플러그인

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

DSH 변경 인식 품질 루프입니다. 빠른 lint 피드백과 안전한 회귀 전용 수정을 제공하고 lint 차이, TypeScript, 영향받은 Vitest/Jest 테스트의 완료 여부를 제한적으로 확인합니다. Quality Receipt에서 신규 회귀와 기존 부채를 구분합니다.

DSH에 commercial-ui-ux 스킬을 등록합니다. 참조 문서 시스템과 품질 게이트를 통해 작업 인식형 상업 UI/UX/GUI 설계, 검토, 수정 및 구현(SaaS, 대시보드, 관리자 패널, 양식, 표, 디자인 시스템)을 제공합니다.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 스키마 검증된 15개 도구(메모리 + 품질 게이트)와 컨설팅 문서 생성 엔진의 L0 가드를 제공합니다. 전체 세션 프로토콜을 위해 @nyantused/folio-dsh-events와 함께 사용.

Anthropic canvas-design / web-artifacts-builder에서 적응한 디자인 아티팩트 스킬: 디자인 브리프를 포스터, 인포그래픽, 랜딩 페이지, 차트, 컴포넌트 목업 등의 독립형 HTML/SVG 아티팩트로 바꾸며, 전달 전 품질 체크리스트와 AI 티가 나는 패턴 목록을 포함한다.

DSH Web의 오른쪽 출력 도크: 보고서, 이미지, 데이터, 비디오, 오디오용 세션 범위 탭, 인라인 미리보기, 출력 품질 확인, 검색 가능한 턴별 기록을 제공합니다.

Bilibili/YouTube/Douyin/샤오홍슈에서 미디어를 감지하고 다운로드, 화질 및 포맷 분석 포함

DSH용 Git 커밋·푸시 자동화: 푸시 전 감사, 규칙 기반 품질 점수, SSH 키 생성, 3탭 설정 사이드바.

하나의 DSH 세션에서 내구성 있는 다중 에이전트 팀을 오케스트레이션: 캡틴이 멤버 서브에이전트를 생성하고, 품질 게이트를 갖춘 의존성 인식 작업 DAG를 구동하며, 영속적 사서함을 통해 조정하고, 실시간 활동 패널을 제공합니다.

완료된 각 어시스턴트 턴을 독립 리뷰어 모델로 감사하고 실패한 출력을 수정하도록 에이전트를 유도합니다. 턴마다 최대 2회 리뷰 라운드가 있으며 SOP 폴더 기준이 추가 리뷰 차원으로 주입됩니다.

Insta360 GO 3S용 자동 일일 콘텐츠 파이프라인: 수족관 영상의 BLE/WiFi 원격 촬영, 무선 가져오기, 의사결정 로그가 있는 ffmpeg 품질 평가, 자동 편집(세그먼트 선택, TTS 내레이션, 음악, 자막), biliup을 통한 Bilibili 업로드(기본값은 드라이런).

읽기 전용 SonarQube Community Build 도구: 인스턴스 상태, 브랜치 또는 풀 리퀘스트의 프로젝트 Quality Gate, 이슈 및 Security Hotspot 검색, 단일 핫스팟 상세 정보, 커버리지, 중복 또는 호출자가 선택한 측정값. 이슈 및 핫스팟 결과에는 컴포넌트 키, 파일 경로, 줄 및 텍스트 범위를 포함한 정규화된 위치가 포함됩니다.

품질 인식 에이전트 내 플러그인 검색: 매일 품질 점수 인덱스(설치 가능한 매니페스트, 큐레이션 목록, 라이선스, 활동)와 실시간 gh 검색을 병합하여 전체 dsh-plugin 항목을 순위 매기는 find_dsh_plugins 도구 — LLM API 비용 zero, 모든 결과에 위험 플래그와 정확한 설치 명령 제공.

iterate skill을 자율적인 폐루프 harness로 바꾼다. plan, 병렬 review, 원자적 수정, 검증, 루프, 자동 중지에 더해, review-only dry-run 모드와 보고서를 감사해 최종 review report를 내는 meta-review를 제공한다.

에이전트 산출물을 위한 독립 브라우저 승인 테스트입니다. JSON 사양을 입력하면 실제 Chromium 판정이 출력됩니다.

Deterministic goal-completion gate for DSH: a contract-first AC grammar with named failable check commands, a gate that re-runs every check itself (zero model trust), verdicts bound to a tree digest so file changes void passing verdicts, and a hard deny on false completion at update_goal via tools/pre-execute with a false-complete counter that blocks after two catches; scope-aware task-level claim handling (strict or goal-only) keeps multi-task Agent Teams loops from deadlocking.

Ponytail lazy-senior-dev mode as a native DeepSeek Harness skill, system-prompt section and six slash commands. Always available, level-switchable, no external process.

Usage dashboard: offline-scans session logs to chart daily/weekly/monthly tokens, estimated costs, model/tool/skill/command leaderboards, output speed, working hours and quality metrics; gridstack+ECharts cards are drag-and-drop composable, with custom formulas and AI arrangement (prompt round-trip import).

Generates a standard motor-repair procedure from the diagnosis and motor rating, with labour time, staffing and a quality-check point for each step.

Actionable quality diagnostics for DSH agent sessions, with tool-call evidence and next-step recommendations.

Stability audit for installed dsh plugins: static risk grading (hook surface, startup work, inject, entry, dep ranges) plus optional isolated install verification.

Image generation workbench and agent tool for DSH: one tool (ark9_generate_image) paints text-to-image and image-to-image via any OpenAI-compatible API. Channels are entirely user-configured - no bundled endpoint, you bring your own baseURL, key and model name (manual input supported). Agent-initiated generations are approval-gated by default: requests queue in the floating panel and nothing bills until you approve; approval is non-blocking (the agent replies "awaiting your approval" immediately, and results, denials or timeouts are injected back so the agent reports them in the next turn). Floating glass workbench with five tabs (Generate / Approvals / Prompts / History / About), aspect-ratio grid with quality-budget + 16px-alignment sizing, transparent background, batch up to 10 images as aggregated sub-tasks, prompt library with custom JSON sources fetched through a host proxy, persistent generation logs with one-click retry, multi-channel aggregation with per-channel model fetching, bilingual UI (zh/en), stroke-SVG icon set, config import/export. Registers as a Better Sidebar tab when dsh-better-sidebar is installed; stacks above the dsh-cua FAB when both are present.

Governs multi-model access, monthly credits, manual/quality/credit/auto routing, failure rerouting, and usage auditing for DSH.

DeepSeek Harness용 SOP 기반 비즈니스 Agent Teams입니다. captain/member agent 구성, 사람 또는 agent가 정의하는 SOP workflow(노드, 종속성, 품질 게이트, 수동 게이트), 이벤트 기반 작업 예약, 웹 대시보드(SOP 캔버스, 실행 보드).