플러그인

DeepResearch 플러그인입니다(cordis).

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.

다중 엔진을 통합한 웹 검색, 페이지 가져오기, 자격 증명 없는 폴백을 갖춘 실시간 X(Twitter) 검색, DeepSeek Harness를 위한 딥 리서치와 병렬 멀티에이전트 리서치. 무료 계층: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP(모두 키 불필요, 실시간 상태 확인); api la

멀티 플랫폼 리서치·딥 서치 파이프라인: harvest_scout가 GitHub, Web, Twitter, Reddit, 샤오홍슈, Bilibili, YouTube를 병렬 탐색하고 harvest_deep_research가 종합 리서치 보고서를 자동 작성합니다. 추출, 교차 소스 검증, 신뢰성 감사도 제공.

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.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

코딩 에이전트를 위한 다중 엔진 웹 검색 — 하나의 SearchBoost 코어(융합 검색, fetch, X)와 MCP(Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), pi 확장, DeepSeek Harness 번들 어댑터

DeepSeek Harness용 역할 기반 다중 에이전트 팀입니다. /team 명령이 최대 12개의 전문 서브에이전트(프로덕트, 아키텍트, 리서치, UI, 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 보안, 리뷰어, QA, DevOps, 문서)를 구성하고, 공유 아티팩트(SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST) 위에서 9단계 게이트 파이프라인(명확화, 조사, 설계, 스펙 리뷰, 계획 승인, 구현, 리뷰, 테스트, 인도)을 실행합니다. 품질 게이트는 프롬프트로 요청하는 것이 아니라 플러그인 코드가 강제합니다: 미완료 작업은 완료로 표시할 수 없고, 품질 지적은 리뷰어나 QA 역할이 판정하며, 커버리지 부족이나 예산 초과 재작업은 오버레이와 /team status에 실시간으로 나타납니다. 라이브 팀 오버레이(단계, 역할별 모델이 있는 명단, 태스크 DAG, 아티팩트 미리보기, 결정 버튼), 세션을 넘어 재개되는 영구 팀 모드, 실행별 토큰 및 시간 집계를 제공합니다. 런타임 의존성 없음, 빌드 단계 없음.

재현 가능한 과학 워크벤치: 에이전트 기반 셀, 피드백/재실행 기능이 있는 인라인 그림, 매니페스트 기반 출처 추적, 환경 스냅샷, 출판 수준의 그림 작성 스킬(9개의 bio_* 도구 + 워크벤치 UI)을 제공합니다.

모듈식 AI 연구/엔지니어링 스킬 팩으로, dsh plugin add로 설치 가능하며 27개 스킬(보안 감사, 논문 읽기/쓰기, 그림 그리기, 개발 워크플로우, 스토리지 분석)을 ctx.skills에 등록합니다.

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.

DeepSeek Harness용 질문 주도 발견 연구 워크플로: QDD 에이전트 프리셋, 영구적인 수동 및 자동 실행, 감사 가능한 연구 패널을 제공합니다.

엄선된 연구 플러그인 마켓: 문헌 검색, 참고 문헌 관리, 작성 및 워크벤치를 위한 수동 검토 플러그인을 갖춘 Research plugins 페이지를 설정에 추가합니다. 검토된 버전에 고정된 원클릭 설치, 업데이트 및 제거, 패널에서 재시작, 그리고 자체 카탈로그에 대한 정확히 하나의 네트워크 요청을 제공합니다.

로컬 PDF 읽기, 지속적인 논문 라이브러리, 추적 가능한 근거 기록, 논문 간 비교 및 종합 도구를 추가합니다.

뇌에서 영감을 받은 인지 플러그인입니다. 강화 학습 신호와 함께 일화·의미·절차·감정 기억을 제공하고, 시간 트리거가 있는 목표 스택, 호기심 기반 자율 웹 조사, 선제적 이니셔티브를 지원합니다.

RigorQuant 프리셋 + 스킬 팩: 실증 및 계산 수학(경제, 금융, 포트폴리오)을 위한 무인 격리형 멀티 에이전트 리서치, 4단계 구현 전 검사 배터리와 jacobian/Lean 에스컬레이션 경로 포함

현재 시장 데이터에 대한 출처 규율을 갖춘 금융 리서치 워크플로와 포트폴리오 리스크 도구

DSH 학자 워크벤치: 로컬 논문 라이브러리 + Idea 책장 + 지식 그래프

에이전트 모드로서의 딥 리서치: 모델이 호출마다 다시 작성하는 스크립트 대신, 계획을 세우고, 연구자 자신이 선언한 격차에 의해 구동되는 적응형 병렬 라운드로 조사하며, 인용된 보고서를 종합한 다음 적대적으로 검토하는 하나의 검토된 루프. 라운드 예산에 도달하지 못한 질문은 삭제되지 않고 보고서에 명시됩니다.

codex-web-search-mcp를 DSH 네이티브 MCP 도구(mcp__codex-web-search__codex_web_search / codex_web_research / web_fetch)로 등록하여 모델과 무관하게 Codex 및 Grok 웹 검색과 심층 리서치를 제공합니다.

소스 페이지네이션이 유지되는 Grok 호환 웹 검색, Context7 및 Exa 문서 조회, 범위가 제한된 페이지 추출, 사이트 매핑, 오프라인 리서치 계획, 읽기 전용 진단 기능.

DSH Desktop 강화 플러그인으로 검증 가능한 사실을 드러냅니다. 제약은 관련될 때만 주입되어 유휴 대화에는 추가 토큰이 들지 않고, 주입은 계층화되어(세션 고정 텍스트는 시스템 프롬프트, 변동 내용은 꼬리 스냅샷) 프롬프트 캐시가 유효하게 유지됩니다. 규율: 매 턴을 질문/조사/논의/진단/실행으로 분류하고 경계를 강제합니다 — 질문 턴에서는 파일 편집 금지, 진단 턴에서는 요청 없는 수정 금지. 이번 세션에서 열지 않은 코드 줄 인용, 보지 않은 심볼에 대한 부정적 단정, 산출물과 맞지 않는 요구사항, '확인하지 않았다'를 '결정을 기다리는 중'으로 포장하는 행위를 모두 지적합니다. 답변은 사람을 위해 작성되며 코드·필드명·id는 처음 등장할 때 쉬운 말로 설명해야 합니다. 기억과 지식: 75%/90% 컨텍스트 경고와 세션 요약 내보내기(새 세션에서 'continue' 입력), 작업 디렉터리별로 세션을 넘어 축적되는 프로젝트 지식(자동 캡처, id로 삭제 가능). 검사 가능한 산출물: 작업 계약 / 변경 기록(자동 로깅, 미검증 항목은 인도 시 표시) / 가설 기록(결론은 근거 게이트를 통과해야 함) / 설계 결정. 대시보드와 페르소나: 라우팅, 트리거 적중, 블록 조립이 lume-metrics.jsonl에 기록되고 lume_metrics로 조회 가능하며, 페르소나는 채팅 로그·소설·대본·캐릭터 시트에서 증류하고 장기 및 임시 기억, 기억 성도, 페르소나 카드 내보내기/가져오기를 지원합니다.

DeepSeek Harness용 리서치 부채 가드: 코딩 에이전트가 반복적인 로컬 시행착오 전에 문서, GitHub 및 웹을 검색하도록 유도합니다.

요구사항 명확화, 구현 명세, 실행, 전달 검토, 수정 계획, 버그 진단, 출처 기반 조사를 위한 SpecWorkflow 스킬 팩을 등록한다.