플러그인

DSH 웹 GUI용 Catppuccin 테마 + 전환 가능한 글래스모피즘 스킨: Latte, Frappé, Macchiato, Mocha가 네이티브 테마 런타임에 등록되어 있고, 선택이 저장되는 원클릭 전환, 상단 바·사이드바·작성창·통계 줄·궤적 뷰에 조정 가능한 프로스트 글래스 효과를 제공합니다.

tnnevol DSH 플러그인이 공유하는 Semi Design 패키지의 컴포넌트 체크리스트로, 대화 헤더의 `Semi UI` 버튼에서 열립니다: 입력, 폼, 셀렉터, 트리부터 테이블, 카드, 오버레이, 피드백까지 일곱 개의 사이드바 그룹으로 구성된 35개 컴포넌트와 다중 계정 케이스 페이지를 제공하며, 각 컴포넌트는 한 줄 설명과 페이지 개요와 함께 라이브로 렌더링되고 라이트, 다크, 시스템 따르기 미리보기를 지원합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`로 설치하세요.

API 키 대신 브라우저 OAuth로 로그인하는 DeepSeek Harness용 Tencent CodeBuddy 모델 프로바이더: 각 모델의 컨텍스트, 출력, 도구 호출, reasoning, 이미지 기능과 함께 CodeBuddy 모델 카탈로그를 나열하고, 여러 계정을 유지하며 사용 가능한 다음 계정으로 자동 페일오버하고, token 및 크레딧 사용량 패널과 함께 컴포저에 남은 쿼터를 표시하며, 계정별로 자동화 가능한 CodeBuddy 성장 과제를 실행 로그와 함께 완료합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`로 설치하세요.

Blender 3D 제작 플러그인으로, 30가지 모델링/재구성 스킬, 13개의 런타임 도구, 참조 피팅·렌더링·검증·애니메이션·포터블 내보내기를 위한 26개의 결정적 헬퍼를 제공하며 `dsh-blender`로 설치할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 탭 관리 패널: 캐릭터 카드, 월드북, 프리셋(세션별 격리), 메모리 요약, 캐릭터 관계망, 원클릭 플롯 선택지, NSFW 모드. 전체 경험에는 dsh-muv-engine과 dsh-muv-table도 필요합니다(상태 바, 플롯, 변수 테이블 렌더링).

DeepSeek Harness용 멀티 모델 평의회: 각 모델이 독립적으로 답변하고 익명 상호 리뷰를 거쳐 검증 가능한 최종 결정을 내립니다.

번들 런타임 의존성이나 외부 서비스 없이 로컬 전용으로 동작하는 프로젝트 메모리: 단일 진실 공급원으로서의 JSON과 생성되는 PROJECT_MEMORY.md, 프롬프트 접두사 캐시 안정성을 위한 토큰 제한 세션 고정 Hot Memory, 캐시된 크로스 프로젝트 BM25 회상, 신뢰할 수 있는 세션/턴 출처, 쓰기 전 중복/충돌 거버넌스의 설명 가능성, 편집 가능한 중요도/핀/태그/대체/아카이브 수명 주기, 구성 가능한 최상위 턴 종료 증류, 그리고 검색·검사·진단·라이브 설정을 위한 이중 언어 Web GUI.

무료 Edge TTS 또는 사용자 자신의 RVC 음성 모델로 어시스턴트의 답변을 소리 내어 읽어줍니다: 읽어주기 버튼 + 자동 읽기, 적응형 청크 분할 점진적 재생(끊김 없는 긴 낭독), 레지스트리에서 보이스팩 원클릭 설치, 휴대용 RVC 런타임을 제공합니다.

지속적 자기 진화: 세션 트래젝토리를 바탕으로 프롬프트, 메모리, 스킬, 서브에이전트 스펙 등 harness 상태를 버전 관리·감사·롤백 가능하게 개선하며, 검토 게이트와 핫 리로드되는 스킬을 지원합니다.

DeepSeek Harness와 플러그인의 업데이트 관리: 메인 프로그램과 설치된 모든 플러그인에 대해 semver를 인식하는 npm/GitHub 이중 소스 검사를 수행하고, 업데이트 가능한 항목을 보여 주는 로캘 대응 배너(zh/en)를 표시하며, 원클릭 업데이트를 제공한다(메인 프로그램은 백업, 무결성 검사, 실패 시 롤백 포함. 플러그인은 임시 디렉터리를 통해 다른 패키지를 건드리지 않고 설치). 업데이트 후에는 watchdog이 보호하는 재시작을 수행한다. 설정 페이지에는 각 플러그인의 버전 램프, 실시간 업데이트 진행률, 배너/알림 토글이 추가된다.

설정에서 DSH Web 대화 UI 실시간 조정: 메시지 글꼴 크기, Claude Desktop 스타일 마크다운 테이블, 대화 상자 너비, 선택 가능한 타임라인 레일, 그리고 분기 관리, 파일별 diff, 커밋 및 푸시를 지원하는 GitBar.

리서치 에이전트 스위트입니다: 감사 가능한 증거 체인을 갖춘 장기 목표 제어, cron 스케줄링, 멀티 에이전트 전문가 팀, 자기 진화형 리서치 메모리(FTS5 + RRF 회상), 프로젝트 워크스페이스, 커스텀 워크스페이스 UI를 제공합니다.

DeepSeek Harness Web UI용 풀 듀플렉스 음성 모드: 토글(2초 일시정지 자동 전송) 또는 zipformer2 스트리밍 ASR로 편집 가능한 초안으로의 홀드 투 토크 받아쓰기, 선택 가능한 웨이크 워드 지원; 라이브 캡션이 포함된 문장별 Edge TTS 읽어주기, 말하는 동안 재생과 실행 중인 턴을 중단(진짜 barge-in). 온디바이스 ASR, API 키 불필요.

DeepSeek Harness 대화를 위한 편집 가능한 Excalidraw 다이어그램.

Smart Charts 스킬: CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON 데이터 파일을 독립형 인터랙티브 ECharts HTML로 바꿔 줍니다 — 오프라인 지도를 포함한 32가지 차트 유형, 3가지 테마, CDN 불필요. --profile 데이터 프로필(열별 dtype, 카디널리티, 결측률, 샘플, 통계, 엔티티 그레인, 인사이트 신호) 덕분에 에이전트가 데이터를 읽고 차트를 직접 고를 수 있습니다. 각 차트에는 팩트 시트(plot_stats + data_preview)가 내장되며 그 수치만 인용 가능한 값입니다. LLM 변환 코드는 제한된 샌드박스(블랙리스트 + AST 화이트리스트 + 안전한 내장 함수)에서 실행됩니다. --doctor는 Python 환경을 자가 점검합니다. 완전 오프라인, ECharts 번들 포함.

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

dsh를 위한 화이트박스 인과 가드레일: 모든 도구 호출은 결정적 인과 논리 체인을 따라 실행 전에 심사된다 — 파괴적 작업과 자격 증명 파일 작업을 차단하고, 반복되는 경계 위반은 상향 처리하며, 검증되어 수정될 때까지 오류가 나는 연결을 끊고, 감사 불가능한 실행에는 위험 판정을 내린다; 완전 로컬로 동작하며 API 비용은 0이고, 6개의 화이트박스 자체 점검 도구를 포함한다.

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

유체 배경, 탄성 포인터 그리드, 움직이는 물고기, 조절 가능한 효과를 갖춘 DeepSeek Harness 홈페이지의 웹 테마를 재현합니다.

MinerU 기반의 제공자 독립적인 DSH 문서 파싱으로, 기본 백그라운드 작업, 변경 불가 결과, 안전한 요청 병합을 지원한다.

DeepSeek Harness를 위한 가볍고 선택 가능한 스마트 라우팅 모드입니다.

DeepSeek Harness용 '단일 코어 집필' 플러그인: 양자화된 소형 모델에 맞춰 도구를 철저히 간소화하고 출력을 견고하게 했으며, 온디바이스 모델로 장편 소설 파이프라인을 로컬에서 실행하기에 적합합니다.

DeepSeek Harness용 시각적 라운드테이블 회의입니다. 원형에 배치된 전문가 노드와 방향성 엣지, 집계 게이트웨이, 블랙박스 worker 모델을 위한 proxy thinking, 그리고 관점별 endorse/reject가 가능한 확정된 계획에 대한 적대적 검토(red-team)를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.