플러그인

Context7 MCP 브리지: Context7 MCP 서버를 통해 최신 버전별 라이브러리 문서와 코드 예제를 모델에 제공합니다. 기본적으로 키가 필요 없습니다.

DeepSeek Harness용 Windows 최소 에이전트 프리셋: 고정된 한 줄 페르소나, 도구 3개, 런타임 컨텍스트 없음.

DSH 작성기용 초안 다듬기 기능입니다. 선택적 대화 컨텍스트 및 구성 가능한 모델 채널을 사용해 입력 초안을 원클릭 AI 다듬기합니다(전송 옆 반짝임 버튼).

LongCat-2.0 LLM 어댑터: 1M 컨텍스트, 바이너리 사고 모드, 도구 호출 및 OpenAI 호환 엔드포인트를 통한 스트리밍.

각 DSH 워크스페이스를 프로젝트로 전환합니다. 새 세션마다 프로젝트-워크스페이스 규칙(작업 전 코드 읽기, 빈 폴더는 완전히 새 프로젝트)을 자동 주입합니다. 컴포저의 세션별 Project 토글은 명시적 알림과 함께 세션을 일반 워크스페이스로 낮추며, 상태는 세션 로그에 유지됩니다.

DSH Web UI용 현재 세션 메시지 개요 레일입니다. 메시지가 왼쪽 가장자리에 가는 막대로 표시되며, 마우스를 올리면 전체 개요(줄 번호 + 텍스트)가 펼쳐지고 클릭하면 해당 메시지로 즉시 이동합니다. 순수 프런트엔드이며 외부 서비스 의존성이 없고, 폴링 없이 sessions-snapshot 기반으로 작동합니다.

채팅 영역에 사는 픽셀 컴패니언: 알에서 부화해 3종 스프라이트 또는 텍스트 설명으로 LLM이 그린 사용자 지정 1종이 됩니다. 메시지 버블 위로 스스로 플랫폼 점프하고, WASD로 조작할 수 있으며, 이미 구성한 모델로 캐릭터답게 대화합니다. 실제 토큰 사용량에 연동되는 육성 시스템(기분/파워/건강, 레벨, 상점)을 갖추었습니다.

DSH용 remove-pdf-background-gray 스킬 등록: 이미지 기반 PDF의 회색/오프화이트 스캔 배경을 흰색으로 바꾸면서 해상도, 페이지 형상 및 앤티앨리어싱된 텍스트 가장자리를 보존하고(무손실 Flate 재기록), 단일 Python 스크립트(pypdf + Pillow + numpy)로 처리.

Web GUI에서 텍스트 전용 DeepSeek를 위한 네이티브 이미지 첨부: 붙여넣기 또는 드롭한 이미지가 세션에 썸네일로 표시되며, 디스패치 전에 호스트가 무료 Zhipu GLM-4V-Flash 비전 API(glm-4v-flash 폴백 체인)로 읽고 설명으로 대체합니다. 따라서 원본은 기록에 보관된 채 DeepSeek가 이미지에 대해 답변합니다.

모드별 프롬프트(caption, UI, 문서, grounding, topology 등)를 통해 대화 이미지를 분석하고, 좌표 프리미티브(박스, 포인트, 참조)와 함께 구조화된 증거를 텍스트로 주입하며, 세션 수준 캐싱을 통해 replay 및 compaction을 거쳐 재사용할 수 있습니다.

텍스트 전용 모델을 위한 모델 대면 `generate_image` 도구: 모델이 자연어로 그림을 요청하면 Gemini가 Antigravity CLI를 통해 그려 설정 가능한 출력 디렉터리에 저장하고, 도구는 모델이 작업에 사용할 파일 경로를 반환합니다.

이미지를 선택한 비전 모델로 라우팅합니다 — 자동 재작성, 명시적 도구, 또는 하이브리드 방식 — 그래서 텍스트 전용 채팅 모델이 그림이 포함된 턴에서 실패하지 않습니다.

Codex CLI의 대화, MCP, 메모리 및 프로젝트 파일을 DSH 세션, 워크스페이스 및 MCP 등록으로 마이그레이션합니다.

플러그인 개발을 위한 주제 탐색과 전문 검색 인덱스를 갖춘 dsh skill 형태의 공식 DeepSeek Harness 문서 오프라인 미러: 사이트 페이지 168개(EN/zh)와 저장소 전용 참조 문서 52개를 포함합니다.

증거 우선 가드: 최근 컨텍스트에 일치하는 도구 실행 기록 없이 성공을 주장할 때 에이전트에게 경고합니다.

DeepSeek Harness용 Discord 네이티브 원격 컨트롤러: DM, 멘션 게이트가 적용된 길드 채널 및 스레드에서 지속되는 코딩 에이전트 세션을 제어하며, 슬래시 명령, 진행 업데이트, 승인, 구조화된 질문, 이미지와 텍스트 첨부 파일을 지원합니다.

생성된 파일을 채팅 안에서 미리 봅니다. 생성된 파일 칩을 클릭하면 Markdown(서버 측 markdown-it + highlight.js), 이미지, 또는 일반 텍스트를 대화 안에 바로 표시할 수 있고, 시스템 앱에서 열기와 폴더에서 표시하기도 한 번의 클릭으로 남겨 둡니다.

에이전트가 시작하는 음성 통화: `offer_call`이 사람에게 전화를 울리고(接听/拒接/稍后再说), 수락된 통화는 CrispASR + Qwen3-TTS(화자 9명, 중국어 방언 2개)로 로컬에서 합성·재생되며, 거절된 통화는 그 결정을 에이전트에 돌려줍니다.

Fish Audio API만 사용해 어시스턴트 답변을 음성으로 읽어 줍니다(키는 직접 준비): 메시지별 읽어주기, 자동 읽기 토글, 모델·음성 reference_id·암호화된 API 키·프록시를 설정하는 페이지를 제공합니다.

첨부된 이미지를 구성 가능한 모델(15개 이상의 OpenAI 호환 및 Anthropic 공급업체)을 통해 텍스트로 변환하고, DeepSeek이 계속 답변하는 동안 처리하는 비전 제공업체 경로.

첨부 및 로컬 이미지를 설정 가능한 OpenAI Responses, Chat Completions, 또는 Anthropic Messages 엔드포인트를 통해 분석하면서, 이미지 지원 라우트는 네이티브로 유지하는 텍스트 전용 DeepSeek 라우트용 비전 브리지입니다.

텍스트 전용 DeepSeek용 비전 툴킷입니다. 모델 호출형 `vision` 도구, deepseek/opencode-go용 래퍼 어댑터(v4 flash/pro), Antigravity IDE 쿼터(default, flash/pro) / 모든 OpenAI 호환 VLM / Gemini / 로컬 Ollama 채널, 압축 재복원 기능이 있는 증거 메모리, 콘텐츠 해시 캐시, 그리고 이중 언어 클라이언트 패널을 제공합니다.

`deepseek-vision` 제공자 라우트를 등록합니다. Web GUI 는 붙여넣은 이미지를 받아 무료 Zhipu GLM vision API 로 텍스트로 변환한 뒤 DeepSeek 어댑터에 전달합니다.