플러그인

고정된 주석과 구조화된 피드백으로 계획을 검토하여 에이전트에 다시 전달합니다.

GitHub Trending 요약을 매일·매주·매월 예약합니다. 로컬 trendradar 코어가 중국어 요약과 기간별 정리를 작성하고 자신의 저장소에 커밋한 뒤 Pull Request를 엽니다. 개요, 요약, 실행 기록, 구독, 설정 작업공간을 제공합니다.

QR 코드나 6자리 코드로 휴대폰을 이 컴퓨터의 DSH 인스턴스와 연결해 패널에서 원격 제어합니다. 요청 보내기, 이미지 보기, 승인 응답을 지원하며 네트워크가 다른 기기끼리 연결할 public tunnel도 제공합니다.

Bilibili 동영상을 AI용 구조화 텍스트로 변환합니다. 메타데이터, 댓글, 탄막, 자막, 로컬 ASR, 프레임 OCR을 처리합니다. 로컬에서 처리해 클라우드에 업로드하지 않으며, 프레임 검사로 미끼 자막을 감지하고 캐시로 재조회 속도를 높여 AI용 매니페스트와 요약을 만듭니다. 프레임 OCR에는 ffmpeg가 필요합니다. 로컬 ASR/OCR에는 Python 3.10+ 가상환경이 필요하고 Windows에서는 VC++ 런타임도 필요합니다. AI 자막에는 Bilibili 로그인이 필요합니다.

기존 로컬 TTS 런타임으로 Harness 답변을 읽어 줍니다. IndexTTS 및 GPT-SoVITS 실행기, 프로토콜 기반 로컬 HTTP/JSONL 진입점, Kokoro, F5-TTS, VoxCPM, Qwen3-TTS, CosyVoice SDK 환경의 모델 폴더 로딩을 지원합니다. 모델은 포함되지 않습니다. 1624318455/dsh-plugin-tts에서 파생했으며 행 ID와 설정을 분리해 두 플러그인을 함께 설치하고 중복 기능을 비활성화할 수 있습니다.

poteto의 pstack 엔지니어링 플레이북을 DSH로 포팅해 계획, 리뷰, 검증, 릴리스 워크플로를 제공합니다.

dsh용 특허 작성 게이트키퍼 — 아이디어를 먼저 중국 선행기술과 대조해 검증한 뒤, 5자 정렬 인터뷰, 8장 공개 초안 작성, 도면과 시뮬레이션 실행, 7차원 검토, docx/PDF 내보내기를 진행합니다. 스킬은 바로 사용할 수 있고, 검색·내보내기·실험 도구는 비활성 상태로 제공되는 번들 Python MCP 서비스에서 옵니다 — ~/.dsh/patent-services.yaml에 한 줄을 넣으면 활성화되며, uvx가 PyPI에서 wheel을 가져옵니다.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

에이전트의 MCP 서버·스킬·도구를 관리 — 컨텍스트 내 실제 상태(로드/잘림/축출)와 세션별 전환 스위치를 보여줍니다.

DeepSeek Harness용 Trellis 스타일 워크플로: agent/pre-step을 통한 턴별 phase breadcrumb, 번들된 skill provider, 그리고 git 청결성 가드레일이 있는 DSH 네이티브 task/phase 상태.

Minta 메모리 엔진용 DSH 네이티브 통합 레이어: 공식 dsh-mcp-client 행을 구성하고, minta-memory-governance 스킬과 세션 시작 시 메모리 프리웜을 등록하며, Minta 에이전트 프리셋을 제공합니다. 19개의 MCP 도구를 제공하려면 별도로 배포된 Minta 엔진(Python/Docker)이 필요하며 — 없이는 사용할 수 없습니다.

DSH용 Karpathy LLM Wiki 패턴 지식베이스: wiki-write/wiki-search 스킬, 무의존 파이프라인(lint/index/mnemon 메모리 동기화/품질 피드백), schema와 지식 미리보기를 주입하는 최소 수명 주기 플러그인, Ollama 호환 프록시를 통한 SiliconFlow 시맨틱 리콜.

OneBot v11(리버스 WebSocket) 기반 양방향 QQ 브리지: 그룹별 및 개인 채팅별 세션, @-인용 음성 speech-to-text, 개인 이미지/움직이는 스티커 보기, 얼굴 및 스티커 도구.

프로바이더별로 API 키 풀을 유지하고, 자동 생성되는 클론 라우트를 사용해 할당량 또는 rate-limit 오류가 나면 다음 키로 전환하며, 식혀진 키의 복구를 탐지하고, 풀/쿨다운/전환 코드를 Settings 섹션에 표시합니다.

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.

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.

settings.yaml로 구성 가능한 서브에이전트 위임 기본 모델. 단일 모델과 다중 모델 라운드 로빈 또는 무작위 전략을 지원합니다.

DeepSeek Harness를 위한 SearXNG 검색 및 Crawl4AI 가져오기 제공자

🔔 DeepSeek Harness를 위한 창 간 완료 및 승인 알림 — Codex/WorkBuddy 스타일로 팝업 알림을 띄워 DSH로 다시 불러옵니다.

DeepSeek Harness 샌드박스 권한 상승에 대한 규칙 기반 자동 승인 기능으로, 선택적으로 LLM 검토자와 네이티브 사람 대체(fallback)를 사용할 수 있습니다.

GitHub Copilot LLM 어댑터: OAuth 디바이스 플로우 로그인, Copilot API의 라이브 모델 검색, 이미지 지원 모델(gpt-4.1, gpt-4o)의 비전 지원, Chat Completions 및 Responses API의 두 가지 와이어 프로토콜과 모델별 자동 엔드포인트 라우팅.

Wallpaper Engine .mpkg 파일을 DSH 웹 배경으로 로드: 임베디드 비디오, 시간대별 전환, 통합 프로스트 블러, 로컬 배경화면 라이브러리 및 회전.