·채점·리뷰를 맡고, DeepSeek가 실행하며, Kimi가 보조한다(시각적 승인, 요약, 상호 검증).

엄밀한 오픈 수학 연구 스위트. 정리 증명을 위해 적대적 감사, 연구 프로그램 관리, 파이프라인 오케스트레이션, Lean 4 형식화 감사를 맡는 4개의 agent skills(rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify)을 제공하며, CI 검증 테스트와 기계적 upstream 동기화를 포함한다.

DeepSeek Harness용 모델 네이티브 메타 에이전트 플러그인: 다섯 가지 에이전틱 워크플로 패턴(프롬프트 체이닝, 병렬 워커, 라우터, 슈퍼바이저, 평가 루프)으로부터 모델이 런타임에 작업별 워크플로를 합성하고 도구와 서브에이전트를 조율

Meeting rooms for DSH sessions: joining a room grants the right to convene and the duty to attend, and a session belongs to at most one room. Convening forks each participant in with its own completed-turn context and with its tools stripped, a moderator that carries no context chooses the speakers, and every turn is appended to disk as it is spoken. After adjournment each participant receives its own minutes as a user turn and resumes work.

Multi-agent task decomposition, DAG workflow orchestration, and prompt caching optimizer for DeepSeek Harness.

Agent preset plugin for DeepSeek Harness that triages every request, delegates implementation to an expert, and schedules parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus before an independent review gate. Ships with only 11 core experts out of the box; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification.

Group-chat multi-agent orchestration console for DSH: autonomous decision-making, task dispatch, verification and iterative optimization for long tasks; bundles its own backend, installs with `dsh plugin add`.