플러그인

플러그인 거버넌스: 신규/업데이트 플러그인은 먼저 후보 영역에 스테이징되고 시작 후 핫 마운트됩니다 — 성공하면 승격, 실패하면 자동 비활성화, 반복 실패 시 동결, 원클릭 안전 모드, 사이드바 진단 패널(npm: dsh-my-guardian).

세션 턴 종료, 에이전트 질문, 승인 대기 시 브라우저 알림과 비프음. 알림을 클릭하면 세션으로 이동합니다. 원격 트리거 엔드포인트와 SSE 채널 내장(npm: dsh-my-notify).

작업 신뢰성: 모델 타임아웃/실패 시 자동 재시도, 미완료 작업 자동 계속, 완료 검증, 사고 반복 중단, 절전·재시작 후 재개, 오토파일럿 모드, 원격 트리거 엔드포인트 (npm: `dsh-task-reliability`).

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

Tencent의 iLink 봇 프로토콜을 통해 WeChat 개인 채팅을 DeepSeek Harness에 연결하는 인프로세스 플러그인. 양방향 텍스트, 이미지, 파일 및 음성 메시징, 네이티브 명령 레지스트리를 통해 해결되는 WeChat 내 슬래시 명령, 승인 및 에이전트 질문의 WeChat 측 처리, send_wechat 도구를 통한 능동적 푸시.

DSH 사이드바 파일 활동 탭: 에이전트와 사이드바의 파일 읽기/생성/수정(bash 명령에 숨은 파일 작업 포함)을 기록합니다. 세션별로 분리되고 재시작 후에도 유지되며, 파일을 클릭하면 플로팅 미리보기를 표시합니다 (npm: `dsh-file-activity`).

대화 속 mermaid/mmd 코드 블록을 미리보기/코드 전환이 있는 차트 카드로 렌더링합니다. 엔진을 내장해 CDN 없이 완전 오프라인으로 동작합니다 (npm: `dsh-mermaid-render`).

중국어로 사고: 시스템 프롬프트를 주입해 사고와 답변을 중국어로 유지하고, 추론 블록을 기본으로 펼치며(대화형 접기 지원) UI 레이블도 현지화합니다 (npm: `dsh-think-zh-expand`).

완료된 턴을 최종 결론으로 접고, 구분선으로 사고 과정과 본문을 분리하며, 좌우에 도킹 가능한 레일에서 라인 또는 도트 마크, 선택적 링과 호버 요약과 함께 턴 사이를 이동할 수 있습니다. 호스트 우측 가장자리의 TurnNavigator를 숨기고, 이전 기록을 불러오며, 미리 채워진 진단 issue를 열 수도 있습니다.

DeepSeek V4 Pro용 채찍: 모든 사고 블록의 추론 지문을 감시하고 집중된 "We will / I will" 모드에서 산만해진 "let me" 모드로 미끄러질 때 모델을 다시 잡아 당김.

양방향 WeChat(iLink) 브리지: 턴 종료 및 승인 요청 푸시, 채팅 내 승인/거부 및 메시지 삽입, 영구 중복 제거와 수렴형 긴 답변 청킹, 다른 IM으로 확장 가능한 채널 레이어

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

DeepSeek Harness용 시각적 라운드테이블 회의입니다. 원형에 배치된 전문가 노드와 방향성 엣지, 집계 게이트웨이, 블랙박스 worker 모델을 위한 proxy thinking, 그리고 관점별 endorse/reject가 가능한 확정된 계획에 대한 적대적 검토(red-team)를 제공합니다.

DSH 세션 상태를 cc-pet 데스크톱 펫 말풍선으로 연결해 thinking, tool calls, 완료를 실시간으로 보여줍니다. npm에서는 `dsh-pet-bridge`로 배포됩니다.

DeepSeek Harness (dsh)를 위한 보호형 컨텍스트 압축: LLM이 제안하고, deterministic 가드가 처리 — verbatim 가드 하의 eager per-atom shrink(extract/summary/false) + 지연 reference-graph eviction(0-LLM) + append-only 로그의 바이트 단위 완전 일치 recall.

DSH Web용 Git worktree 패널: workspace 사이드바를 프로젝트 → main/linked worktree → session 그룹으로 대체하고, worktree 생성 및 삭제, main 브랜치 전환, 그리고 dirty-tree 및 활성 세션 안전장치를 갖춘 구성 가능한 프로젝트 로컬 또는 전역 저장소 마이그레이션을 수행합니다.

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.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.

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.

전역 중국어 모드: 컴포저 옆의 작은 알약형 스위치로 모든 프리셋의 시스템 프롬프트에 언어 요구사항을 주입합니다(완전한 페르소나는 예외). 응답, 사고, 도구 출력을 각각 중국어와 영어 사이에서 전환할 수 있으며, 고정된 프리셋도 지원합니다.

Codex 데스크톱 펫 스킨을 DSH로 자동 이전: 에이전트 상태(생각 중, 도구 사용, 승인 대기, 실패, 완료)를 반영하는 애니메이션 코너 펫으로, 세션별 반투명 유리 스타일 대화창과 전체 설정 패널을 제공합니다.

DSH web UI용 Solarized 라이트 테마, 컴팩트 레이아웃, think/도구 체인 접기 캡슐, 잔액·세션 비용·사용량 대시보드를 제공합니다.

DSH 웹 UI를 위한 스트리밍 대화 기록 접기: 사고와 도구 행은 접히고 가장 최근의 사고 창이 스스로 열립니다. 완료된 턴은 질문으로 다시 스크롤되며, 그 질문은 읽는 동안 상단에 고정됩니다. 파란 불꽃이 사고 창 가장자리와 답변 작성 헤드에서 튀어 오릅니다.