플러그인

PubMed, Europe PMC, OpenAlex, PubTator3, Semantic Scholar용 모델 도구 26개를 등록합니다. 필드 문법 검색, ID 변환, 서지 조회, 인용 형식, MeSH·관련 논문 탐색, PubTator 생물 개념 식별과 관계 검색, Europe PMC·Semantic Scholar 페이지 이동, 전문 조회, 오픈 액세스 PDF 검색과 선택적 다운로드를 지원합니다. 통합 검색은 여러 출처의 중복 결과를 제거하고 출처 간 일치 수, 관련도, 인용 수 순으로 정렬합니다. PubTator 개념 정보로 보강한 세션 지식 그래프를 사용자 영구 그래프에 저장하고 Mermaid로 표시합니다. 대부분의 출처에는 키가 필요하지 않습니다.

모델의 추론, 답변, 도구 호출 설명을 지정 언어(기본값: 중국어 간체)로 고정합니다. 프롬프트 앞·중간·뒤에 지시를 넣고, 강도 3단계, DSH UI 언어를 따르는 자동 모드, 현재 적용 언어를 보여주는 설정 화면, 사이드바 빠른 전환을 제공합니다.

DeepSeek Harness의 턴별 TPS·TTFT 통계입니다. 모델 처리 시간, 도구 처리 시간, 첫 토큰까지의 시간, 턴별 출력 속도를 표시합니다.

긴 침묵을 감지하고 임계값이 지나면 모델이 계속하기 전에 현재 작업을 글로 말하도록 user message를 주입합니다. 같은 문구가 composer 위 왼쪽 아래 overlay에도 표시됩니다. 침묵 임계값과 보고 간격을 분 단위로 설정하고 prompt 전체를 교체할 수 있습니다. 런타임 종속성 없음. DSH 0.2.1+ 및 Node.js 18+ 필요.

OpenCode, Qoder, Qoder CN, TRAE, WorkBuddy, WorkBuddy International 등 AI 코딩 플랫폼 6개를 DSH에 추가하며 각각 native model picker의 별도 그룹으로 표시합니다. 설정 페이지 하나에서 계정을 관리하고, 지원 플랫폼은 매일 체크인, 크레딧 잔액 조회, rate limit 시 같은 플랫폼의 다른 계정으로 재시도합니다. 플랫폼이 선언한 경우 모델에 크레딧 배수를 붙입니다. OpenCode 익명 무료 티어는 자격 증명이 필요 없습니다. TRAE는 기본 숨김이며 설정에서 켜야 표시됩니다.

다른 컴퓨터를 원격 Agent 팀원으로 만듭니다. 워커는 자체 DSH와 완전한 Agent 루프를 로컬에서 실행하므로 연결이 끊겨도 전달된 작업은 계속되고 모델 자격 증명은 그 컴퓨터 밖으로 나가지 않습니다. 허브는 remote_* 도구 8개로 작업을 보내고 핸드오프 요약과 산출물 manifest만 받으며 완성품은 요청 시 가져옵니다. 중간 산출물은 워커에 남습니다. 페어링 코드로 온보딩하고 NAT 환경에서 직접 또는 릴레이 전송을 지원하며 양쪽에 Web 패널이 있습니다.

멀티 에이전트 원탁 토론입니다. 각 구성원은 자체 모델을 사용하는 서브에이전트로 차례로 발언하고 호스트가 매 라운드를 요약합니다. 종료 시 회의록 Markdown을 작성합니다.

브라우저 자동화 없이 플랫폼 JSON API로 头歌(EduCoder) 과제를 완료합니다. `educoder_sweep`는 미완료 챌린지가 있는 숙제만 훑고 완료된 숙제는 챌린지를 읽지 않으므로 전체 계정 검색에도 모델 토큰이 들지 않습니다. 객관식도 제출 응답에 정답 키가 포함되어 토큰이 필요 없습니다. 코드 문제는 모델이 생성해 `evaluate:0`으로 업로드하고 챌린지당 한 번 채점한 뒤 반환된 오류 보고서로 재시도합니다. 도구: `educoder_sweep`, `educoder_homework`, `educoder_account`.

프로젝트 결정을 채팅 기록 대신 일반 Markdown으로 보관합니다. 메인 문서와 모듈별 문서에 각 항목의 file:line 인용을 기록합니다. 에이전트가 질문해 미결 사항을 확정하고 작업 복잡도·확장성·유지보수성·코드 품질·재사용성 5개 축의 점수를 산출해 모델 선택 옆 버튼에 표시합니다. 세션 하나에 여러 프로젝트를 연결할 수 있으며 small/medium/large 규모에 따라 항목 한도가 넓어집니다. 트리거 단어가 나타나면 메인 문서의 재사용 파이프라인 섹션을 주입합니다.

에이전트가 독립된 로컬 DSH 인스턴스를 직접 제어합니다. 대상에는 플러그인이나 구성 요소가 필요 없고 격리 환경에서 설정과 테스트를 수행할 수 있습니다. 서로 다른 모델·성격의 에이전트가 대화·역할극하거나 중첩 제어 체인을 만들 수 있습니다. 대화형 설정, 사용자와 같은 조작, 점진적 읽기, 저장 참조, 원격 세션/작업공간 검색도 지원합니다.

DeepSeek Harness 전문가 목록입니다. 22개 분야의 전문가 636명과 전체 중국어 이름·약력을 제공합니다. @ 메뉴 또는 model이 `list_t_experts` / `summon_t_expert` / `summon_t_experts`로 subagent를 호출할 수 있습니다. 사용자 정의 전문가 추가 및 skill 켜기/끄기도 지원합니다.

OMP가 지원하는 모든 규약의 규칙 파일을 찾아 항상 적용되는 계층과 규칙집 인덱스로 시스템 프롬프트에 넣습니다. 스트리밍 규칙은 턴 중 위반 출력을 중단하거나 해당 도구 호출을 거부하고, 호출 결과에 알림을 추가하거나 완성된 답변을 판정 모델에 물을 수 있습니다. 같은 도구로 모델이 새 규칙을 작성할 수 있으며 Plugins 페이지 감사 패널은 각 규칙이 적용되는 이유를 보여줍니다.

컴포저 도구 행에 Git 상태 배지를 표시합니다. 모델 선택기 왼쪽에 14px 브랜치 아이콘을 두고, 마우스를 올리면 브랜치 이름, 변경 파일 수, 추가·삭제 줄 수를 보여줍니다. 스테이징·미스테이징·미추적 파일을 세며 Git 작업 트리 밖에서는 렌더링하지 않습니다.

DeepSeek Harness용 중국어 다중 에이전트 워크플로입니다. 역할별 model fallback, 버전 관리되는 Mermaid 작업 계획, 독립적인 Agent/Jev 검토, 지속적인 전문가 협업, 순수 함수 계산 도구를 제공합니다.

캐시 우선 코드 탐색입니다. `rdd_explore`가 프로젝트의 `.rdd/exploration` 인덱스를 조회하고 결과가 없으면 읽기 전용 워커 subagent를 실행해 조사 결과를 등록합니다. `rdd_models`는 실시간 모델 카탈로그를 제공해 작업 배정 시 모델을 선택할 수 있습니다.

DeepSeek Harness에서 OpenCode Console (Zen) 모델을 사용할 수 있습니다. Settings → Plugins에 Console API key를 붙여 넣으면 Console 채팅 모델을 선택할 수 있고, 카탈로그가 자동 동기화되며 각 모델은 공식 문서에서 지정한 엔드포인트로 라우팅됩니다. 무료 *-free 모델은 OpenCode 클라이언트 안에서만 실행되므로 기본적으로 숨겨집니다.

긴 DSH 대화를 주제→진행 단계→마일스톤 타임라인의 3단계 경로로 정리해 드래그 가능한 오버레이에 표시합니다. 한 번 클릭하면 대화 기록의 해당 메시지로 이동합니다. 주제는 DeepSeek 모델로 요약하며 비용 없는 규칙 기반 대체 방식도 있습니다. 이름 변경, 잠금, 드래그 앤 드롭 병합, 대화별 메모, 벡터 그리기 보드를 지원합니다.

로컬 Obsidian vault를 전용 RAG 채팅 패널로 만듭니다. 노트 탐색기, 검색 증강 채팅, 인용 출처를 나란히 표시하고 로컬 BM25 및 CJK bigram 검색으로 노트를 찾습니다. 답변은 DSH 모델 채널을 통해 스트리밍되며, [n] 인용을 클릭할 수 있고 mtime 기준으로 변경분을 색인합니다.

SenseNova(日일신) 모델을 DSH에 추가하고, 원하는 수의 API 키를 순환하는 풀로 사용합니다. 429가 오면 다음 키로 즉시 재시도하고 키별 지수 백오프 쿨다운을 적용합니다. 로컬 RPM 사전 제한으로 제한을 미리 피하며, 풀이 소진되면 503과 Retry-After를 반환해 호출자에게 429가 전달되지 않습니다. 내장 모델 카탈로그는 오프라인에서 작동하고 /v1/models에서 갱신됩니다. 설정에서 키는 마스킹되며 키별 테스트와 삭제를 지원합니다.

공식 Models 페이지에서 타사 모델의 사고 수준, 이미지 입력, 이미지 생성을 지원합니다. 제공자별 여러 키를 모델에 따라 라우팅하고 실패 시 자동 전환, 경로별 사용자 지정 요청 헤더, 잔액 표시를 제공합니다.

DeepSeek Harness에 Ollama Cloud 공급자를 추가합니다. 설치 시 채팅 경로를 등록하고 모델별 thinking 수준을 작성기의 effort 설정에 제공합니다. /api/tags와 /api/show에서 모델 목록을 갱신해 오프라인 부팅을 위해 캐시하며, Models 페이지와 사이드바에 사용 가능량 및 API 키 입력란을 표시합니다. Ollama 웹 검색과 가져오기 기능도 DSH 웹 공급자로 선택할 수 있습니다.

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.

WorkBuddy 데스크톱 App에 포함된 모델을 설정 없이 DeepSeek Harness에 자동으로 연결합니다.

코딩 학습 플로팅 패널입니다. Python/JavaScript/TypeScript/PowerShell 편집·실행과 종료 코드·시간 표시, 진도 내보내기가 있는 JSON 과정 채점, Markdown 메모와 스니펫 보관, 코드와 질문을 현재 대화에 보내 주 모델이 답하게 하는 기능을 제공합니다.