플러그인

DeepSeek Harness 데스크톱 동반자입니다. Win32 레이어 창으로 다른 앱 위에 고래 소녀를 띄우고 말풍선으로 말합니다. 한 창에 10초 머물면 스스로 댓글을 달고 우클릭 입력 상자에 적은 질문 하나에 답합니다.

자연어 입력, measure/wireframe/fit이 있는 실시간 3D viewport, STEP export, 관리형 CPython venv에서 NVIDIA usd-brep를 구동하는 agent 도구를 갖춘 NURBS BRep 솔리드 모델링 스튜디오입니다. CPython 3.12 필요. usd-brep wheel은 64비트 Windows/Linux만 지원합니다.

보낸 각 메시지에 Regenerate 및 Edit and resend를 추가합니다. Regenerate는 composer를 거치지 않고 같은 텍스트에 한 번에 다시 답합니다. Edit and resend는 새 분기 없이 같은 세션에서 해당 메시지와 이후 내용을 transcript/model context에서 취소하고 텍스트·이미지를 composer로 돌려 해당 지점부터 대화를 다시 씁니다. 이미지가 아닌 파일이 있는 메시지는 비활성화됩니다.

DBHub MCP server를 통해 DeepSeek Harness에서 DB에 접근합니다. workspace/environment별로 MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite, SQL Server 연결을 설정하고 agent는 고정 tool 4개로 SQLite object를 설정·목록·조회·검색합니다. 비밀번호와 전체 연결 문자열은 Settings UI에만 입력하며 tool 인수로 받지 않아 model에는 mysql://host:3306/db 같은 metadata만 보입니다. 환경별 read-only를 설정할 수 있고(model은 켤 수 있지만 해제 불가), 수동 SSH tunnel로 연결할 수도 있습니다. 호출마다 짧게 실행되는 dbhub process를 사용하며 없으면 dbhub를 자동 설치합니다.

DSH 창용 사실적인 데스크톱 펫입니다. 5개 페르소나마다 표정 스프라이트 5개를 제공하며 춤·머리 넘기기·걷기는 24fps VP9 알파 동영상으로 재생합니다. 중앙까지 걸어가 춤춘 뒤 돌아오는 단일 스테이지 클립은 장면을 자르지 않습니다. 자발적 대사(선택적 edge-tts 신경망 음성), 잉크·색종이·구름·안개·폭탄 효과, 우클릭 메뉴와 /dsh-pet 명령을 지원합니다. 작은 채팅창은 호스트 모델을 한 번 호출해 답하고 세션에 쓰지 않습니다. UI 언어: en/zh/es/pt/hi.

dsh-pet 데스크톱 펫용 화면 인식 모드입니다. 30초마다 주 디스플레이를 캡처하고 프레임의 8×8 평균 해시를 비교합니다. 화면이 바뀌면(변화가 없어도 유휴 간격이 지난 뒤 다시) 스크린샷을 세션 모델에 보내 짧은 말풍선 한 줄을 생성합니다. /fish, /fish_look, /fish_screen 명령과 상태·제어 HTTP 쌍을 추가합니다. 변경 임계값과 유휴 반복 간격은 설정할 수 있습니다. Windows 전용(PowerShell WinForms).

DeepSeek Harness 웹 GUI용 Astra Yao 데스크톱 펫입니다. Codex v2 8×11 스프라이트 아틀라스를 표시하고 세션 상태(thinking/running/waiting/failed)를 따릅니다. 실행 중인 도구와 DeepSeek 잔액을 보여 주는 상태 말풍선은 기본 활성화이며 끌 수 있습니다. 유휴 시 전용 대사를 말합니다.

DeepSeek Harness용 Forge 품질 게이트입니다. 로컬 forge CLI가 DSH의 타입 지정 인터셉트 지점을 통해 작업 게이트, 편집 전 읽기, bash 위험 명령 차단, 품질 점수를 강제합니다. PATH에 forge CLI가 필요합니다. 없으면 fail-open으로 동작하며 세션 시작 시 가능한 범위에서 알립니다. 작업 게이트에는 프로젝트에서 forge init도 필요합니다.

DSH 백업·복원·기기 이전 도구입니다. ~/.dsh 외부의 skills(~/.agents/skills), 플러그인 manifest, 기본 설정, memory, todo, 선택적 세션을 tar.gz와 sha256 sidecar로 묶습니다. 다른 기기에서는 baseline 기준 3자 병합을 수행하고 변경 내용을 덮어쓰지 않고 파일별 차이를 표시합니다. 자격 증명은 아카이브에 포함되지 않습니다(파일명 거부 목록 27개, 개인 키 접미사 7개, 내용 검사로 차단하며 가져오기 때 재검사). 복원 전 매번 스냅샷을 저장합니다. WebDAV 업로드·가져오기, 예약 백업, 파일별 읽기 전용 뷰어, 패널 내 클라우드 카드도 포함합니다. npm 런타임 종속성 없음(시스템 tar 사용).

LAN에서 여러 에이전트가 회의 일정을 협상합니다. 각 사람이 자신의 어시스턴트를 실행하며 mDNS로 서로를 찾고 A2A 메시지로 회의·주말 외출·버블티 투표를 조율합니다. 가능한 시간만 공유하고 이유는 공유하지 않으며, 보호된 시간을 양보하기 전에 소유자에게 확인합니다. DSH 사이드바에 휴대폰 형태의 페이지와 13명 샘플 회사를 제공합니다. 인증은 없으므로 신뢰할 수 있는 LAN에서만 사용하세요.

DSH 어시스턴트가 로컬·웹·AI 생성 이미지를 채팅에서 사용자에게 직접 보냅니다. 텍스트 전용 모델을 위한 외부 비전 지원도 제공합니다. Windows에서는 PowerShell로 실행됩니다.

DeepSeek Harness 내장 도구 뒤에서 web_search/web_fetch provider를 통합합니다. 검색은 AnySearch/Zhipu/Zhihu에 동시에 질의하고 URL 중복 제거, Reciprocal Rank Fusion, 선택형 SiliconFlow rerank를 적용합니다. Fetch는 URL에 따라 정적 페이지를 기본 HTTP fetcher로, 동적 페이지를 Firecrawl/AnySearch Extract로 분산한 뒤 품질로 본문을 선택합니다. 공유 circuit breaker는 quota 또는 429가 발생한 엔진을 당일 건너뜁니다. Settings 카드의 API key는 credential store에 저장되고 값은 표시하지 않습니다.

Douyin subagent가 한산한 시간대에 영상을 둘러보고 댓글을 읽어 보고합니다. `dy_*` 도구로 게시/답글도 가능하며 이미 로그인된 페이지에서 자체 request signature로 댓글을 보내므로 IM ticket은 필요 없습니다. 일일 quota 타이머와 Settings → Douyin(master switch, 자동 모드, 한산 시간대, 하루 라운드 수, 보고 상세도)을 제공합니다. Windows 중심이며 별도 `douyin-mcp` 바이너리(yunsur/douyin-mcp releases, `dy_config mcpExe`로 경로 지정)와 Edge/Chromium 로그인이 필요합니다. 답글에는 CDP port의 로그인 브라우저가 필요하고, 게시에는 대부분 계정에 없는 추가 자격 증명이 필요합니다.

8개 provider API(Labnana/OpenAI/Gemini/Seedream/DashScope/xAI/Zhipu/ComfyUI)를 통한 이미지 생성입니다. 저장 profile 여러 개, 대화별 갤러리, Labnana credit 추적을 제공합니다.

DSH 플러그인 저장소에서 로컬로 16:9 홍보 영상과 3:4 홍보 이미지를 만드는 동작 가능한 Remotion prototype입니다. DSH bundle은 scaffold만 된 상태로 실제 profile에 아직 로드되지 않았습니다. 렌더링에는 Node.js 22+와 Chrome 또는 Chromium이 필요합니다.

uvx로 로컬 compound-memory MCP server를 실행하고 세션마다 한 번 짧은 사용 안내를 주입합니다.

DSH 읽기 전용 session-log projector(drsc). ~/.dsh/sessions/**를 스캔하고 vendored leaf decoder로 zstd/tiled-frame log를 decode해 per-session projection을 자체 SQLite(node:sqlite; segments/replaces + FTS5)에 씁니다. 단일 fenced HTTP route가 surface ledger, recall/compression 쌍 집계, 중국어 full-text 검색을 제공합니다. token은 CCI verify와 같은 DeepSeek-V4 tokenizer/formula 사용; asset이 없으면 chars/4로 표시해 대체. session files는 쓰지 않고 출력은 자체 data directory에만 둡니다. consumer: context-compression-improved(surface marking/recall reconciliation), session-steward(search-corpus 전환), prime-memory(historical anchor backfill). 0.1.0-rc.2 .. 0.2.1-rc.2 범위의 17-tag exact engines.dsh enum. npm: dsh-reference-session-collector.

ZCode CLI를 설치하고 로그인해야 합니다. CLI 에이전트를 DeepSeek Harness의 모델 공급자로 연결합니다. 상주 app-server 세션이 턴을 스트리밍하고 모델 목록은 실행 시 CLI에서 읽으므로 컨텍스트 창, 이미지 지원, 공급자 경로는 설치된 CLI와 계정을 따릅니다. 안정판 0.5.2는 engines.dsh로 DSH 호환성을 선언하며 ZCode CLI 3.16.3을 기준 버전으로 문서화합니다. 선택적 Retry가 포함된 Preview 0.6.0-community.5는 GitHub Releases에서 별도 제공됩니다. 도구 권한 요청과 알 수 없는 승인/권한 메서드는 기본 거부, full-auto는 명시적 opt-in이 필요합니다. 별도 프로세스인 app-server에는 DSH 승인 UI가 개입하지 않으며 이 정책은 OS sandbox가 아닙니다. AGPL-3.0의 kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy에서 파생됐고 같은 `zcode-cli` provider id를 등록하므로 원본과 함께 설치할 수 없습니다.

DeepSeek Harness용 5개 팔레트: mono, warm sand, indigo, moss, 사용자 지정 3색 팔레트입니다. light/dark용으로 OKLCH에서 다시 구성하고 팔레트별 텍스트/표면 대비를 맞춥니다. 설정 export/import 코드와 high-contrast 모드를 포함합니다.

DeepSeek Harness Web UI용 palette 4종(solid, glass, volume, neon), 각 light/dark 지원. Neon에는 46px 회로 격자 scene-light field, turn 실행 중에만 대화 영역을 가로지르는 laser scan, HUD 스타일 workspace label, MiSans Latin chrome 글꼴, 대화 확대에도 고정되는 sidebar 125% 글자 배율이 있습니다.

입력 toolbar의 Learning Mode toggle은 현재 session에 교수용 prompt를 넣어 assistant가 주제를 소개하고 가르친 뒤 시험하고 실수를 교정하게 합니다. 채점 quiz는 GenUI로 표시합니다. GenUI plugin(`@changfenhuang/dsh-genui`)이 필요하며 없으면 교육 문구는 작동하지만 quiz/slider/chart는 일반 텍스트로 저하됩니다.

composer 모델 메뉴를 2-pane 선택기로 교체합니다. 왼쪽에는 검색 가능한 provider별 모델 목록, 오른쪽 detail card에는 해당 모델 provider에서 직접 읽은 context window/output cap/capability tag/reasoning-effort 수준을 표시합니다. npm 이름 `dsh-model-picker`는 다른 작성자의 것이므로 이 GitHub source에서 설치해야 합니다.

DSH composer의 전송 버튼 옆 ✦로 prompt를 한 번에 다듬습니다. Standard/Light 모드, Revert/Retry를 지원합니다. 정보가 부족하면 question card로 추가 질문합니다. 다시 쓴 결과에서 경로·식별자·숫자·URL·inline code·@mention이 유지됐는지 확인하고 빠진 항목을 복구합니다. 대화 모델이나 Plugins 페이지에서 지정한 전용 모델로 실행합니다.

8자리 노리밋 Texas Hold’em 테이블(사람 1명, AI 창업자 페르소나 LLM 7명)입니다. 각 bot은 선택된 host model 또는 자체 heuristic을 사용하고 prompt에는 자기 hole card만 들어갑니다. 종료 시 승자의 hole card를 공개합니다. LAN은 기본 꺼짐이며 단일 기기 플레이는 그대로입니다. 같은 네트워크의 설치가 6자리 room code와 UDP broadcast로 참가하며 bot 좌석 하나를 무작위로 맡습니다. 나가거나 20초 무응답이면 캐릭터에 반환됩니다. room code는 전송되지 않고 snapshot은 좌석별이라 host도 남의 hole card를 볼 수 없습니다. BubblePtr/dsh-holdem MIT fork, README/UI에 출처 표기.