플러그인

AstrBot을 통해 QQ 등 IM 채널에서 로컬 DeepSeek Harness agent를 조작합니다. /dsh로 작업을 보내고 인용 답장이나 @로 이어가며 채팅에서 승인과 ask_user_question에 응답합니다(DSH 웹 UI와 동시 사용). 결과, 인라인 이미지, 파일 카드를 받습니다. 세션/workspace/model/permission 명령, /compact·/last 복구, 세 가지 진행 표시 모드, 그룹 공유 또는 사용자별 세션 범위를 제공합니다.

세션 간 TODO 보드를 드래그 가능한 플로팅 패널로 표시하고 작업 디렉터리별로 묶어 정렬합니다. 실행 모드는 알림만, 현재 세션에서 계속, 같은 디렉터리에서 새 세션 열기의 세 가지입니다. 이미지 최대 4장을 실제 첨부로 모델에 보내고, 선택적 로컬 실행 시각과 AI 완료/사용자 검증 체크박스를 지원합니다. 작업이 끝나면 Agent가 해당 디렉터리의 다음 미완료 항목을 이어받습니다.

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

이름이 있는 프로필(모델, reasoning effort, 작업별 도구 범위)로 subagent를 배치하고, 안전성 검사, 절감 비교가 포함된 비용 추정, 전체 배치 결정 기록을 제공한다.

크기 조절이 가능한 대화 사이드바에서 읽기 전용 궤적 검토: 규칙 분석, 선택적 모델 설명, 증거 탐색 및 동일 범위 실행 비교를 제공합니다.

스크린샷 캡처 도구와 두 개의 선택적 자동 캡처 지점을 추가하여 화면을 이미지 블록으로 대화에 넣습니다. 이미지 지원 모델이 필요합니다.

DSH용 see_image 도구를 제공합니다. 이미지 파일을 구성 가능한 OpenAI 호환 비전 모델로 전송하고 그 설명을 텍스트 전용 모델에 전달합니다.

설계 문서와 계획을 코드베이스 사실과 대조하는 주장 검증 스킬. 행위 관련 주장은 상태 머신과 데이터 모델을 위한 실행 가능한 로직 프리미티브 검증으로 에스컬레이션하며, 전후 회귀, 도메인 제약, 동시성 리스크 마이닝을 제공합니다.

vision-exp 모델용 대용량 이미지 인식: 무손실 800×800 타일 인식(smart/pipeline/full), 전처리 및 손글씨 라우팅을 포함한 로컬 OCR, DirectML/CUDA/OpenVINO 선택적 멀티벤더 GPU(CPU 자동 폴백).

독립적인 승인 서브에이전트가 모든 샌드박스 에스컬레이션을 판단하며, 구성 가능한 모델과 감사 로그를 갖추고 있습니다.

계정이 제공되는 대화 모델 감지: 동시 일회용 프로브 대화를 시작하고, 스트리밍 체인 오브 사고를 단락이 열리는 방식으로 점수 매기고, 몇 초 안에 오래된 모델로 읽히는 프로브를 취소합니다. 동일한 분류기를 통해 13개의 수동 라벨 체인 오브 사고를 리플레이하는 오프라인 자체 점검 포함.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

DeepSeek Harness 전용 Windows 전용 컴퓨터 사용입니다. 가상 화면을 캡처하고 PowerShell 및 Win32 SendInput으로 구축된 9개의 도구를 통해 마우스와 키보드를 제어합니다. picturereader와 페어링하여 텍스트 전용 모델이 스크린샷-분석-실행-검증 루프를 완전히 로컬에서 완료할 수 있습니다.

DSH 웹 UI용 로컬 우선 사용량·비용 미터. 실시간 세션 비용과 잔액을 보여주는 컴포저 버튼, 실효 목록가 구간 기준으로 과금한 모델별 일간/7일 차트(공식 가격 페이지를 매일 동기화), 캔버스 공유 카드가 있는 월별 사용량 티어, 30/50/85% 컨텍스트 압박 경고와 원클릭 /compact, 예산 알림, 패널 내 npm 업데이트 확인과 원클릭 업데이트를 제공한다.

세션 인계 및 컨텍스트 관리: 구조화된 인계 문서(export/resume/status)를 통해 새 세션이 원활히 이어서 작업할 수 있으며, 활성 컨텍스트 정리도 지원합니다(공식 compaction API를 통한 acp_* 도구와 모델 작성 요약).

DSH 업데이터 + Settings의 공식 docs 동기화: @deepseek-ai/dsh를 한 번에 npm 업데이트하고 실시간 진행 상황(npm 출력 스트림, 경과 시간 타이머, 단조 증가 바)을 표시하며, 실행 중인 인스턴스만 건드리는 다중 복사본 보호, git pull을 통한 소스 트리 모드, Windows에서 PowerShell 7 원클릭 설치, 공식 docs/의 증분 동기화와 진행률 표시, 그리고 dsh_docs_search / dsh_docs_read 모델 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness의 참고 문헌 검증 (参考文献真实性检查器): reference_checker 모델 도구는 논문의 참고 문헌(.pdf/.bib/.tex/.txt 또는 붙여넣은 텍스트)을 Crossref, OpenAlex, arXiv와 대조하고, 항목별로 found / partial / not_found / error를 보고하며, 입력 스타일(APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX)로 수정된 인용을 출력합니다.

에이전트 요청을 구성 가능한 기본, 플래너 및 하위 에이전트 모델로 라우팅, 플랜 모드에서 플래너 역할 자동 사용, 역할별 추론 노력 및 Web UI 구성.

DeepSeek Harness용 비용 대시보드: 모든 로컬 세션의 모델 입력/출력/캐시 토큰을 집계하고, 내장 테이블(DeepSeek 피크/오프 피크 포함)로 가격을 매긴 후 일일 추세와 모델별 및 세션별 테이블을 표시합니다.

nuphus-mcp 공식 DSH 플러그인(nuphus-mcp 메인테이너 제작): PaddleOCR 요소 인식 및 Chrome CDP 브라우징을 갖춘 데스크톱 및 브라우저 자동화(38개 도구), 영구 stdio MCP 자식 프로세스를 통해 동작

계획을 수립하고 모델이 고정된 전문가 서브에이전트(explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council)에 작업을 전달하는 Orchestrator 에이전트 프리셋을 설치합니다. 명명된 모델 프로필은 omoslim CLI로 전환하며, Web 인스펙터 버튼으로 현재 서브에이전트 모델을 표시합니다.

codex-web-search-mcp를 DSH 네이티브 MCP 도구(mcp__codex-web-search__codex_web_search / codex_web_research / web_fetch)로 등록하여 모델과 무관하게 Codex 및 Grok 웹 검색과 심층 리서치를 제공합니다.

텍스트 전용 DSH 세션을 위한 온디맨드 비전: 이미지는 마커로 변환되며, vision_describe 도구가 이미지와 질문만 OpenAI 호환 비전 모델로 전송합니다

디지몬 스타일 키우기 게임: 실제 작업(턴, 도구 호출, 오류)을 먹고 자라는 알을 부화시키고, 작업 방식에 따라 형성된 4개의 분기 라인을 따라 진화합니다. 토큰 제로, 모델에 보이지 않음.