플러그인

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.

별도로 배포된 자체 호스팅 OwnDsh 서버에 DeepSeek Harness를 연결하여 팀 ID, 모델 액세스 제어, 할당량 및 사용량 감사를 제공하는 초기 단계 플러그인.

git의 일반 Markdown으로 자기 진화하는 팀 메모리: 38개의 베어 네임 메모리 도구와 매 어셈블리에서 재평가되는 프롬프트 시그널 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인, RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 포함. Claude Code (MCP) 및 OpenClaw 호스트와 하나의 데이터 저장소를 공유하며, DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

DSH 웹 클라이언트에 다중 사용자 설정 패널을 추가합니다: 사용 모드 선택, 온라인 상태 및 기기 바인딩을 갖춘 멤버 관리, 멤버별 메모리와 지식 베이스의 전환 또는 공유를 지원합니다.

오프라인 지식 공유를 위한 팀 지식베이스(FDE 박스 시나리오): 탐색, 전체 텍스트 검색, 정제 진입점. 원자료는 자동으로 대기열에 들어가고 직렬 봇 세션에 의해 위키 페이지로 정제됩니다(Karpathy LLM Wiki 패턴: 불변 원본, 2단계 정제, 로그 스트림, 월간 lint).

git 내 일반 Markdown으로 구현된 자기 진화형 팀 메모리: 38개의 이름 없는(bare-name) 메모리 도구와, 조립할 때마다 재평가되는 프롬프트 신호 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인입니다. RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 기능을 갖추고 있으며, Claude Code(MCP) 및 OpenClaw 호스트와 동일한 데이터 저장소를 공유합니다. DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

DeepSeek Harness용 재사용 가능한 Agent Team 프리셋입니다. Settings에서 이름이 지정된 Team을 저장하며, 자체 프롬프트와 도구 허용 목록이 있는 captain과 각자 provider/model 경로, reasoning effort, 프롬프트, 도구를 가진 멤버로 구성합니다. composer에서 현재 Session에 Team을 적용하면 captain 프롬프트를 설치하고 spawn_team_member, get_team_preset, update_team_preset 도구를 등록합니다.

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

MinerU로 PDF와 문서를 구조화된 Markdown으로 변환합니다. 파일을 MinerU 클라우드에 업로드하며 오프라인 모드는 없습니다.

DSH 토큰 사용량을 가챠 게임으로 바꿉니다: 토큰으로 몬스터를 먹여 코인을 얻고, 14명의 AI waifus(Kimi/GLM/Gemini/Claude 등)에서 뽑기하며, 유물을 강화하고, 일일 출석 보너스로 Balatro 스타일의 전투 팀을 구성합니다.

별칭, 기능 태그, 사용 지침을 활용해 위임된 각 작업을 최적의 구성 모델로 자동·지능적으로 라우팅한다. 반복 작업은 빠르고 저렴하게 유지하면서 복잡한 작업은 더 강력한 전문 모델로 보낸다. Web UI 또는 안내형 설정에서 모델 팀을 구성하고, 신뢰할 수 있는 결과 결합으로 전문가를 병렬 실행하며, 서브에이전트 뷰와 Better Sidebar의 Tasks 트리에서 선택된 모델을 한눈에 확인할 수 있다.

dsh 웹 GUI용 Wallpaper Engine 통합: 로컬 WE 라이브러리( Steam workshop 431960 + 로컬 프로젝트)를 스캔해 배경으로 사용하며, 이미지/비디오/웹은 네이티브 렌더링, scene 월페이퍼는 부드러운 정적 미리보기로 표시한다. 또한 벽지 디자인 패널(투명도, 범위, 채우기, 블러, 비네팅, fps, 패럴랙스, 캐러셀, 테마 연동)과 wallpaper_scan/list/set/config 에이전트 도구를 제공.

세션 딥링크, 전체 세션 내보내기(markdown/JSON), 페어링을 포함한 승인된 교차 세션 메시징, 다중 세션 작업을 위한 팀 명단·순환·복구 도구.

DeepSeek Harness용 멀티에이전트 오케스트레이션 preset입니다. chief orchestrator는 직접 구현하지 않고 요청을 분류한 뒤 PM expert에게 계획을 맡기고 통합 expert roster(목록·호출 도구)에서 구현 전문가에게 위임합니다. 의존성 DAG taskboard로 병렬 작업을 조정하고 파일 기반 message bus를 사용하며 독립 검토 통과 후 결과를 전달합니다. 핵심 expert 11명. 추가 팀(Agency agents EN/ZH, classic collections)은 Settings에서 GitHub/CDN 두 경로로 원클릭 다운로드하며 sha256 검증을 거칩니다. npm 패키지명은 dsh-expert-orchestrator이며 DSH >= 0.1.7-alpha.2가 필요합니다.

Agent Team의 구성원 수, 작업 수, 메시지 크기와 종료 시간 제한을 조정합니다.

팀원을 포함해 어떤 에이전트든 자신이 시작한 서브에이전트를 목록으로 보고, 제어하고, 중지할 수 있는 도구 3개입니다.

브라우저에서 Wallpaper Engine 장면 배경을 실시간으로 렌더링하고(three.js 플레이어와 Rust/WASM CPU 파티클 시뮬레이션) 동영상 및 웹 배경도 재생하며, 미리보기 이미지로 폴백합니다. Wallpaper Engine 런타임은 필요하지 않습니다. 로컬 Steam 창작마당 라이브러리(431960)를 자동 감지 또는 수동 경로로 스캔하고, 배경 선택, 라이브러리와 엔진 디렉터리, 글로우, 일시정지, 품질을 위한 설정 패널을 제공합니다.

dsh 웹 GUI용 Wallpaper Engine 통합: 로컬 WE 라이브러리( Steam workshop 431960 + 로컬 프로젝트)를 스캔해 배경으로 사용하며, 이미지/비디오/웹은 네이티브 렌더링, scene 월페이퍼는 부드러운 정적 미리보기로 표시한다. 또한 wallpaper-design 패널(투명도, 범위, 블러, 비네팅, fps, 패럴랙스, 캐러셀, 테마 연동)과 wallpaper_scan/list/set/config 에이전트 도구를 제공.

DSH용 딥 협업 글쓰기 에이전트: 편집 쌍에서 사용자별 문체 학습, clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery 흐름, 프로젝트에서 보고서로 종합(실험 보고서/제품 소개/설문/README), 41개 MCP 도구, 인앱 파일 미리보기를 갖춘 웹 선택 개선 UI.

DeepSeek Harness Web UI에 "Work Roles" 탭과 픽셀 아트 사무실 오버레이를 추가합니다: 검색, EN/ZH 전환 및 부서 필터를 갖춘 내장 역할 카드 508개(The Agency 255 + agency-agents-zh 253), 서기·타이핑·서성임 동작을 하는 드래그 가능한 Canvas 2D 픽셀 캐릭터, AI에 연결할 수 있는 유휴 채팅을 제공합니다. 한 번의 npm 명령으로 설치하며 dsh 소스 변경이 필요 없습니다.

메인 모델을 디스패처로 바꾸고 하위 작업을 6개 풀(economy/mechanical/main/hard/vision/review)에 라우팅합니다. 순위 지정과 경로별 reasoning-effort 고정을 제공합니다. context watermark 50k/90k/130k가 조기 위임을 유도하고 강제 단계에서는 백업 세션 분기, handover 문서 작성, 압축 후 진행 중인 하위 에이전트를 잃지 않고 계속합니다. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover로 같은 동작을 직접 제어합니다. 선택형 Agent Teams mode는 지속 teammate와 공유 작업 보드를 추가합니다. /vision은 vision 풀로 텍스트 전용 모델의 이미지 처리를 지원합니다. 단계별 검증은 큰 diff를 tester와 독립 reviewer에게 보냅니다. Settings UI, README, 대화/code-comment/문서 언어 설정은 11개 언어(en, zh, zh-TW, ja, ko, de, es, fr, it, pt, ru)를 지원합니다. 강제 설정이 없으면 플러그인 UI는 DSH 앱 locale을 따릅니다. MySQL/Redis 읽기 전용 검증, commit 메시지 생성, 요구사항/설계 문서 규칙의 3개 skill을 포함합니다.

DeepSeek Harness용 판단 코어입니다. 인지 루프가 각 판단의 출처와 귀속을 기록하고 계획을 마무리하며, hippocampus memory는 경험을 journal ledger, episodic archive, 낮은 신뢰도 감쇠로 지식화합니다. 아키텍처에서 판단 책임, 일관된 기준, 출처 연결을 정의하고 dsh-linghun-assembler를 통해 A2A 메모리 관리 팀을 제공합니다. DSH ^0.1.0-rc.7 필요(rc.2 지원).

작업 범위 Git worktree 격리, 상태 기반 전달 전환, 오프 컨텍스트 메모리를 갖춘 AI 에이전트 팀용 라이프사이클 오케스트레이션 엔진입니다.

DeepSeek Harness용 런타임 확장 모음: 콜드 스타트 깨우기가 있는 세션 간 메일함, 에이전트 팀(캡틴 + 멤버 + 의존성 작업 보드 + team_wait), 에스컬레이션 승인이 있는 하위 에이전트 생성 정책, 작업 인식 라우팅 프리셋, 플러그인 마켓, 스킬 관리자 및 런타임 인젝터.