플러그인

dsh용 라운드별 reasoning_effort 옵티마이저 — 간단한 도구 호출의 경우 reasoning을 자동으로 낮추고, 무거운 작업의 경우 다시 올려 도구 호출 사이의 사고 시간을 줄입니다.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.

완료된 턴을 최종 결론으로 접고, 구분선으로 사고 과정과 본문을 분리하며, 좌우에 도킹 가능한 레일에서 라인 또는 도트 마크, 선택적 링과 호버 요약과 함께 턴 사이를 이동할 수 있습니다. 호스트 우측 가장자리의 TurnNavigator를 숨기고, 이전 기록을 불러오며, 미리 채워진 진단 issue를 열 수도 있습니다.

DSH 세션 상태를 cc-pet 데스크톱 펫 말풍선으로 연결해 thinking, tool calls, 완료를 실시간으로 보여줍니다. npm에서는 `dsh-pet-bridge`로 배포됩니다.

DeepSeek Harness에서 확정된 어시스턴트 답변에 편집 액션을 추가하여 답변 텍스트나 추론 체인을 다시 쓸 수 있게 합니다. 편집 내용은 surface 교체로 저장됩니다.

전역 중국어 모드: 컴포저 옆의 작은 알약형 스위치로 모든 프리셋의 시스템 프롬프트에 언어 요구사항을 주입합니다(완전한 페르소나는 예외). 응답, 사고, 도구 출력을 각각 중국어와 영어 사이에서 전환할 수 있으며, 고정된 프리셋도 지원합니다.

Codex 데스크톱 펫 스킨을 DSH로 자동 이전: 에이전트 상태(생각 중, 도구 사용, 승인 대기, 실패, 완료)를 반영하는 애니메이션 코너 펫으로, 세션별 반투명 유리 스타일 대화창과 전체 설정 패널을 제공합니다.

DSH Web용 모델 능력 관리자: thinking 레벨, 컨텍스트 창, 출력 상한, 입력 모달리티, 게이트웨이 호환 프리셋, EN/中文 UI.

DeepSeek Harness 에이전트를 임의의 캐릭터로 변환: 글로벌 코스프레 스위치, JSON 임포트/익스포트가 가능한 SillyTavern v2 롤 카드, 중립/롤 사고 스타일 토글, 내장 스킬을 통한 자연어 카드 작성.

dsh 세션 상태를 cc-pet 데스크톱 펫 말풍선에 실시간으로 브리지: 생각 중, 도구 호출, 완료 상태

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

DeepSeek Harness용 Cristiano Ronaldo 데스크톱 펫(포르투갈 7번 치비 마스코트)입니다. 에이전트 상태에 따라 애니메이션하고 턴 완료 시 SIU와 호스트 사운드로 축하합니다. 드래그, 커서 응시, 세 번 클릭, 여러 펫과 사용자 스프라이트 시트를 지원합니다. 브라우저를 닫아도 실행되는 Windows 테두리 없는 항상 위 창은 호버 시 workspace/대화 제목을 표시하고 두 번 클릭으로 Edge에서 Harness를 열며 웹 패널과 위치·크기·동작을 공유합니다. 셀 해상도와 무관하게 비율 유지 스케일링(`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2는 녹색 배경 또는 일반 동영상을 배경 샘플링, 크로마 키, 움직임 분할·정렬로 애니메이션화합니다. 이미 추출한 PNG 프레임 경로는 동영상 디코더를 설치하지 않아도 사용할 수 있고, 동작별 오디오를 자를 수 있습니다. DPSL-1.0 갤러리 공개 및 원클릭 설치. v2.3은 DSH 0.2 desktop clients를 지원하며 host shell service가 없으면 PowerShell로 완료음을 재생합니다. 클릭 시 짧은 도발 애니메이션(`interactions.clickAnim`).

모든 요청을 네이티브 최대 노력 계층에 고정하고, 0~20 능력 슬라이더가 있는 모델별/모드별 추론 깊이 패널, 격리된 Velocity/Apex 프로필, 오프라인 추론 도구 상자를 추가합니다. 난독화된 빌드로 배포되며 상업적 사용은 허용되고 리버스 엔지니어링은 금지됩니다.

웹 설정의 "루프 엔진" 스위치는 모든 dsh 세션을 구동하는 에이전트 루프를 다섯 가지 엔진 사이에서 교체합니다. 내장 인프로세스 루프 외에 호스팅되는 Claude Code, Codex, Pi, Kimi Code를 포함하며 하니스에는 아무 변경도 가하지 않습니다. 각 호스팅 엔진은 자신의 사고와 도구 호출을 영속적인 세션 트랜스크립트에 유지하고, 명령, 스킬, 에이전트 프리셋을 인계받아 dsh 서브프로세스 연결을 통해 샌드박스로 실행됩니다.

프로바이더 및 모델별로 저장된 사고 수준으로, 리즈닝 노력이 설정된 세션 이후에도 지속되며 dsh가 절대 묻지 않는 서브에이전트에도 도달합니다. 세션 내 피커가 여전히 우선하며, 행이 없는 모델은 프로바이더 기본값을 유지합니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 Feishu/Lark IM 채널로, 네이티브 thinking-process 메시지, 승인 카드, 실시간 목표 및 todo 카드, workflow fan-out 라인, 세션 텍스트 검색, 백그라운드 작업 및 subagent 정산 알림을 제공합니다. 접근은 Feishu 앱의 자체 가시성 범위로 제한되도록 설계되어 있으며, 선택적 sender, group, approver allowlist가 채워져 있지 않으면 앱이 허용한 누구나 에이전트를 조작하고 승인에 응답할 수 있습니다.

사용자 정의 DSH 모델의 누락된 컨텍스트 창, max tokens, thinking 레벨, 이미지 입력을 models.dev에서 채우고, 수동 편집용으로 일치하지 않는 모델을 나열합니다.

작성기용 프롬프트 향상 기능입니다. ‘✨ Enhance’ 버튼이 세션 컨텍스트, 메모리, 최근 대화를 바탕으로 first-principles 사고를 적용해 초안 프롬프트를 더 명확하고 구조적인 형태로 다시 씁니다. 핵심 정보가 없으면 카드에서 확인 질문을 하고, 입력란에 적용하기 전에 결과를 미리 볼 수 있습니다.

DSH용 OpenCode Go 구독 채팅: 모델별로 Completions, Responses, Anthropic 프로토콜을 선택할 수 있고 모델 발견, 컨텍스트, 비전·사고 메타데이터, effort 기본값, 사용량 미터를 제공합니다.

에이전트의 사고/추론 프로세스(CoT) 언어 전환: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 등 또는 시스템 로케일 자동 추종. Settings→General 행을 추가하고, 시스템 프롬프트 지시문(프롬프트별 조립, 새 세션에 적용) 및 /thinking-language 명령어를 추가.

세션 간 아카이브: 개요 워크벤치, 접힌 타임라인, subagent 계보, 전체 텍스트 검색, rule+LLM 요약, ZIP 내보내기, 실시간 추적. 네이티브 session-page 임베드에는 turn rail, 도킹된 오른쪽 패널(라이브 모드, 전환 시 원래 세션에 고정), 이름 변경(공식 동기화), 결론 요약, 상태 모니터링 + 고정 헤더 칩(idle / active / tool-wait / stalled)이 포함된다. dsh v0.1.2+에서는 공식 TurnNavigatorRail과 결합되며, 벡터 아이콘 정보 칩(duration, tool calls, errors, thinking)과 공식 미리보기 카드 안의 지연 tool 배포를 제공한다. 우클릭으로 워크벤치를 연다. 클래식 piano-key strip은 기본 활성화이며, 미로드된 turn 점프를 공식 자동 로드 엔진에 위임한다. 공식 rail은 완전히 숨길 수도 있다. 설정 대화상자에는 조정 가능한 behavior params 10개가 있다.

DeepSeek Harness용 타사 모델 설정입니다. 컴포저 메뉴에서 프로바이더와 모델을 선택하고, 공식 Models 페이지 카드의 스위치 하나로 모델의 사고 수준을 제한하며, 경로별 요청 헤더를 설정할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 Ollama Cloud provider입니다. 설치 시 경로를 구성하고 입력기 추론 강도 제어에 모델별 thinking 단계를 표시합니다. Models 페이지와 사이드바에 계정 사용량 및 API key 입력란을 표시합니다.