플러그인

Zotero 내보내기를 지원하는 DSH용 독립형 문헌 라이브러리: 전체 텍스트 PDF 가져오기(Unpaywall/arXiv/사용자 정의 URL 템플릿), Crossref 기반의 느슨한 검색, APA/GB-T 7714/MLA/Chicago 인용 생성, 하이라이트와 노트가 있는 사이드 패널 PDF 리더, 현재 대화로 연결되는 AI 지원 Q&A/번역을 제공합니다.

DeepSeek Harness 네이티브 비전 모델 deepseek-v4-flash-vision-exp를 위해 이미지 허용 한도를 32 MiB / 8192 px / 600장으로 상향하고, 큰 이미지를 타일로 분할한 뒤 호스트의 read_image 도구를 통해 전체 이미지와 800x800 타일을 반환하는 highres_read 도구를 추가합니다.

Programming Mode 에이전트 프리셋 번들: Superpowers 규율(스킬 우선, 구현 전 브레인스토밍, 코드 전 계획, TDD, 체계적 디버깅, 완료 전 검증)을 의무화한 페르소나의 표준 코딩 에이전트와 항상 켜진 Ponytail 코드량 규율(7단계 최소 코드 사다리, 기본값 full)을 제공합니다. 20개 스킬 전체(14 superpowers + 6 ponytail)를 번들로 제공하고, 모든 새 세션의 첫 요청에 전체 using-superpowers 스킬을 기계적으로 주입합니다.

실제 VSCode 편집기(code-server 또는 번들 브리지 확장을 통한 로컬 데스크톱 VS Code)를 GUI 탭으로 임베드합니다. 에이전트의 파일 편집은 탭을 닫거나 페이지를 새로고침해도 유지되는 턴 범위의 빨강/초록 diff를 열고, 에이전트가 쓰는 동안 파일을 잠그며, 감시 감독자가 고아 프로세스가 없도록 유지합니다.

22개 플러그인 cordis 번들로 구성된 엔터프라이즈 AI 리소스 플랫폼: 조직/계정/역할 IAM, OIDC 제공자와 앱 SSO, 플랫폼 자체를 MCP 서버로 노출하는 MCP 서버 관리, NAS 자산 스토리지, 스킬 허브, 에이전트 및 앱 레지스트리, SaaS 커넥터 관리, 엔터프라이즈 포털 데이터 채널, 부서 에이전트 워크벤치 패널, 메시지 및 승인 푸시용 DingTalk 그룹 브리징, 도구 프록시를 통한 원클릭 원격 dsh 등록, 사용량 계량, 지갑 청구, 모델 게이트웨이, 알림이 포함된 감사, 자체 업데이트 및 검토된 타사 플러그인 마켓플레이스 — 70개 이상의 운영 도구를 dsh 에이전트가 호출할 수 있게 합니다.

DSH Web 사이드바용 작업 패널: 작업을 게시하고 관련 세션을 자동으로 증류하며, 서브에이전트를 통한 계획/개발/검토 단계와 패널 내 승인을 추진합니다.

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

헤더 할당량 배지와 사용량 모니터링 탭을 제공합니다. 공급자별 실시간 잔액/남은 할당량과 재설정 카운트다운, 요청, 토큰(입력/출력/캐시 읽기/캐시 쓰기), 캐시 적중률, 추정 비용 및 평균 지연 시간을 세션, 공급자, 모델, 클라이언트별로 추적하며, SQLite에 로컬 저장하고 기기 간 가져오기/내보내기를 지원합니다.

DSH용 P2P 동료 에이전트 컨설팅: 구성된 하나 또는 여러 동료에게 질문하고, 비동기 질문을 큐에 추가하며, 서명된 친구 카드로 동료를 발견하고, Web UI에서 인바운드 요청을 리뷰합니다.

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.

별칭, 기능 태그, 사용 지침을 활용해 위임된 각 작업을 최적의 구성 모델로 자동·지능적으로 라우팅한다. 반복 작업은 빠르고 저렴하게 유지하면서 복잡한 작업은 더 강력한 전문 모델로 보낸다. Web UI 또는 안내형 설정에서 모델 팀을 구성하고, 신뢰할 수 있는 결과 결합으로 전문가를 병렬 실행하며, 서브에이전트 뷰와 Better Sidebar의 Tasks 트리에서 선택된 모델을 한눈에 확인할 수 있다.

DSH Web GUI에서 대화 중 읽힌 이미지(read_image 결과)를 표시합니다. PS 스타일 투명 체크무늬 위에 기본적으로 펼쳐지는 메시지 스타일 이미지 카드를 갖춘 Read image 행, 다중 이미지 요청용으로 나란히 배치된 프레임이 통합된 read-N-images 행, 그리고 페이지 내 전체 해상도 라이트박스(확대/축소 버튼, 마우스 휠, 1:1 원본 크기)를 제공합니다.

Web UI용 음성 입력: 일시 정지에 따라 분할되는 받아쓰기와 음성 메시지를 제공하며, 각각 자체 제공업체 폴백 체인(Deepgram, Groq, HuggingFace, 로컬 whisper.cpp 또는 OpenAI 호환 엔드포인트)을 사용합니다.

임의의 http/https 페이지를 가져와 제목, 설명, 본문, 제목 윤곽선 및 링크를 반환하며, 통계(문자/단어 수, 읽기 시간, 언어) 및 상위 키워드를 포함합니다. 콘텐츠 이미지를 세션 워크스페이스에 다운로드하여 비전 분석에 사용하고 scrape.imageAnalyzer 서비스를 통해 등록된 분석기에 전송할 수 있습니다.

harness용 중국 A주식 금융 데이터 MCP 서버: THS 무료 공식 REST(기본) + AKShare(폴백) + Wind(독점 도메인) 통한 11개 fin_data__* 도구(시세/K 라인/재무/캘린더/특별 데이터/공지/EDB/조정/펀드/지수), 관찰 가능한 저하, 컨텍스트 예산 압축(결과 측 -72.2% 측정), 오프라인 10년 시장 데이터 레이크; BYOK.

DeepSeek Harness에서 Excel과 대화: 대화를 통해 스프레드시트를 생성, 편집, 수리, 검증하며, 모든 편집 후 자동으로 수식 건강 검사를 수행합니다.

⭐ 창의 내 어디서나 파일이나 전체 폴더를 드래그 앤 드롭으로 업로드. 원격 안전 — 바이트가 서버의 세션 작업 공간으로 바로 전송되므로 원격 머신에 배포된 DSH도 localhost와 똑같이 작동합니다.

엄선된 연구 플러그인 마켓: 문헌 검색, 참고 문헌 관리, 작성 및 워크벤치를 위한 수동 검토 플러그인을 갖춘 Research plugins 페이지를 설정에 추가합니다. 검토된 버전에 고정된 원클릭 설치, 업데이트 및 제거, 패널에서 재시작, 그리고 자체 카탈로그에 대한 정확히 하나의 네트워크 요청을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 영구 메모리: 단계별 핫 메모리 주입 제한, 정확한 및 중국어 바이그램 BM25 콜드 리콜, 6개의 에이전트 도구, 승인 게이트형 리스 잠금 쓰기 및 복구 영수증, 읽기 전용 거버넌스 및 궤적 검토 후보.

코딩을 RPG로 변화: 완료된 턴, 도구 호출, 완료된 할 일이 XP를 얻고, 27개 이상의 업적 배지, 레벨, 칭호, 시즌 제공. 순수 함수 엔진의 이벤트 기반 점수 산정 — 작업 자체가 게임.

설정의 전용 "커스터마이즈" 페이지에서 호스트 전역 지침(~/.dsh/AGENTS.md)을 편집합니다 — 이 컴퓨터의 모든 세션에 적용됩니다.