플러그인

DSH Web GUI의 종이클립 버튼: composer의 📎 버튼이 파일 선택기를 열고(드래그 앤 드롭 지원) 파일 내용을 textarea에 삽입한다.

텍스트 전용 모델이 채팅에 붙여넣은 이미지를 처리할 수 있게 합니다. 네이티브 비전 경험, 이미지 일괄 보기, 내장된 OpenAI 호환 analyze_image 도구를 제공하며, 비전 지원 모델은 영향을 받지 않습니다.

실제 보유 포지션 P&L(今日盈亏), 상하이 종합지수 및 장중 차트를 보여 주는 플로팅 카드로, 수동 관심종목 설정 없이 Tonghuashun 투자 원장에서 자동 동기화됩니다.

DeepSeek Harness의 라이프사이클 상태, 오류, 승인 요청을 로컬에서 실행 중인 OpenPets 데스크톱 컴패니언으로 연결합니다.

DeepSeek Harness(DSH)를 위한 통합 이미지 생성 라우터: 모든 OpenAI 호환 엔드포인트에서 이미지 모델을 자동 발견하고, draw_image 및 draw_list_sources 도구를 제공하며, SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen 등을 지원한다.

붙여넣거나 업로드한 이미지를 DSH Web 채팅 안에서 인라인으로 렌더링하고, 텍스트 전용 모델에 시각 기능을 제공합니다. 모델이 호출할 수 있는 visual_review 도구는 먼저 OpenAI 호환 멀티모달 API를 사용하고, 실패하면 로컬 Qwen3-VL 워커로 폴백합니다.

텍스트 전용 DeepSeek용 비전 MCP 및 DSH 번들: analyze_image, analyze_clipboard, compare_images 및 vision_status 도구, 비주얼 설정 페이지, 기본적으로 무료 GLM-4.6V-Flash, 결과 캐싱 및 속도 제한 허용 오차; 키는 로그에 남지 않음.

브라우저가 실행되는 머신의 파일에 에이전트가 접근하도록 허용: 사용자가 File System Access를 통해 로컬 디렉터리를 승인하고, 도구 호출은 플러그인 자체 WebSocket을 통해 중계됩니다. 모바일/안전하지 않은 컨텍스트용 읽기 전용 호환 모드.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하면서 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테스식 가이드, TODO(你) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일을 모델로 함. `dsh plugin add` (npm의 dsh-learning-mode)로 설치 가능.

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

영구 컴포저 독 잔액 카드: 5분마다 자동 새로 고침, 수동 새로 고침 버튼, 잔액 부족 색상 경고를 통한 DeepSeek API 계정 실시간 잔액.

드래그 앤 드롭 또는 클릭으로 이미지 이외의 모든 파일(PDF/Word/Excel/ZIP/text)을 작곡기에 첨부하세요. 데스크톱 셸에서는 실제 Finder 경로를 즉시 확인하고, 그렇지 않은 경우 워크스페이스에 업로드하여 경로를 삽입합니다.

DSH 플러그인: 설정 페이지에서 시스템 프롬프트(배포 페르소나)를 실시간 미리보기와 함께 편집합니다.

프롬프트, 도구 인자, 결과 텍스트를 저장하지 않고 턴별 도구 호출 수와 대략적인 검증 신호를 로컬 JSONL로 기록합니다.

Fail-closed 방식의 Feishu(Lark) 채널 브리지: 봇과 채팅하면 dsh 에이전트의 응답을 받습니다 — 옵트인 방식의 휴먼인더루프 도구 승인 포함(모든 bash 호출 전 Allow/Deny 카드, fail-closed 타임아웃). 공식 Python SDK만 사용하는 통합(버전 고정); 기본 거부 화이트리스트, 웹훅 서명/타임스탬프/재전송 검증, 채팅별 고정 세션; 매일 최신 SDK 호환성 카나리아 테스트; 이중 언어 문서.

워크스페이스별 완료 알림음과 승인/질문/계획 검토/목표 차단/작업 실패 이벤트용 주의 알림음, 내장 신디사이저, 음성(TTS), 커스텀 오디오 지원

주요 하네스(DeepSeek Harness (DSH), OpenCode, Pi, Codex)용 에이전트 플러그인입니다. 사용자 지정 AI 에이전트 역할별 프롬프트, 모델, Skills, 권한, 메모리, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 정의할 수 있습니다.

에이전트가 직접 보고한 실수를 분류된 교훈 라이브러리에 저장해 매 턴 system prompt에 다시 주입합니다. 기록 전에 사용자가 각 초안을 확인하거나 수정할 수 있습니다. 대화 헤더에 전체 대화용 공통 prompt와 세션별 prompt를 편집하는 패널도 추가합니다.

DeepSeek Harness에서 보낸 사용자 메시지를 Markdown으로 렌더링합니다. 호스트 자체 Markdown 처리기를 사용해 각 메시지 말풍선에 목록, 코드, 표, 인용, 인라인 서식을 표시합니다. 대기열, 미리보기, 작성창은 기존처럼 일반 텍스트로 표시됩니다.

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.

DSH Web용 Codex 스타일 외관입니다. 창 테두리선·그림자, 사이드바 색과 행 정렬, 추론 강도 조절 레일이 있는 모델 선택기, 입력기와 오른쪽 패널 배치, 전체 설정 모달 조정, Trajectory 보기 닫기, 테마·강조색·배경·전경·글꼴·사이드바 투명도·대비 설정 카드를 제공합니다.

DeepSeek Harness의 임의 사용자 턴을 편집해 다시 실행합니다: 메시지 행의 인라인 편집기가 공식 surface-replace 계약으로 해당 턴 직전까지 되돌린 뒤 수정한 텍스트로 에이전트를 다시 프롬프트합니다. 추가 전용 세션 로그는 다시 쓰지 않습니다.