플러그인

기본 task-system 통합이 있는 dsh용 프로젝트 메모리: 세션 todo와 파일 읽기가 자동으로 세션 간 작업 기록(task↔file 링크)으로 압축되어, 재맥락화 없이 워크플로를 전환하고 재개할 수 있습니다. 읽기 시점 메모리(사전 스캔 없음): 코드 심볼을 추출하고, 문서를 요약하며, docs↔symbols를 교차 연결합니다. 선택적 TS semantic enhancement(TS 설치 시 자동 켜짐)를 제공합니다. 경험 노트는 자동 중복 제거됩니다. 모든 회상에는 추적 가능한 인용이 포함됩니다. 순수 JS, 단일 의존성, 바로 사용 가능, 조용히 동작하며 오버헤드가 없습니다.

로컬 마크다운 및 텍스트 문서를 하이브리드 시맨틱 및 키워드 검색, 인용 검증, 소스 주입 기능을 갖춘 쿼리 가능한 지식 베이스로 변환합니다.

🌊 DeepSeek Harness를 위한 상주 독 및 완전히 커스터마이즈 가능한 잔액/사용량 패널 — 활동 히트맵, 듀얼 채널 비교, 로컬 전용 및 프라이버시 우선.

원본 지시를 원클릭으로 전문적인 프롬프트로 최적화: 세 가지 출력 스타일, 상황 인지 역할/작업/목표 프로파일링, 자기 반복 학습(세션 메모리 + 스마트 기본값 + 사용자 재정의), 22개 하위 장면용 /template(모델 호출 제로), 입력 상자 ✨ 원클릭 최적화/실행 취소, prompt_optimize 도구, 자동 최적화 후크 및 zh/en 문서 자동 감지.

Smart Charts 스킬: CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON 데이터 파일을 독립형 인터랙티브 ECharts HTML로 바꿔 줍니다 — 오프라인 지도를 포함한 32가지 차트 유형, 3가지 테마, CDN 불필요. --profile 데이터 프로필(열별 dtype, 카디널리티, 결측률, 샘플, 통계, 엔티티 그레인, 인사이트 신호) 덕분에 에이전트가 데이터를 읽고 차트를 직접 고를 수 있습니다. 각 차트에는 팩트 시트(plot_stats + data_preview)가 내장되며 그 수치만 인용 가능한 값입니다. LLM 변환 코드는 제한된 샌드박스(블랙리스트 + AST 화이트리스트 + 안전한 내장 함수)에서 실행됩니다. --doctor는 Python 환경을 자가 점검합니다. 완전 오프라인, ECharts 번들 포함.

HarmonyOS 디바이스 브리지: hdc를 통한 스크린샷/설치/로그/크래시/UI 자동화 루프를 read_image와 함께 제공하며, 공식 문서를 우선하는 버전별 API 지식(SDK .d.ts + 오프라인 번들 문서)과 DevEco CLI 빌드/서명/린트 파이프라인을 갖추고 있습니다.

컴포저 독에 DeepSeek 계정 잔액과 세션 비용을 표시하며, 공식 요금을 자동으로 가져오고 피크/비피크 요금을 지원합니다.

모델과 토큰 예산을 각 역할에 맞춘 뒤, DSH가 작업 유형별 특화 서브에이전트를 위임하도록 하세요. 자동 설정과 역할별 추론 노력 및 도구 권한과 함께, 아키텍처 분석, UI/UX, 코드 구현, 코드베이스 탐색, 문서 조사까지 다룹니다.

MinerU 기반의 제공자 독립적인 DSH 문서 파싱으로, 기본 백그라운드 작업, 변경 불가 결과, 안전한 요청 병합을 지원한다.

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.

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.

오피스 3종 세트! DeepSeek Harness(dsh)용 오피스 문서 도구: 스프레드시트(.xlsx), PDF, 프레젠테이션(.pptx)을 생성, 읽기, 편집할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 플러그인용 다차원 품질 점수화 도구로, 설치 성공, 유지보수 활동, 문서 완성도, 보안 검사, 프로토콜 준수 항목을 실제 CLI 증거로 repo 또는 npm 패키지에 대해 점수화하고, JSON 또는 Markdown 리더보드 보고서를 생성합니다.

프레젠테이션용 스킬과 도구: 한 문장 또는 한 문서로 HTML 슬라이드쇼와 편집 가능한 PPTX를 만들며, 7가지 레이아웃(인용 및 네이티브 PPTX 표 포함), 발표자 노트(HTML S-키 패널과 네이티브 노트 슬라이드), 5개 내장 테마, 기본 테마/언어 설정, 이중언어 지원을 제공합니다.

컴포저 독에 실시간 DeepSeek API 계정 잔액을 표시하며, 수동 또는 사용자 지정 주기의 자동 새로고침을 지원합니다.

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.

명령 한 번으로 모든 프로젝트를 AI 에이전트가 다룰 수 있게 만듭니다. 적응형 기술 스택 감지(7개 언어 × 14개 프레임워크 × 61개 컴포넌트)를 수행하고 AGENTS.md, 문서 골격, CI/CD, 테스트 인프라를 자동 생성합니다.

컴포저 독에 표시되는 OpenCode Go 구독 사용량(롤링/주간/월간 윈도우와 리셋 카운트다운) 및 내장 자격 증명 편집기

EasyEDA Pro용 오프라인 회로도 검토를 네 가지 도구로 dsh에 제공 — 일괄 점검 보고서, 아키텍처 골격, 설치 진단, 읽기 전용 동작을 우선하는 라이브 편집기 브리지를 로컬 boardwise CLI로 구동합니다.

FormatForge: 드래그 앤 드롭 수신함, ff_translate/ff_formats/ff_result 도구, CLI를 통해 30개 이상의 파일 형식(PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, 아카이브)을 AI가 읽을 수 있는 텍스트로 벼려냅니다. 스캔 PDF는 로컬 OCR 또는 세션 모델용 향상 힌트로 폴백합니다.

DeepSeek Harness를 위한 로컬 PDF, Office, 이미지 및 OCR 문서 인텔리전스.

답변 중 "Deep diving..." 상태 표시줄 아래 독을 채우는 ikun(농구 밈) 펫: 스프라이트 시트 펫이 0→100% 진행률 바를 걸으며, 20%마다 애니메이션과 텍스트가 전환되고, 완료 시 시스템 레벨의 "nǐ gàn ma~" 음성 큐를 재생.

컴포저 독의 OpenCode Go 사용량 바: 롤링/주간/월간 할당량 링, 공식 실시간 요금으로 계산된 DSH 세션 토큰 및 비용 통계, 모델별 및 현재 세션 범위별 내역을 세션마다 실시간으로 업데이트, API 키 원클릭 복사.

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.