플러그인

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

캐시 안정적 점진적 도구 탐색: 모든 요청에 고정된 tool_search와 tool_dispatch 표면, 인메모리 카탈로그 검색, Harness 파이프라인을 통한 중첩 디스패치, 탐색 전반에 걸쳐 바이트 안정적인 네이티브 도구 목록.

Cordis /hongtou 명령: 2단계 파이프라인 (LLM 구조화 JSON + 결정론적 Word 2003 XML 템플릿 렌더링)

DeepSeek Harness용 계층형 토큰 최적화 파이프라인: 출력 레더, MCP 지연 로딩, 압축 드라이버, 캐시 적중 보고. 실제 DSH 플러그인 API 위에 구축; 긴 세션에서 입력을 약 40~60% 절감.

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

DeepSeek Harness용 게이트형 수학-모델링 스킬 모음: 5단계 파이프라인에 단계 게이트, 논문식 작성 패턴, 민감도 분석, 통계적 진단, 대회 프리셋을 포함.

모델 고가용성 페일오버(격리, 서킷 브레이킹, 프로브 복구)와 서브에이전트 오케스트레이션(fanout/pipeline/supervisor)을 이중 언어 설정 UI와 함께 제공합니다.

DSH용 Karpathy LLM Wiki 패턴 지식베이스: wiki-write/wiki-search 스킬, 무의존 파이프라인(lint/index/mnemon 메모리 동기화/품질 피드백), schema와 지식 미리보기를 주입하는 최소 수명 주기 플러그인, Ollama 호환 프록시를 통한 SiliconFlow 시맨틱 리콜.

WeChat 공식 계정 AI 글쓰기 파이프라인: 6단계 기사 실행(주제, 개요, 초안, 게이트, 렌더, 이미지), 론치 브리프 계약, 항목별 AI 요약이 있는 핫토픽 보드, 초안함으로의 RRULE 스케줄링, 워크벤치 UI와 채팅 도구 및 /wewrite 명령, 초안함 푸시 전에 페일 클로즈드 호스트 승인을 제공합니다.

오케스트레이터, 플래너, 지식베이스 브리지, 개발자와 두 명의 리뷰어로 구성된 6개의 전문 DSH 에이전트가 관리되는 스웜입니다. 요구사항을 엄격한 단계 파이프라인으로 바꾸어 각 산출물이 다음 단계 시작 전에 구조화된 증거로 자신을 입증해야 합니다. 리뷰어는 읽기 전용이며, 코드 병합은 리뷰 통과 후에만 이뤄지고, append-only 이벤트 로그가 라이브 칸반 보드에서 전체 재생과 감사를 제공합니다. 설계는 Hermes Agent 칸반에서 영감을 받았습니다.

DeepSeek Harness를 Hermes 파이프라인에 연결합니다: 디스패치 스펙 템플릿, 모델 등급별 라우팅, 오케스트레이터 실행 품질 게이트, git 단일 작성자 규칙을 SKILL.md 팩(번들 설치 가능)으로 제공합니다.

DSH 웹 UI용 Models+ 설정 페이지: 공식 설정 파이프라인으로 저장되는 모델별 추론 노력 테이블, 입력 모달리티, 호환 플래그를 제공하고, models.dev 메타데이터 프리필과 API 키 관리를 지원합니다.

DeepSeek Harness용 Math Agent Framework: 기호 도출 엔진(CES / 이차형식 / ODE / PDE), SymPy 검증, Lean 4 컴파일러 검증 형식 증명, QED 스타일 다중 에이전트 적대적 검증을 제공하며, Python 엔진을 연결하는 TS 셸을 통해 네이티브 DSH 도구로 노출됩니다. math-agent-framework 리포지토리를 클론하고 `pip install -r requirements.txt`를 실행해야 하며, MATH_AGENT_HOME이 리포지토리 루트를 가리켜야 합니다. 모든 결과에는 출처 정보(엔진 버전, 시드, 허용 오차)가 포함되며 신뢰할 수 없는 데이터로 표시됩니다.

vision-exp 모델용 대용량 이미지 인식: 무손실 800×800 타일 인식(smart/pipeline/full), 전처리 및 손글씨 라우팅을 포함한 로컬 OCR, DirectML/CUDA/OpenVINO 선택적 멀티벤더 GPU(CPU 자동 폴백).

DeepSeek Harness 웹 UI에서 에이전트 응답을 공급자 폴백 체인(OpenAI, ElevenLabs, Google, Azure, Groq, Deepgram, OpenRouter, Edge, Piper, eSpeak)을 통해 읽어줍니다. 실패하거나 속도 제한된 공급자는 침묵하는 대신 다음 공급자로 넘어갑니다.

가상 제품 팀 에이전트 프리셋: 사용자 주도 대화가 아이디어부터 출시, 프로모션, 운영 제품까지 전체 12단계 파이프라인을 단계별 게이트 및 단계별 스킬과 함께 안내합니다.

프로젝트 결정을 채팅 기록 대신 일반 Markdown으로 보관합니다. 메인 문서와 모듈별 문서에 각 항목의 file:line 인용을 기록합니다. 에이전트가 질문해 미결 사항을 확정하고 작업 복잡도·확장성·유지보수성·코드 품질·재사용성 5개 축의 점수를 산출해 모델 선택 옆 버튼에 표시합니다. 세션 하나에 여러 프로젝트를 연결할 수 있으며 small/medium/large 규모에 따라 항목 한도가 넓어집니다. 트리거 단어가 나타나면 메인 문서의 재사용 파이프라인 섹션을 주입합니다.

Odoo를 위한 스펙 주도 개발 파이프라인: 도구 15개가 요청을 불변 스펙에서 아키텍처를 거쳐 모듈 코드나 라이브 구성까지 이끌고, 실제 Odoo 인스턴스의 증거로 뒷받침된 지속적 판정을 요구합니다. fail-closed 게이트, 선언된 환경에서의 사람 승인 배치, Odoo 자체 CSV/Excel 임포터, 플러그인을 통해 기록된 데이터를 되돌리는 저널을 포함합니다.

DSH용 계층형 메모리입니다. Agent용 10개 도구( memory_add, memory_delete, memory_import 등 고권한 쓰기, memory_ruminate 제어, 메모리 그래프 검색·확장)를 제공하며 L0-L3 증류 파이프라인으로 각 모델 단계 전에 관련 기억을 검색해 주입합니다.

dsh 웹 GUI를 위한 전체 파이프라인 중국어 번역: 스트리밍되는 모델 추론의 실시간 번역, 각 영어 답변 아래의 인플레이스 중국어, 도구 출력 및 도구 호출 설명의 한 줄 중국어 요약을 제공합니다. 세션 기록에는 절대 들어가지 않는 독립형 제공자 요청입니다.

DeepSeek Harness용 플러그인 신뢰 파이프라인: 판정이 포함된 결정론적 정적 검사, 허니팟 유인을 사용하는 옵트인 런타임 가드, 에이전트 감사 프로토콜 skill 및 브라우저 실드 상태 표시등을 제공합니다. 경보 전용이며 강제 기능은 아닙니다.

고객 프로젝트 팀용 진행 보드입니다. 기본/거버넌스 템플릿 또는 사용자 지정 단계 파이프라인과 담당자, 기한, 승인 기준, DoD가 있는 카드를 제공합니다. 단계 변경 시 인계 감사 로그를 자동 기록하며 진행/위험/차단 요인/결정 로그, 주간 Markdown 고객 보고서, loopback 전용 드래그 앤 드롭 보드, 읽기 전용 HTML 내보내기도 포함합니다. 상태는 워크스페이스의 delivery.json에 저장되며 delivery_* 도구 11개와 /delivery 명령을 제공합니다.

DeepSeek Harness에서 보낸 사용자 메시지를 Markdown으로 렌더링합니다. 호스트 자체 Markdown 처리기를 사용해 각 메시지 말풍선에 목록, 코드, 표, 인용, 인라인 서식을 표시합니다. 대기열, 미리보기, 작성창은 기존처럼 일반 텍스트로 표시됩니다.

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.