플러그인

DeepSeek Harness용 서드파티 TUI 모드(dsh --profile pi-tui). 벤더링된 pi-tui 포크를 기반으로 하며, 메인 세션 루프는 물론 승인, 명령, 세션 전환 및 전문 검색, 그리고 프리셋, 스킬, 모델/설정 메뉴, 슬래시 명령을 다룹니다.

DeepSeek Harness용 Minecraft 개발 스킬과 도구: Paper/Spigot 플러그인, Fabric, Forge, NeoForge 모드, 주요 모드 대상 애드온 개발, Minecraft 1.7.10부터 26.x까지의 Gradle/JDK 빌드 설정을 다루는 8개 스킬. mc_scaffold 프로젝트 생성기와 mc_gradle Gradle 러너. 시작 전에 누락된 버전/플랫폼 정보를 묻는 intake 스킬. 4개의 내장 서브에이전트. 그리고 두 번째 Minecraft Architect 프리셋의 mc_codex 도구는 사용자 자신의 Codex CLI를 codex app-server 프로토콜로 실행해 뼈대를 작성하고, 이후 DSH가 표시된 메서드 본문을 채우고 빌드를 검증합니다.

ClearAI: DSH에 네이티브로 통합된 인식적 루프(The Epistemic Loop)입니다.

캐릭터 카드, 프리셋, 월드북 및 네이티브 DSH 대화와 함께 이어지는 내용을 복원하는 스와이프 분기를 갖춘 SillyTavern 호환 롤플레잉입니다.

IMAP/SMTP 이메일 도구(list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply)로 since/until 날짜 범위 필터, 읽음/안읽음/별표/이동을 위한 email_mark, 스레딩 헤더를 지원하는 답장/전체 답장/전달용 email_reply, QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud 프리셋, 다중 계정 지원, 전송 승인 게이트, 웹 설정 페이지, 그리고 증분 email_watch 검사기가 구동하는 고래 소녀 신규 메일 팝업을 제공합니다. Outlook OAuth2 장치 코드 로그인은 내장 커뮤니티 클라이언트를 통해 바로 작동하며, 계정이 자체 clientId를 제공할 수도 있습니다.

`workspace-write`와 `danger-full-access` 사이에 `auto` 권한 프리셋을 추가합니다: 분류기가 일상적인 샌드박스 에스컬레이션을 한 번 승인하고, 위험하거나 불확실한 요청은 계속 사람에게 전달됩니다.

모델과 토큰 예산을 각 역할에 맞춘 뒤, DSH가 작업 유형별 특화 서브에이전트를 위임하도록 하세요. 자동 설정과 역할별 추론 노력 및 도구 권한과 함께, 아키텍처 분석, UI/UX, 코드 구현, 코드베이스 탐색, 문서 조사까지 다룹니다.

DeepSeek Harness 범용 프리셋 강화 플러그인: 편집 가능한 프리셋 에디터(시스템/사용자/어시스턴트 항목 + 위장 모델 출력 사전 채우기).

DSH Web UI를 위한 배경화면과 선택적 Liquid Glass 아일랜드: Ice/Deepwater 프리셋, 가져오기, 배경화면 불투명도, 공식 라이트/다크/시스템 테마에서의 아일랜드별 블러 설정.

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH 이중 언어)용 Expert-mode 에이전트 프리셋: 수석 코디네이터와 17명의 도메인 전문가 서브에이전트의 자동 작업 위임. 기능: 태스크보드 스케줄러(파일 시스템 상태 머신 pending/ready/running/done/failed, 의존성 DAG, 원자적 클레임, 재시도, 충돌 복구), 품질 게이트(고위험 작업의 5단계 파이프라인: 요구사항 명확화, 구현, 검증, 독립 검토, 통합, 2라운드 재작업 한도), Five-Anchor 제약(턴별 검토/수렴/드리프트 방지/협업 확인/자원 인식), Near-distance Guidance(전문가별 ID/작업/출력 템플릿), 점진적 공개(약 28% 토큰 절약), 전문가 영속성, 전문가 간 파일 메시지 버스(직접 P2P 통신, 코디네이터 중계 0), 상호 검토, 경험 풀, 단순 작업 패스트 트랙, 자동 재시도를 통한 장애 복구. 전문가: 데이터 분석가, 카피라이터, 법무 검토, PM, 프론트엔드, UI/UX, 아키텍트, 소셜 미디어 운영, 그로스 해커, 퀀트 금융, 금융, 백엔드, DevOps, DB, QA, 보안.

공식 API와 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash를 위한 통합 앵커 에이전트 프리셋: Minimal-exact 2도구 최초 요청 부트스트랩, 모델을 인식하는 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

DSH 플러그인: DeepSeek V4 Flash 갓모드(opencode-go)를 위한 에이전트 프리셋 배포 패키지로, `dsh plugin add`로 설치하면 router-flash 프리셋이 자동으로 동기화됩니다.

공식 API 및 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash용 통합 앵커링 에이전트 프리셋: 최소하고 정확한 2개 도구를 사용한 첫 요청 부트스트랩, 모델 인식 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

Minta 메모리 엔진용 DSH 네이티브 통합 레이어: 공식 dsh-mcp-client 행을 구성하고, minta-memory-governance 스킬과 세션 시작 시 메모리 프리웜을 등록하며, Minta 에이전트 프리셋을 제공합니다. 19개의 MCP 도구를 제공하려면 별도로 배포된 Minta 엔진(Python/Docker)이 필요하며 — 없이는 사용할 수 없습니다.

DSH Web에 Xiaomi MiMo 텍스트 음성 변환을 추가합니다: 어시스턴트 메시지 읽어 주기, PCM 스트리밍, 프리셋 및 사용자 정의 음성 디자인, 브라우저 음성 폴백, 재생 컨트롤, 선택적 UI 사운드.

Auto 권한 프리셋용 카운트다운 폴백이 있는 LLM 보조 자동 승인: 정적 규칙, 리스크 티어, 브레이커 및 파일 감사.

DeepSeek Harness용 7가지 에이전트 프리셋 모드, 각 모드는 고정된 도구 경계, 모드별 모델 라우팅, fast/deep omd_task 위임 단계를 갖추고, 플랜-실행 루프(/mode, /start-work, 목표 기반 /ulw)와 모드 및 단계를 위해 모델을 리매핑하는 설정 페이지를 포함합니다.

세션별 할당량 추적, 엔진 폴백, 자격 증명 안전 설정, 재생성 기능이 있는 결과 카드와 함께 OpenAI Images 및 Zhipu CogView 프리셋을 사용하는 다중 엔진 텍스트-이미지 생성.

논문 읽기 워크벤치: 라이브러리 + PDF 리더 + 튜터 스타일 동반자. 답변은 클릭 가능한 페이지 번호를 인용해 PDF의 해당 위치로 이동하고 정확한 구절을 깜빡여 표시합니다. 논문을 벗어나지 않고 선택해서 질문할 수 있으며, 함께 제공되는 엄격 튜터 프리셋(읽기 계획, 섹션별 코칭, 세션을 넘나들며 추적되는 채점 퀴즈)을 갖추고, 원문 ↔ 중국어를 제자리에서 전환할 수 있습니다(babeldoc, 사전 설치 불필요). 로컬 전사와 검색 — 문서는 절대 당신의 컴퓨터를 떠나지 않습니다.

Programming Mode 에이전트 프리셋 번들: Superpowers 규율(스킬 우선, 구현 전 브레인스토밍, 코드 전 계획, TDD, 체계적 디버깅, 완료 전 검증)을 의무화한 페르소나의 표준 코딩 에이전트와 항상 켜진 Ponytail 코드량 규율(7단계 최소 코드 사다리, 기본값 full)을 제공합니다. 20개 스킬 전체(14 superpowers + 6 ponytail)를 번들로 제공하고, 모든 새 세션의 첫 요청에 전체 using-superpowers 스킬을 기계적으로 주입합니다.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

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

전역 중국어 모드: 컴포저 옆의 작은 알약형 스위치로 모든 프리셋의 시스템 프롬프트에 언어 요구사항을 주입합니다(완전한 페르소나는 예외). 응답, 사고, 도구 출력을 각각 중국어와 영어 사이에서 전환할 수 있으며, 고정된 프리셋도 지원합니다.

DSH 플러그인: MCP 서버, 스킬, 장면, 기억, 서브에이전트 페르소나, AGENTS.md 프리셋, 보관된 세션을 하나의 설정 패널에서 관리 — 하나의 장면으로 환경을 전환할 수 있고 모델도 이 모든 것을 도울 수 있습니다.