플러그인

DSH Web GUI용 Android 실기 디버깅 워크벤치: 심각도/키워드 필터 및 크래시 스냅샷이 포함된 자동 첨부 logcat, 원격 탭/스와이프/텍스트 제어가 가능한 라이브 온디바이스 화면 캐스팅, memory/proc/frida 리버스 엔지니어링 툴셋, 에이전트 도구 30개.

공식 API와 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash를 위한 통합 앵커 에이전트 프리셋: Minimal-exact 2도구 최초 요청 부트스트랩, 모델을 인식하는 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

공식 API 및 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash용 통합 앵커링 에이전트 프리셋: 최소하고 정확한 2개 도구를 사용한 첫 요청 부트스트랩, 모델 인식 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

장기 실행 에이전트 세션용 도메인 정체성 계층: 선언 우선 도메인 주소 지정, 세션 팩토리, 4단계 일시정지, 여러 최상위 세션을 조정하는 모델 디스패치.

플러그인 조정 계층: 플러그인이 자신의 기능을 선언하고, 명령은 모델 호출 없이 해당 기능을 소유한 플러그인으로 라우팅되며, 도구 스키마는 필요할 때 로드되어 프롬프트 토큰을 줄입니다. 유휴 시간에는 실행 이력이 장기 기억으로 통합되고, 실패는 재시도 전에 분류됩니다.

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.

콘텐츠 인식 도구 결과 축소기: tools/post-execute 단계에서 13개의 리듀서가 의미를 기준으로 과도한 출력을 축소합니다(실패한 테스트는 유지, diff 컨텍스트는 제거, JSON·CSV는 샘플링, lint 문제는 규칙별 그룹화, 의존성 스택 프레임은 접기, 혼잡 디렉터리는 카운팅). 전체 원본은 로케이터와 함께 디스크에 저장됩니다.

DeepSeek Harness를 위한 성능 프로파일링 및 LLM 캐시 진단 — 컨텍스트 엔지니어링, 지연 시간 프로파일링, 캐시 동작 보고서.

점진적 공개 방식의 MCP 게이트웨이: `mcp_search`로 대규모 원격 카탈로그를 검색한 뒤, 지연 연결과 제한된 캐시로 `mcp_call`을 통해 정확한 스키마를 호출

모듈식 AI 연구/엔지니어링 스킬 팩으로, dsh plugin add로 설치 가능하며 27개 스킬(보안 감사, 논문 읽기/쓰기, 그림 그리기, 개발 워크플로우, 스토리지 분석)을 ctx.skills에 등록합니다.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하는 동안 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테식 안내, TODO(당신) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일 모델링; dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm)을 통해 설치 가능.

UI 영역 2개를 추가합니다. 작성창 이미지 편집기(번호가 붙은 편집 표시와 각각의 지시, 단색 배경 제거, 브러시 마스크 지우기, 크기 조정/자르기 프리셋; 결과는 첨부 파일과 manifest 캡슐로 작성창에 반환)와 Settings → vision/generation provider 패널(우선순위 3단계, 드래그 정렬, 채널별 모델 폴백 체인, 체납 고려 잔액 확인, ChatGPT-web 계정 저장소). 확정된 제공자 설정을 skills .env 파일에 기록합니다.

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

에이전트를 Cheat Engine에 연결하는 DSH 플러그인: 동적 메모리 디버깅을 위한 스캔, 포인터 분석, 브레이크포인트, 게임 메모리 해킹.

DeepSeek Harness용 NeatMem 장기 기억 플러그인으로, neatmem 서버에 대한 얇은 REST 클라이언트입니다.

DeepSeek Harness용 무손실 컨텍스트 폴딩입니다. 가장 오래된 구간이 요약 브리프로 대체되고 원본은 세션 로그에 그대로 남습니다.

모든 요청을 네이티브 최대 노력 계층에 고정하고, 0~20 능력 슬라이더가 있는 모델별/모드별 추론 깊이 패널, 격리된 Velocity/Apex 프로필, 오프라인 추론 도구 상자를 추가합니다. 난독화된 빌드로 배포되며 상업적 사용은 허용되고 리버스 엔지니어링은 금지됩니다.

DeepSeek Harness용 캐릭터 카드입니다. persona 섹션을 시스템 프롬프트에 삽입하거나 룰 카드로 모델에 전달되기 전 사용자 메시지를 다시 씁니다. 기본 카드 라이브러리, 아트워크를 포함한 단일 파일 카드 팩, 대화 화면의 Character 탭을 제공합니다.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

DSH 웹 UI용 프롬프트 강화 도구(basic/standard/expert 모드): standard/expert는 프로젝트 컨텍스트와 최근 세션 기록으로 초안을 다시 쓰고, reasoning-effort 설정을 거부하는 게이트웨이에서는 우아하게 재시도하며, 전후 검토와 undo를 보여줍니다.

작성기용 프롬프트 향상 기능입니다. ‘✨ Enhance’ 버튼이 세션 컨텍스트, 메모리, 최근 대화를 바탕으로 first-principles 사고를 적용해 초안 프롬프트를 더 명확하고 구조적인 형태로 다시 씁니다. 핵심 정보가 없으면 카드에서 확인 질문을 하고, 입력란에 적용하기 전에 결과를 미리 볼 수 있습니다.

다중 렌즈 구조 분석 스킬: 4개 범주에 걸친 16개 렌즈로 adversarial-first 분석을 수행하고, 10개의 구조 분석 도구, 신뢰도 보정, 사실에 근거한 계층형 출력을 제공합니다.

DSH 컴포저의 원클릭 프롬프트 개선: 반짝이 버튼을 누르면 초안이 에이전트에 바로 쓸 수 있는 프롬프트로 다시 쓰이고 제자리에서 교체되며 되돌릴 수 있습니다. 모든 경로, 식별자, 숫자, URL, 백틱 토큰을 그대로 유지하는 결정론적 충실도 검사와 부풀리기를 막는 길이 상한을 갖춥니다.