플러그인

Ships the Alibaba Java coding guidelines, 44 selected rules, as an embedded harness skill, so writing, changing and reviewing Java code or DDL follows the handbook with a numbered self-check before delivery.

Startup self-check that compares against the last healthy baseline and reports missing loader entries, client modules and plugins skipped by compatibility checks, especially useful after DSH upgrades.

DSH용 DIY 워크플로 빌더입니다. 여러 단계의 프롬프트 워크플로를 구성하고 자체 점검 게이트, 엔진이 강제하는 점프 규칙, 에이전트 주도 실행, 실시간 실행 패널을 사용합니다.

세션을 중국 본토 사용자로 일관되게 설정합니다(ID 지역 코드, 전화번호 prefix, 통신사 ASN, locale, timezone). 시작 체크리스트와 자체 점검, 친구에게 전달할 패키지를 만드는 명령 하나를 제공합니다.

보관된 session을 방치된 디스크 데이터가 아니라 지속 가능한 메모리로 바꿉니다. 각 archive를 재사용 가능한 skill과 fact ledger(ADD/UPDATE/NOOP, `validUntil`, `supersededBy`)로 정리해 오래된 사실을 쌓지 않고 퇴역시킵니다. single-linkage 유사도로 topic cluster를 만듭니다. 진행 중 session도 read-only seq watermark로 digest하며 session log 바이트를 그대로 둡니다. 늘어나는 메모리에서 중복 사실 병합, 오래된 사실 퇴역, 중복 skill 통합은 opt-in 전에는 측정만 하며 완전 삭제 없이 supersede만 합니다.

McDonald's China 공식 MCP(mcp.mcd.cn)를 DSH로 가져옵니다. 직접 생성한 token을 붙여 넣으면 handshake 후 tools/list를 호출하고 모든 원격 도구를 `mcd_` 접두사의 네이티브 DSH 도구로 등록합니다. 상류 도구 추가/삭제는 코드 변경 없이 재시작만 하면 됩니다. 상시 도구 4개(mcd_status, mcd_test, mcd_tools, mcd_call)와 원클릭 연결 테스트 설정 페이지를 제공합니다. token은 이 기기의 `~/.dsh/dsh-mcd-mcp.json`(mode 600)에만 저장하며 저장소나 대화 컨텍스트에는 들어가지 않습니다.

DeepSeek Harness에서 Blender를 헤드리스로 실행합니다. `bpy` 스크립트를 실행하고 장면을 렌더링하며 glTF 자산을 내보냅니다. 모델링 요리책, 5.x 주의사항, 자산 파이프라인 플레이북을 skill로 포함해 에이전트가 자산을 전달하기 전에 형상을 자체 점검합니다.

게시 전에 결과물의 기하 사양을 대상 플랫폼과 확인합니다: pixel 크기·비율·dpi·파일 크기/형식·실제 인쇄 폭·색상 모드. 콘텐츠 적합성(QR, 텍스트/이미지 비율, 저작권, 금지 콘텐츠)은 다루지 않습니다. Python 표준 라이브러리만 사용하고 외부 패키지는 없으며 입력을 수정하지 않습니다. Python 3.8+. 플랫폼별 신뢰도와 함께 10개 플랫폼·20개 슬롯(WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, 학술지 제출, 인쇄, 고객 전달)을 지원하고 ID/중국어 이름/별칭을 퍼지 매칭합니다. 직접 요청하거나 게시 대상을 언급한 후 이미지 등이 파일로 저장되면 자동 점검합니다. 모두 통과하면 한 줄, 문제일 때만 상세 보고합니다. 학술지/인쇄는 pixel/dpi로 실제 폭을 계산해 dpi metadata가 맞아도 작은 인쇄물을 탐지합니다. 여러 이미지 게시물은 일관성을 확인해 이상 항목을 지목합니다.

codex-cua skill을 설치해 DeepSeek Harness에서 Codex computer use를 사용합니다. ChatGPT/Codex 데스크톱 앱에 포함된 runtime으로 Chrome과 macOS 네이티브 앱을 제어하며 지속 세션 client와 doctor self-check를 제공합니다. Chrome extension이 있는 ChatGPT/Codex 데스크톱 앱, Python 3.9+, macOS가 필요합니다.

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.

DeepSeek Harness composer용 인라인 이미지 칩입니다. 이미지를 붙여넣으면 본문에 번호가 매겨진 칩(image-1.png)으로 들어가며 마우스를 올려 미리 볼 수 있습니다. 이미지는 공식 첨부 파이프라인으로 전송되고 번호는 메시지마다 다시 시작합니다. 도크와 전송된 메시지의 썸네일에 순서 배지가 붙으며, 전송 전 자체 검사로 본문의 이름과 해당 메시지의 이미지가 맞지 않으면 경고합니다.

DeepSeek Harness 에이전트 루프용 구조화 판단 계층입니다. 위험 호출 게이트, 출력 자체 점검, 도구 범위 축소, 플러그형 판정 모델 기반 루프 가드를 제공합니다.

DSH 라이프사이클 이벤트 8종을 중복 제거, 조용한 시간대, 다이제스트 묶음 처리를 거쳐 7개 채널로 라우팅합니다. 심각도는 Bark, ntfy, Telegram, 웹훅이 실제 지원하는 필드에 매핑됩니다. 실패 전송은 지터 백오프로 재시도하며 재시작 후에도 유지됩니다. 채널별 회로 차단기가 다운된 엔드포인트 연속 호출을 막고 자체 점검은 조용히 멈추는 대신 중계 저하를 보고합니다.

DeepSeek Harness 입문 패키지입니다. 환영 흐름, 0→1 학습 경로, 상황별 플러그인 추천, 자체 점검표를 중국어 튜토리얼 저장소 dsh-handbook-zh와 함께 제공합니다.