플러그인

프로덕션급 DSH 도구 5종을 플러그인 하나에 묶었다(도구 슬롯 8개): Git 회귀 탐색(도입 지점·최근 변경·bisect·blame 경과), 로컬 코드 문맥을 곁들인 stack trace 해독, YAML/ENV/properties 설정 검증 및 오타 제안, 크로스 플랫폼 셸 이스케이프(POSIX/PowerShell/cmd), MyBatis Plus SQL 정적 검사(N+1, @Transactional 누락, LIKE 선행 %, SELECT *, WHERE 누락). npm 의존성 없이 모두 오프라인. bisect 도구 외에는 동시 실행 안전. 각 하위 플러그인은 dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor로 별도 설치 가능.

로컬 PNG 2개의 픽셀 단위 screenshot diff입니다. 첫 줄은 machine-readable `PIXEL_CHANGED=true|false`(assertion 가능), 이어 차이 비율, 영역 bbox, 최대 channel delta, MAE, 독립 HTML 비교 페이지를 제공합니다. absolute/fractional 좌표 ignore region으로 시계·커서 등 렌더링 노이즈를 제외합니다. 콘텐츠 인식 없이 변경 여부만 결정론적으로 답합니다. 완전 로컬, model/network/upload 없음.

dsh 에이전트를 위한 세션 간 메모리입니다. 기억·회상·재검증해 확인 없이 가정하지 않습니다.

API 회귀 및 승인 작업대입니다. 에이전트가 백엔드를 수정하기 전에 등록한 엔드포인트 응답을 저장하고 수정 후 모두 다시 실행합니다. 상태 코드, 추가/삭제 필드, delta가 포함된 숫자 이전→신규 값 등 구조화된 필드별 diff를 캡처한 소스 diff와 나란히 검토합니다. 각 엔드포인트를 하나씩 승인한 뒤 Markdown 또는 단일 HTML 보고서로 내보냅니다.

대화에서 IBM SPSS를 구동하는 논문·실증 분석 작업대입니다. `spss_check`(환경 자체 점검), `spss_variables`(.sav 변수의 라벨·유형·측정 수준·케이스 수 나열), `spss_data`(결측·이상값 확인용 사례 행 샘플), `spss_run`/`spss_run_file`(SPSS 구문 또는 .sps 실행, 상대 `CD` 및 `GET FILE` 경로 자동 재지정), `spss_analyze`(빈도, 기술통계, 카이제곱 교차표, t 검정, 일원 ANOVA, 상관, 선형 회귀 일괄 분석)를 제공합니다. 결과는 OMS에서 추출한 구조화 표입니다. SPSS 25~31 자동 탐지. MCP 서버는 의존성 없는 stdio 방식입니다.

DSH 시금석: ‘자체 개선’에 평가 단계를 추가합니다. 골든 테스트 사례로 변경 전후를 실행하고 점수화·비교해 좋으면 유지하고 나쁘면 되돌립니다.

에이전트 세션 회고 평가입니다. 저장된 로그에서 결정론적 평가 카드와 세션 간 회귀 차이를 생성합니다. 벤치마크 실행이나 LLM 심사자가 필요 없습니다.

DSH 설정 변경이 실제로 도움이 되었는지 측정합니다. 반복 가능한 사례를 등록하고 실행해 규칙, Skill, 모델 변경 전후의 결과를 비교합니다.

증거 우선 프런트엔드 릴리스 검사입니다. 실제 브라우저 콘텐츠, 접근성, 런타임, 네트워크, 기준선 회귀를 확인하고 스크린샷이 포함된 보고서를 만듭니다.

DeepSeek Harness Web GUI용 Codex 스타일 퍼지 스킬 검색입니다. 스킬 메뉴에서 /bug, /diag, /regression으로 diagnosing-bugs를 찾습니다.