플러그인

dsh가 여전히 loopback에 바인딩된 상태에서 Web GUI로의 ID 게이트 Tailscale 액세스: tailscale serve로 게시된 127.0.0.1 프록시는 찍히는 Tailscale 로그인이 허용될 때만 요청을 수락하며, 선택적 디바이스별 허용 목록을 갖추고 있어, 루프백 검사 뒤의 권한 있는 /api 메서드 — Settings, Models, Plugins — 가 dsh에 원격 호스트를 신뢰하라고 지시하지 않고 응답합니다.

비전 모델용 콘텐츠 인식 PDF 읽기 플러그인: 각 페이지를 그림(벡터 및 래스터), 표, 수식 위험 및 이단 레이아웃에 대해 프로파일링한 다음 콘텐츠 인식 하이브리드 추출을 적용하여 그림/표/수식 페이지를 고DPI 영역 크롭으로 렌더링합니다. 페이지 레이아웃 파악을 위한 저해상도 미리보기를 제공하며 지정 영역을 고해상도로 렌더링합니다. 에이전트용 다중 도구로 패키징.

globalThis.fetch를 감싸 DeepSeek Harness의 모델 API 요청을 대상 도메인별로 HTTP/SOCKS 프록시를 통해 라우팅하고, 다른 모든 요청은 직접 연결로 두며, Harness 소스는 수정하지 않습니다.

settings.yaml에서 OpenCode Zen 무료 등급 및 Go 등급 모델 관리 — opencode.ai에서 실시간 모델 목록을 가져오고, 경로별로 구성된 값과 실시간 값의 차이를 보고하며, 4개의 에이전트 도구와 OpenCode Models 설정 섹션을 통해 항목을 추가하거나 제거합니다.

harness에 이미 설정된 모델을 사용하여 마켓에서 설치된 플러그인의 중국어 사본을 영어로 다시 씁니다 — 플러그인 설치 시 자동으로, 그 후 라이브 리로드됩니다. 각 파일은 한 번의 전체 파일 패스로 번역되고, 실제 파서가 있으면(JavaScript용 node --check, 그 외에는 JSON 및 YAML 파서) 검증되며, 최대 3회 수리 시도를 위해 오류와 함께 모델로 반환됩니다. 48 KB를 초과하거나 파싱되지 않는 파일은 반환된 각 줄을 구조적으로 원본과 대조하는 줄 범위 패스로 폴백합니다. 트리거 문구와 로케일 테이블은 번역하지 않고 보존할 수 있으며, 손대지 않은 원본은 .zh.bak로 파일 옆에 보관됩니다.

이름 있는 서브에이전트 목록입니다. 역할 항목(model, persona, tool filter, depth, background mode)을 핫 리로드되는 설정 페이지에서 관리하고, 모델은 list_subagents로 하나를 선택해 delegate로 id 기준 위임합니다. 전경, 백그라운드, 또는 계속 가능한 모드가 있습니다.

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.

컨텍스트 주입을 포함한 구성 기반 수명 주기 후크: event, handler, outcome을 YAML로 선언합니다. handler는 in-harness 도구(MCP 포함), 셸 명령 또는 HTTP 엔드포인트이며, outcome은 model-visible context, denied tool call 또는 fire-and-forget입니다.

점진적 도구 공개: 지연된 도구 그룹은 모델이 tool_search로 로드할 때까지 전체 스키마 대신 카탈로그 한 줄을 차지합니다. 그룹별 Settings 스위치가 있으며, 각 그룹은 라이브 registry에 대해 측정됩니다.

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.

프로바이더/모델당 생성 동시성, 설정 카드 포함: 스트림 및 서브에이전트 스폰에서 다시 강제되는 동시에 스트리밍 가능한 세션 수에 대한 캡, 캡을 초과하는 팬아웃은 실패 대신 FIFO 큐에서 대기.

선택된 모델과 함께 전환되며 DSH 모델 설정에 설정된 API 키를 재사용하는 컴포저 입력 옆에 5개 AI 프로바이더(MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu)의 코딩 플랜 사용량 및 잔액을 표시합니다.

모델 목록을 수동으로 유지 관리하는 대신 공급자 자체에서 API 키 공급자의 모델 카탈로그를 동기화합니다.

DeepSeek Harness용 글로벌 프록시: 에이전트 도구, 모델 요청, 웹 페치를 영구 토글, 편집 가능한 설정 카드, 에이전트 가시 프록시 상태와 함께 Windows 시스템 프록시 또는 사용자 정의 주소를 통해 라우팅.

DeepSeek Harness Web용 플로팅 크레딧/쿼터 위젯: DeepSeek / OpenCode Go 잔액과 사용량을 표시하고, 일/월/모델별로 DSH 세션 토큰 사용량과 예상 비용을 추적합니다.

컴포저의 초안을 ✨ 버튼이나 Alt+O로 더 명확하고 구조화된 프롬프트로 다듬습니다. 결과는 SSE로 실시간 스트리밍되며 추론이 먼저 표시됩니다. 구성 없이 세션 기본 모델을 따르며 OpenAI 호환 엔드포인트도 지원합니다.

dsh 클라이언트 번들: 사이드바 사용량 및 비용 대시보드 — 토큰 통계, 피크/비피크를 고려한 모델별 요금, 멤버십 등급, 업적, 일일 히트맵.

웹 UI용 작성창 마이크: 탭하여 실시간 전사를 모니터링하고 눌러서 말하기 기능을 제공합니다. 모델이 생성하는 동안 스트리밍되는 호스트 Edge TTS 응답 낭독, 낭독 중 에코 일시정지, 탭으로 정지 기능을 갖추고 있습니다.

기본적으로 Codex 구독 OAuth, 또는 명시적 API 키 모드를 사용하는 GPT Image 2 `image_gen`입니다. 개발 중 카드, 최대 3개의 실시간 API partial, 영속적인 첨부 재생 / 라이트박스 / 다운로드, 텍스트 전용 모델 출력, 그리고 범위가 제한된 자격 증명 안전 요청을 제공합니다.

영구 시드 저장소에서 에이전트 상태를 Yogācāra 심소(mental factors)로 추적하고, 1인칭 성향으로 프롬프트에 다시 반영합니다.

로컬 Codex 로그인을 사용하는 Codex App Server 모델 제공자로, 세션 재사용, Harness 도구 브리징, 네이티브 액션 추적, 생성된 이미지의 지속적 투영을 지원합니다.

ChatGPT/Codex OAuth 기반 Codex 모델 및 gpt-image-2 생성/편집 기능을 DSH에 추가하며, OpenAI Platform API 키가 필요하지 않습니다.

DeepSeek Harness에서 타사 구독 계정을 사용할 수 있습니다. 구독 대상 모델로 채팅, 이미지 이해, 이미지 생성, 이미지 편집이 가능하며, 사용 가능한 모델과 추론 수준은 계정에서 동기화됩니다. 현재 OpenAI/ChatGPT 구독을 지원하며 더 많은 제공자가 계획되어 있습니다.