플러그인

DeepSeek Harness용 ROS2 디버깅 툴킷 및 로봇 상태 비전 분석: 노드/토픽/서비스/액션/인터페이스/TF 열거, 전체 그래프 토폴로지 JSON, rosdep 검사, 승인 게이트 빌드 및 커스텀 메시지 스캐폴딩, GUI 스크린샷 및 멀티모달 비전 관찰, 헤드리스 RViz2 오프스크린 렌더링(저폴리 메시, 직접 픽셀 읽기, GPU 패스스루 - 30Hz 모션 렌더링) 및 병렬 VLM 실시간 분석.

DSH 사이드바용 계층형 워크스페이스 트리: 워크스페이스 제목의 슬래시마다 가상 폴더(무제한 깊이)가 되고, 워크스페이스 추가 디렉터리 흐름에 부모 그룹 팝업이 생기며, 이름 변경 시 트리가 즉시 재생성됩니다. 세션도 같은 규칙으로 중첩되고(별도 시각 스타일), 모든 행에 우클릭 작업과 행별 모양 사용자 지정(색상, 텍스트 전용 글로우, 글꼴 두께, primitives 계열 아이콘)이 있습니다.

캐릭터 카드, 채팅 내 캐릭터 카드 작성 및 편집, 설정 가능한 백엔드를 통한 이미지 생성이 포함된 롤플레이 대화.

SillyTavern/TavernAI 캐릭터 카드와 세계관 설정집을 가져와 로컬 Markdown 세계관 문서로 저장하고, 그 설정을 참고하여 프롬프트로부터 소설 문체의 글을 생성합니다.

학술 논문, 산업 분석, 비즈니스 논평 등 장문 제작을 9개 역할 파이프라인으로 처리하는 DeepSeek Harness 번들입니다. 6단계에서 T1 문헌/T2 데이터/T3 사례 조사원이 병렬 실행되고 T4 분석가, T5 작가, T6 비판적 동료, T7 감사자, 코디네이터가 실행하는 T8 마무리 담당자, T9 동료 검토자가 이어집니다. 삼각 증거 검증, M-gate 26개(스크립트 검사 25개+사람 확인 1개), 중국어 AI 흔적 게이트가 포함된 G0-G16 감사, 저널 매칭 동료 평가 점수, 사람 확인 지점 4개를 제공합니다. 설치: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` 및 `lib/index.js`가 스킬 등록). T1-T9 역할 카드, 템플릿, 종속성 없는 검증 스크립트 36개, 5개 언어 README 포함.

중국어 장편 시나리오 작성 스킬: 두 개의 입력 블록(배경 + 캐릭터 바이블)을 인과 가치 엔진에 투입하고, AI 티 제거 리뷰와 연속성 대장을 수행. Codex / Claude Code / dsh / zcode에서 작동.

DSH를 위한 장기 메모리: 대화를 원자적 사실, 장면 요약, 페르소나 프로필로 자동 증류하고 모든 모델 단계 전에 관련 메모리를 주입. 설정 없이 바로 사용 가능 — BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 선택적 오프라인 로컬 임베딩, 채팅/업무 패밀리 분리.

Herta를 DeepSeek Harness 에이전트로 설치합니다. 페르소나와 기억 프롬프트 섹션 프리셋, 기억·음성 도구 6개, 생각과 발화를 분리하는 서사 계층, 포함된 음성 클립 80개, 오프라인 및 MiniMax 음성 합성, 세션을 전용 컴포넌트로 보여주는 대화 뷰 2개를 제공합니다.

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Joi를 위한 두 벌 세트 VTuber 테마: "Flowers"와 "Library"는 라이트/다크용으로 별도의 토큰 시스템이며, 새 세션 페이지 헤드라인에 전신 일러스트와 낮잠 자는 고래 소녀, 컴포저 상단에는 턴 상태를 따라가는 두 개의 치비 캐릭터, 듀오 사이드바 마크, 익어가는 귤 모양의 컨텍스트 미터가 포함됩니다. 세 번째 카드는 플러그인을 설치한 채로 기본 DeepSeek 모습으로 되돌립니다.

여러 방법의 모델 파라미터 입력, 호환성 개선, 추론 강도 기억 등을 포함한 더 나은 모델 경험을 제공합니다. 하위 에이전트는 부모의 모델과 추론 강도를 실시간으로 따르며 AI가 추론 강도를 조정할 수 있습니다.

파일 인코딩 가드: GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16, UTF-32 파일에 대해 바이트 단위로 정확한 읽기/쓰기/편집을 수행하여, 레거시 파일을 편집해도 UTF-8로 조용히 다시 쓰이지 않고 원래 인코딩 그대로 남습니다. UTF-8 BOM은 그대로 정확히 보존되고 줄바꿈(CRLF/LF/CR)도 유지되며, 인코딩으로 표현할 수 없는 문자는 '?'로 기록되지 않고 거부됩니다. UTF-8이 아닌 파일은 후보 인코딩과 함께 나열되어 모델이 명시적으로 다시 읽을 수 있습니다.

갈게임 생성기: 워크스페이스의 스크립트 문서와 캐릭터/배경/BGM/애니메이션 자산(img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/)을 제공하면 설정 가능한 세이브 슬롯([存档 N], 기본 9), 다중 포즈 변형 전환이 가능한 화자 추종 스프라이트([表情]), 오프닝/엔딩/CG 애니메이션([op]/[ed]/[cg]), BGM 재생/정지/볼륨 조절, if줄 분기가 있는 플레이 가능한 비주얼 노벨 웹 페이지를 생성합니다.

한 줄 요구사항에서 검증된 납품까지 진행합니다. TeamFlow는 분류, PRD, 설계, 기술 계획, 병렬 개발, 결함 재작업을 포함한 QA, 인수 단계를 실행합니다. 12개의 `teamflow_*` 도구와 실시간 파이프라인 그래프 및 백로그 칸반 작업대를 제공합니다. 요구사항별 폴더에 PRD, 설계, 기술 계획, QA 보고서와 인수 기록을 저장합니다.

멀티 플랫폼 리서치·딥 서치 파이프라인: harvest_scout가 GitHub, Web, Twitter, Reddit, 샤오홍슈, Bilibili, YouTube를 병렬 탐색하고 harvest_deep_research가 종합 리서치 보고서를 자동 작성합니다. 추출, 교차 소스 검증, 신뢰성 감사도 제공.

모델·프로바이더·워크스페이스·기간을 아우르는 사용량 분석: 캐시 적중 가시화, 모델/프로바이더별 분해, 시간별·일별 추세, GitHub 스타일 53주 히트맵, 연속 사용, Token 점유율 도넛 차트, 조합 가능한 필터, 캐시 효율 추세, DeepSeek 잔액, CSV 내보내기. 세션 삭제 후에도 보존되는 영구 원장(증분 재구축, 재시작 시 미변경 세션은 로그 재독 없이 적용). 워크스페이스 등록은 DSH domain/changed 프로브로 자동 갱신되며 DSH 등록 워크스페이스만 엄격히 집계합니다. Token 회계는 입력·캐시 읽기/쓰기·추론을 분리하고 제로 사용 재생은 기록을 덮어쓰지 않습니다. 중국어는 현지 시간, 영어는 UTC. API는 루프백 전용.

Herta를 DeepSeek Harness 에이전트로 설치합니다: 그녀의 페르소나와 메모리 프롬프트 섹션을 담은 프리셋, 6개의 메모리 및 음성 도구, 그녀의 생각과 말을 분리하는 내러티브 계층, 80개의 번들 음성 클립, 오프라인 및 MiniMax 음성 합성, 그리고 그녀 자신의 컴포넌트로 세션을 렌더링하는 두 가지 대화 뷰.

DeepSeek Harness용 도구 출력 복구 레이어 — 도구 호출에 대한 JSON 스키마 강제, 파라미터 매핑, JSON 복구를 제공한다.

Arknights P.R.T.S.에서 영감을 받은 DSH Web용 비공식 인터페이스 테마로, 외형 프리셋, 접근성 설정, 대화 탐색 기능을 제공합니다.

편집/write 도구 카드의 클라이언트 측 재렌더링으로, 거의 선형적인 줄 단위 diff를 사용해 변경되지 않은 중복 줄을 제거하고 대체된 줄 안의 실제로 변경된 문자에 밑줄을 그린다.

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.

LLM-Wiki 구조와 SOUL.md 페르소나를 갖춘 세션 간 장기 Markdown 메모리입니다. remember/recall/consolidate/forget 워크플로, 내장 메모리 skill, pack/unpack 마이그레이션 도구를 제공하고, 유휴 시간에는 실제 기억을 동반자 말투로 떠올리게 합니다. 기본 설정에서는 첫 사용자 메시지 뒤 현재 세션에만 주입합니다. 파일별 부팅 블록 예산으로 인덱스 라우팅 표의 잘림을 막고 중요도 감소가 작동하도록 last_access를 자동 기록하는 등 저장소 관측·유지 기능도 제공합니다. 읽기 전용 건강 대시보드는 크기·최신성·lint 일치 여부를 확인합니다. 페이지가 `summary:`를 선언하는 인덱스 컴파일러는 한 명령으로 인덱스를 다시 정리합니다. 페이지 링크와 공유 태그를 잇는 대화형 그래프는 드래그와 휠 확대를 지원합니다. tag/type/salience/hot/stale 조건으로 검색하고 관계가 없는 페이지의 교차 링크를 제안하며, `checkup` 보고서는 우선순위 작업 목록으로 끝납니다. 운영 세부를 필요할 때 불러오는 skill로 옮겨 시작 payload를 약 23% 줄였습니다. 설정에는 (플러그인 아이콘 슬롯이 없는 셸을 위해) 뇌와 노드 클러스터 아이콘, 저장소를 여는 피드백 항목도 있습니다. DSH 세션 형식 v4(공식 DeepSeek Harness 0.1.7+)가 필요하며 주입 메시지는 생성 주체 소스 종류 plugin:memory를 선언합니다.

모델별 능력을 위한 설정 페이지: 추론 노력 레벨과 와이어 철자, 입력 모달리티, 토큰 용량을 선언 또는 희소 카탈로그 오버라이드로 작성합니다.

별도로 배포된 자체 호스팅 OwnDsh 서버에 DeepSeek Harness를 연결하여 팀 ID, 모델 액세스 제어, 할당량 및 사용량 감사를 제공하는 초기 단계 플러그인.