플러그인

Creght 플랫폼에서 웹사이트를 구축하기 위한 스킬 모음: CLI pull/push 동기화, 페이지/컴포넌트 규칙, CMS, 폼, 인증, SEO, 게시 및 버전 롤백을 다룹니다.

Copree(구 AIsChat)를 네이티브 사이드바 보드로 DSH 웹 UI에 내장합니다. Copree는 AI 그룹 채팅과 프로그래밍 가능한 세계를 위한 오픈소스 프레임워크로, AI는 도구가 아니라 주민입니다. 각자 고유한 기억, 상태, 성격을 지니고 스스로 서로 대화하며, 사용자는 지켜보거나 참여할 수 있습니다. Group World는 더 나아가 모든 그룹 채팅이 살아있는 세계(자체 웹 페이지 + 세계 AI + 코드 + 시계)를 바인딩할 수 있고, 세계 AI가 DSH 워크스페이스 도구를 통해 그 세계를 구축하고 편집합니다. 이 플러그인은 네이티브 사이드바 보드(연락처, 고정 DM 및 그룹), 동일 출처 HTTP/WS 프록시를 통한 실시간 채팅, Markdown/LaTeX 렌더링, 그룹 초대와 이미지 메시지, 몰입형 전체 프레임 페이지, 그리고 세계를 DSH 워크스페이스(폴더 + DSH 세션 + world_* 도구)로 원클릭 미러링하는 기능을 제공합니다. 프런트 엔드 전용: 직접 실행하는 Copree 백엔드(기본 127.0.0.1:5228, 동일 저장소)로 프록시합니다.

dsh용 라운드별 reasoning_effort 옵티마이저 — 간단한 도구 호출의 경우 reasoning을 자동으로 낮추고, 무거운 작업의 경우 다시 올려 도구 호출 사이의 사고 시간을 줄입니다.

DeepSeek Harness 번들은 장기 콘텐츠 제작(학술 논문, 산업 분석, 비즈니스 해설)을 9역할 파이프라인으로 전환하는 스킬을 등록합니다: 병렬 실행되는 T1 문헌/T2 데이터/T3 케이스 스카우트, 코디네이터 실행 T4 분석가, T5 작가, T6 비판적 동반자, T7 감사자, T8 최종화자, T9 동료 검토자. 6단계에 걸친 삼각 증거 검증, 23항목 M게이트, 중국어 AI 추적 게이트를 포함한 G0-G14 감사, 저널 매칭 동료 검토 채점, 4개 인간 체크포인트 포함. `dsh plugin add lunheng-article-pipeline`로 설치(package.json#dsh.bundle.patch 및 스킬 등록용 lib/index.js 엔트리); T1-T9 역할 카드, 템플릿, 11개 무의존성 검증 스크립트, 5개국어 README 제공.

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.

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.

AIsChat 소셜 에이전트 플랫폼을 네이티브 사이드바 보드로 DSH 웹 UI에 삽입 - 연락처 패널, 동일 출처 HTTP/WS 프록시를 통한 실시간 채팅, Markdown/LaTeX 렌더링. 플러그인은 프론트엔드만 해당; 직접 실행하는 AIsChat 백엔드로 프록시(기본 http://127.0.0.1:5228, 동일한 리포지토리에서).

DeepSeek Harness에서 Excel과 대화: 대화를 통해 스프레드시트를 생성, 편집, 수리, 검증하며, 모든 편집 후 자동으로 수식 건강 검사를 수행합니다.

파일 기반 교차 세션 메모리: 자동 검색 주입 기능이 있는 일반 Markdown 메모리 파일로, Claude Code의 CLAUDE.md 및 메모리 파일과 형식이 호환되어 마이그레이션은 수동 파일 복사입니다.

composer에서 원클릭 프롬프트 향상 — 초안을 구조화된 프롬프트(역할 및 목표, 실행 가능한 단계, 출력 형식, 승인 기준, 엣지 케이스)로 재작성하고 전후 미리보기, 되돌려 채우기, 실행 취소를 제공합니다. 의도를 변경하거나 요구 사항을 지어내지 않습니다.

22개 플러그인 cordis 번들로 구성된 엔터프라이즈 AI 리소스 플랫폼: 조직/계정/역할 IAM, OIDC 제공자와 앱 SSO, 플랫폼 자체를 MCP 서버로 노출하는 MCP 서버 관리, NAS 자산 스토리지, 스킬 허브, 에이전트 및 앱 레지스트리, SaaS 커넥터 관리, 엔터프라이즈 포털 데이터 채널, 부서 에이전트 워크벤치 패널, 메시지 및 승인 푸시용 DingTalk 그룹 브리징, 도구 프록시를 통한 원클릭 원격 dsh 등록, 사용량 계량, 지갑 청구, 모델 게이트웨이, 알림이 포함된 감사, 자체 업데이트 및 검토된 타사 플러그인 마켓플레이스 — 70개 이상의 운영 도구를 dsh 에이전트가 호출할 수 있게 합니다.

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

DeepSeek Harness 프로필 번들로 마운트되는 멀티플랫폼 Agent Skills 모노레포로, 중국어 작문, Git, 플러그인 개발, 테이스트, 시맨틱 린터 스킬을 제공합니다.

DSH Director Toolkit은 3D 아티스트, 테크니컬 디자이너, 크리에이티브 코더를 위한 DeepSeek Harness 플러그인입니다. 아직 다듬어지지 않은 아이디어, 레퍼런스 메모, 포트폴리오 캡션을 붙여넣으면 Blender, Three.js, Houdini, C4D용 간결한 디렉션 팩을 만들어 줍니다.

어떤 아이디어든 각 플랫폼에 맞는 네이티브 홍보 콘텐츠로 만들어 줍니다.

dsh-ecolink 메모리 생태계의 DSH 측: 브라우저 확장을 통해 chat.deepseek.com과 DeepSeek Harness를 연결하여 DSM 형식 메모리 태그를 수집하고 회상된 기억을 웹 채팅에 주입합니다. 공유 메모리 풀을 기록하는 의존성 제로 로컬 서비스, 그리고 pre-step에 기억을 주입하고 /ecolink-push 쓰기 되돌림을 제공하는 이 어댑터로 구성됩니다. 압축은 트랜잭션 방식입니다(commit/rollback이 있는 스테이징 풀).

Custom modes / assistant manager: give each mode its own system prompt in the settings page — a custom prompt that is a plain file the agent loop re-reads before every model step, so an edit applies to the running session on its next step — and start it from the official standard / PTC / minimal / Cordis composition, toggling the plugin rows it mounts one by one (a custom plugin composition per mode), renaming it as you like. Several assistants coexist with their own prompts, so one machine can keep a coding assistant, a chat companion and a roleplay (RP) persona side by side — a multi-agent setup you pick from per new session. Rows left untouched stay byte-identical to the shipped ones, platform conditions included.

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.

DeepSeek Harness용 ICVO 코딩 표준 키트(구 dsh-coding-kit): 로드 시 도구를 등록하고 apply_coding_standards가 호출될 때만 표준을 주입하는 번들 플러그인이며, G1-G7 프로세스 명령, 스킬 설치, 호스트 적용, IDE 블록 새로 고침을 갖춘 P0 게이트 CLI(npx spec-wave)를 포함합니다.

로컬 MCP 서버를 통해 실제 Chrome을 구동하여 에이전트가 Google/Bing/Sogou를 검색하고, JS 렌더링 및 로그인 전용 콘텐츠를 포함한 모든 페이지를 읽으며, 백그라운드 창에서 클릭/스크롤/입력/키 누름/선택을 자동화하고, Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X, Reddit에 대한 검색/상세/댓글/다운로드를 실행합니다. 재개 가능한 댓글, SHA-256 검증 다운로드, 쿠키는 반환하지 않으며 localhost 전용입니다.

100개 이상의 다중 플랫폼 소셜 미디어 데이터 스킬과 데이터 API, AI 검색, AI 생성을 다루는 40개의 네이티브 MCP 툴을 한 명령으로 설치할 수 있습니다.

Headroom의 슬림 포트: 도구 출력을 압축하고 컨텍스트를 최대 20%까지 줄이며, 모델의 컨텍스트 캐시나 에이전트 성능에는 영향을 주지 않습니다.

Perlica(Arknights: Endfield) 테마의 계층형 사운드 알림: 계획 준비, 작업 완료, 입력 필요, 오류 톤; 일반 채팅에는 무음, 시스템 수준 재생(백그라운드 작동), 크로스 플랫폼(Windows/macOS/Linux), 커스텀 TTS 사운드.

DSH 에이전트용 금융 데이터 툴킷: 숫자 및 통화 서식 지정(중국어 wan/yi 단위 포함), 수익률 및 CAGR 계산, 가치 평가 및 수익성 비율, PV/FV, 리스크 지표, 데이터 품질 체크리스트.