플러그인

DeepSeek Harness에서 모델이 바뀌어도 연속성을 유지합니다. memory, skill, rule을 로컬 파일에 두어 세션과 모델이 바뀌어도 판단이 이어집니다. 메모리를 더 많이 저장하는 것이 아니라 모델 변경 후 잘 활용하는 데 초점을 둡니다.

StartLux Decision: DeepSeek Harness용 저비용 판단 계층입니다. 9개 판단 지점(tool authorization, model routing, delegation, compaction, turn continuation, retrieval, skill 선택, session title, COT translation)을 모두 구현합니다.

DeepSeek Harness용 코드 보안 방어 검토 판단 도구입니다. 코드를 작성 중인 세션을 감지해 Code Security Defense Architecture Rules에 따라 검토하고 필요한 보안 아키텍처(하나 이상)와 충돌 여부를 확인합니다. 실패가 반복되면 세션 AI를 학습시킵니다. 패널에서 검토 권한을 부여하면 검토 통과 전까지 작업 완료를 gate합니다. 권한이 없으면 관찰만 합니다.

포장 구조 동역학 판단 매뉴얼입니다. 8개 장의 59개 카드가 내용보다 과장된 장 제목, 복사하면 성립하지 않는 공식, 다른 맥락으로 옮겨 인용하면 안 되는 수치를 표시합니다.

포장 설계 방법 판단 매뉴얼입니다. 9개 장에 76개 카드를 담아 방법 선택, 지표 배정, 매개변수 기준, 축하중 환산, 기후 구역 분류를 다룹니다. 공항 장은 온전한 PDF를 다시 OCR해 복구했습니다.

작성 협의체: 다중 모델 병렬 초안 작성, 심사자 합의 및 비평 통합, AI 프롬프트 개선, 시각적 컨셉 일러스트, Markdown 파일 미리보기입니다.

매 턴마다 작업 중 모델 자신의 감정을 판단하고 다음 턴 전에 조용히 다시 주입해 자기 관찰→상태 유지→행동 변화의 순환을 만듭니다. 호스트 플러그인과 컴포저 도킹 패널, 읽기 전용 emotion_status 도구, 선택적 읽기 전용 HTTP 경로를 제공합니다.

중국어 멀티 에이전트 토론 시뮬레이터다. 토론자 8명, 실시간 2열 토론/초안 메모, 심판/점수판, 한쪽 시계, 라운드별 ZIP 보관을 제공한다. 훈련 쪽은 승률 임계값 또는 고정 라운드 수로 종료 조건을 설정한다. Word 준비 패키지도 만든다.

게시 전에 결과물의 기하 사양을 대상 플랫폼과 확인합니다: pixel 크기·비율·dpi·파일 크기/형식·실제 인쇄 폭·색상 모드. 콘텐츠 적합성(QR, 텍스트/이미지 비율, 저작권, 금지 콘텐츠)은 다루지 않습니다. Python 표준 라이브러리만 사용하고 외부 패키지는 없으며 입력을 수정하지 않습니다. Python 3.8+. 플랫폼별 신뢰도와 함께 10개 플랫폼·20개 슬롯(WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, 학술지 제출, 인쇄, 고객 전달)을 지원하고 ID/중국어 이름/별칭을 퍼지 매칭합니다. 직접 요청하거나 게시 대상을 언급한 후 이미지 등이 파일로 저장되면 자동 점검합니다. 모두 통과하면 한 줄, 문제일 때만 상세 보고합니다. 학술지/인쇄는 pixel/dpi로 실제 폭을 계산해 dpi metadata가 맞아도 작은 인쇄물을 탐지합니다. 여러 이미지 게시물은 일관성을 확인해 이상 항목을 지목합니다.

DeepSeek Harness용 근거 우선 재사용 skill입니다. 구현·이식·의존성 선택·도구 문제 해결 전에 로컬 프로젝트와 컴퓨터를 여러 단계로 검색해 기존 해결책을 찾습니다. 확인 가능한 근거로 재사용 여부를 판단하고 필수 요구 사항이나 위험 조건이 충족되지 않으면 재사용하지 않으며 확인하지 못한 점을 보고합니다. DSH bundle이 ctx.skills에 skill을 등록합니다.

자신의 모델 설정을 상대로 하는 사회적 추리 게임입니다. 테이블은 N석(기본 6석, 그중 하나는 사용자)이며 나머지 일부는 provider, model, temperature, system prompt, disguise 설정이 서로 다른 에이전트가 맡습니다. 질문하고 답을 대조해 인간이 아닌 좌석을 찾아냅니다. 좌석을 판정하기 전까지 좌석 정체와 에이전트 모델 설정은 host state에 숨겨지고, 판정 후 disguise 매개변수가 공개됩니다. 매 라운드 좌석별 대화 JSONL과 판정 기록을 내보냅니다. 같은 seed와 이동 script는 바이트 단위로 똑같이 재생되어 다른 model이나 disguise 강도의 실행을 diff할 수 있습니다.

공개 FMEA 방법 표준에 따라 worksheet 요소 완전성과 severity·occurrence·detection에서 RPN으로 이어지는 산술을 확인합니다. 불일치는 보고하지만 등급 자체의 적절성은 판단하지 않습니다.

현행 전기 안전 규정의 작업 허가서 필수 항목과 발행·승인 순서를 확인해 차이를 보고합니다. 작업의 안전성이나 허가가 유효하게 승인됐는지는 판단하지 않습니다.

입찰 평가 점수표에서 각 요소의 최대점, 기록 점수, 합계가 산술적으로 맞는지 확인하고 차이를 보고합니다. 평가가 옳거나 공정했는지는 판단하지 않습니다.

GitHub 저장소의 원시 수치에서 근거 있는 평가를 만듭니다. 단독 작성 파일을 포함한 기여자 집중도와 bus factor, 이상치가 숨겨지지 않도록 평균과 함께 중앙값을 표시하는 병합 시간, PR과 초안을 제외한 이슈 백로그를 확인합니다. SDK 없이 공개 REST API를 읽고, 페이지가 잘렸다고 전체 결과인 것처럼 말하지 않습니다.

Open Code Review로 코드를 검토합니다. 범위와 규칙을 결정론적으로 해석하고 사용자의 DSH 모델로 평가합니다. API 키가 필요 없습니다.

DeepSeek Harness 권한 가드입니다. 작업 공간 안의 작업은 중단하지 않고 호출이 추가로 요청하는 권한만 판정합니다. 시스템에 안전한 동작은 통과시키고, 시스템 변경은 영향 분석과 함께 확인을 요청하며, 파괴적 동작은 거부합니다.

에이전트 세션 회고 평가입니다. 저장된 로그에서 결정론적 평가 카드와 세션 간 회귀 차이를 생성합니다. 벤치마크 실행이나 LLM 심사자가 필요 없습니다.

DeepSeek Harness용 플러그인 번들: 고정 정책 설계 공간 탐색 도구 grill_tree입니다. 각 노드에서 결정 하나를 확장하고 독립 제안자를 병렬 실행하며 별도의 심판이 가지를 가지치기하고 깊이별 beam 크기를 제한합니다. 완전한 설계를 출력할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 CVE 영향 재검증 플러그인입니다. 대상을 지문 식별하고 CVE 영향 범위와 대조하며 수동적 증거를 모아 신뢰도와 한계를 포함한 판정을 보고합니다.

DeepSeek Harness용 HR 이력서 선별 기능입니다. Word/PDF/Excel 이력서 최대 10만 건을 기술·대략적 분류·가져온 시간으로 검색 가능한 라이브러리에 넣고, 새 이력서를 자동 수집·중복 제거합니다. 자연어 기준을 DB 규칙으로 먼저 거른 뒤 소수 후보를 LLM이 정밀 판정하고 CSV로 내보냅니다. 0.1.7~0.2.x 지원, 0.2.0-rc.1에서 테스트.

DeepSeek Harness용 다중 역할 병렬 토론입니다. 실제 Codex 및 Claude CLI를 병렬 실행하고 DSH 모델(Judge)이 제3자 판정을 대화에 기록합니다. Obsidian 스타일 단일 에이전트 직접 채팅과 역할별 모델 설정도 제공합니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. 생성 전에 사람다운 문체 제약을 주입하고 AI스러운 표현 탐지 보고서를 제공합니다. 코드만으로 판정해 토큰을 소비하지 않으며 결과를 재현할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 격리된 멀티 에이전트 토론입니다. 성향이 다른 토론자들이 서로 영향을 받지 않고 조사한 뒤 반대 심문하고 심사자가 결론을 모읍니다. 백그라운드 작업으로 실행되며 에이전트별 진행률·토큰 집계, 웨이브 병렬 실행, 세션 참조 재개를 지원합니다.