플러그인

DeepSeek Harness용 토큰 효율적 페르소나 런타임으로, 로컬 catgirl 렌더링과 점진적 도구 스키마 공개를 제공한다.

에이전트 개인화: 웹 UI 패널(자기소개, 답변 스타일 및 톤, 제목/리스트와 이모지 특성, 출력 언어, 사용자 지정 지시) 및 /soul 명령어 제공. 닉네임/직업/소개/스타일/특성/언어를 시스템 프롬프트로 컴파일하여 활성 세션에 재주입. 다른 플러그인을 위한 soulConfig 및 에이전트가 호출할 수 있는 set_persona 도구 노출.

로컬에 정의된 사용자 지정 에이전트를 dsh에서 호출 가능한 서브에이전트로 등록합니다: 메인 대화가 use_agent로 이름을 지정해 어떤 에이전트든 호출하며, 각각 고유한 페르소나를 가진 실제 dsh 서브에이전트로 실행됩니다. 중단된 실행의 브레이크포인트 재개도 지원합니다.

iLink 프로토콜을 통한 DeepSeek Harness용 양방향 WeChat 브리지: QR 스캔으로 개인 WeChat을 바인딩하고 채팅 박스에서 로컬 DSH 에이전트와 채팅(텍스트, 이미지, 음성-텍스트, 파일); 웹 설정 패널이 바인딩/시작/중지/상태를 처리하고, 프로젝트-세션 바인딩은 데스크톱에서 대화를 계속하며, 능동 wechat_notify 푸시는 스로틀링을 포함하고, 순수 Node 데몬이 Windows/macOS/Linux에서 실행됩니다.

캐릭터 일관성 툴킷: 성격 프로필 카드, 외모 가중치 통계, 장편 소설용 행동 드리프트 감지.

DSH 플러그인: 설정 페이지에서 시스템 프롬프트(배포 페르소나)를 실시간 미리보기와 함께 편집합니다.

/pua 명령을 추가하여 에이전트가 완료를 주장하기 전에 다른 접근 방식을 시도하고 결과를 검증하도록 유도합니다. 15가지 회사 스타일, 페르소나 모드, 전역 및 대화별 설정, 검증 명령이 통과하거나 반복 한도에 도달하거나 사용자가 취소할 때까지 계속되는 선택적 루프를 제공합니다.

전문가 관리자: ntd 형식의 전문가 및 전문가 팀(plugin.json + Agent MD + skill 세트)을 관리하고, 내장된 50개 이상의 전문가 마켓에서 찾아보고 설치하며, 모델 디렉토리 토큰을 소비하지 않고 /expert-<name>을 통해 전문가 페르소나로 작업을 실행합니다.

이름 있는 서브에이전트 목록입니다. 역할 항목(model, persona, tool filter, depth, background mode)을 핫 리로드되는 설정 페이지에서 관리하고, 모델은 list_subagents로 하나를 선택해 delegate로 id 기준 위임합니다. 전경, 백그라운드, 또는 계속 가능한 모드가 있습니다.

장기 크로스 세션 마크다운 메모리(LLM-Wiki 구조 및 SOUL.md 페르소나 포함). 세션 시작 시 주입(기본적으로 첫 사용자 메시지 이후 및 활성 세션에서만). remember/recall/consolidate/forget 워크플로, 내장 메모리 스킬, pack/unpack 마이그레이션 도구, 유휴 시 1인칭 회상 nudge(동반자 목소리로 실제 기억을 표면화) 포함.

DSH용 호스트별 개인화 기능입니다: 커스텀 지시사항, 로컬 장기 메모리, 답변 톤 프리셋을 제공합니다.

DeepTutor 튜터링 브리지: 심층 설명, 자가 테스트 질문, 학습 경로 계획, 개인 지식 베이스 검색(RAG), deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 도구를 통한 노트 보관.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

3D printing & additive manufacturing plugin for DeepSeek Harness: parametric STL generation, calibration G-code, STL/G-code analysis, toolpath rendering and PrusaSlicer bridge, plus 5 skills and a concise persona optimized for local models.

Local-first personal usage insights in Settings, with 1/7/30-day token heatmaps and a 30-day calendar, token composition, model mix, and skill-call status.

DSH Desktop 강화 플러그인: 세션별 작업 실행 규율과 진정한 관계. 규율: 적응형 프로토콜 계층(채팅은 short / 작업은 full / 추론 모델은 lean), Q&A, 조회, 토론, 진단, 실행 전반의 의도 라우팅(진단은 요청받지 않으면 절대 수정하지 않음), 증거 최신성(로그나 오래된 오류를 인용하기 전에 타임스탬프와 인과 관계 확인), 실제 도구 결과 검증(실패하거나 알 수 없는 결과는 절대 완료로 보고되지 않음), 반복 실패에 대한 자가 치유와 세션 간 반성 루프, 호스트가 기록을 응축한 후 상태를 재고정하는 압축 인식, 그리고 문서 능력 인식(문서 도구를 탐지하고 그에 따라 제한: 도구가 있으면 쓰기 전에 읽고 완료라고 주장하기 전에 다시 읽음; 없으면 바이너리 office 파일을 수동 파싱하는 대신 경계를 명시). 페르소나: 채팅 로그, 소설, 스크립트 및 캐릭터 설정 문서에서 실제 자료 통계에 고정된 어조, 캐치프레이즈, 응답 길이로 이름 있는 캐릭터를 증류; 시간 제한이 있는 사실의 자동 만료가 있는 장기 메모리, 스타일 규칙으로 캡처된 수정 사항, 코퍼스로 고정된 승인된 응답, 사용에 따라 수렴하는 양방향 피드백, 메모리 별 지도, 페르소나 카드 내보내기/가져오기. 제약 조건은 관련될 때만 주입되므로 유휴 채팅은 추가 토큰을 지불하지 않습니다.

전역 및 작업 공간별 AGENTS.md 설정 패널. 정체성과 페르소나 주입, 런타임 컨텍스트 토글, 결과 알림 제공.

계층적 장기 기억 MCP 서버: 원시 턴 → 작업 조각 → 일일 요약 → 주제 인덱스, 로컬 MiniLM 384차원 임베딩 또는 OpenAI 호환 API 백엔드, 시맨틱 + Jaccard 폴백 검색, 한 번의 명령으로 DSH 플러그인 설치.

DeepSeek Harness용 스킬 스튜디오: 모든 에이전트 스킬(이름, 설명, 소스, 중첩 플래그, 모델/사용자 호출)을 시각화하고 SKILL.md 본문 전체를 보고 편집하며, 모델/사용자 호출을 전환하고, DSH 세션 로그를 마이닝해 에이전트가 자동 로드하는 재사용 가능한 개인 스킬을 추출합니다. 웹 설정 패널과 skillmgr_* / skillmgr_extract_* 도구에서 사용.

DeepSeek Harness용 Windows 최소 에이전트 프리셋: 고정된 한 줄 페르소나, 도구 3개, 런타임 컨텍스트 없음.

DeepSeek Harness용 Bot Mode: 아바타와 페르소나를 갖춘 명명된 봇 명단과 봇별 채팅을 제공하며, 각 봇은 턴 간에 메모리를 유지하는 내구성 있고 계속 가능한 하위 에이전트 세션 하나로 지원됩니다.

DSH용 Hana 스타일 어시스턴트 관리자: 시각적 프리셋 관리(카드, yuan 성격, 아바타 자르기)와 완전한 Hana 메모리 스택(순환 요약, 계층형 컴파일, SQLite 사실 저장소, 심층 메모리)을 제공합니다.

서브에이전트 위임을 위한 호출별 model, provider, persona, toolFilter 오버라이드, @preset: 참조와 provider/model 복합 id 지원

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.