플러그인

Zero-LLM 자동 캡처와 점진적 공개를 갖춘 상징적 \[ENGRAM\] 인덱스, ESR-lite 작업/증거 프로토콜(esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), 그리고 오프라인 회상 벤치마크(npm run eval)가 포함된 workspace별 사용 원격 측정.

DeepSeek Harness(dsh)용 Agent Client Protocol(ACP) 서버 플러그인 — Zed 및 모든 ACP 클라이언트에서 dsh 에이전트를 제어할 수 있습니다.

메타데이터만 포함한 DSH 턴, 모델, 도구, 승인, 재시도, 오류 이벤트를 Tuning Engines로 내보내 거버넌스가 적용된 추적, 정책 평가, 비용 분석, Work Session 검토에 사용합니다. 디스크 기반 재시도 큐를 포함합니다.

DeepSeek Harness용 MCP 서버 관리 플러그인: 설정 → MCP 페이지에서 OAuth(PKCE + 동적 클라이언트 등록) 또는 정적 토큰 인증을 지원하며, 도구는 mcp__<name>__* 형태로 등록됩니다.

iLink 프로토콜을 통한 DeepSeek Harness용 양방향 WeChat 브리지: QR 스캔으로 개인 WeChat을 바인딩하고 채팅 박스에서 로컬 DSH 에이전트와 채팅(텍스트, 이미지, 음성-텍스트, 파일); 웹 설정 패널이 바인딩/시작/중지/상태를 처리하고, 프로젝트-세션 바인딩은 데스크톱에서 대화를 계속하며, 능동 wechat_notify 푸시는 스로틀링을 포함하고, 순수 Node 데몬이 Windows/macOS/Linux에서 실행됩니다.

승인, 슬래시 명령 및 로컬/원격(ssh+tmux) 세션 연결을 통해 ACP를 통해 DSH 에이전트 루프로 Kimi Code 사용.

TypeSafe Jev를 일급 Cordis 서비스로, 그리고 DeepSeek Harness용 모델 가시 도구 3개로 제공합니다 — 기본적으로 오프라인, 외부 전송 공개, 절대 기본 활성화되지 않습니다.

DSH용 옴니모달 워크스테이션: 순서가 지정된 다중 카드 VLM 페일오버 체인을 통한 analyze_image, 동일한 이미지 리졸버를 공유하는 6종 비전 툴킷(확대, 색상 샘플링, 픽셀 diff, OCR, 요소 감지, 인라인 표시), OpenAI/DashScope/ComfyUI 프로토콜을 통한 generate_image, /build-video-tool 빌더가 있는 다중 카드 비동기 generate_video, 7개 provider를 통한 speak/clone_voice TTS를 제공하며, 모두 자동 저장 설정 페이지 하나로 구동됩니다.

DeepSeek Harness용 지연 로딩 MCP 게이트웨이입니다. N개의 도구 스키마 대신 하나의 안정적인 프록시 도구를 사용하고, 서버는 처음 사용할 때 연결되어 유휴 시 종료되며, 메타데이터는 디스크에 캐시됩니다.

DSH용 OpenCode Go 구독 채팅: 모델별로 Completions, Responses, Anthropic 프로토콜을 선택할 수 있고 모델 발견, 컨텍스트, 비전·사고 메타데이터, effort 기본값, 사용량 미터를 제공합니다.

dsh 웹 GUI의 커맨더 모드: 세션 헤더의 원클릭 버튼이 프로토콜 브리프를 세션에 주입한 뒤 모델 응답의 작업 블록을 파싱해 자동 실행합니다 — 전략가 루프와 워커 루프를 가시 배지로 분리.

FormatForge for DeepSeek Harness: 모든 파일 형식(pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...)을 AI가 읽을 수 있는 구조화된 데이터로 단조합니다. 로컬 Python CLI(python -m formatforge)를 실행하여 protocol JSON을 반환하는 얇은 번들로, 향상은 cur[rent]에 위임됩니다...

ml-quant-trading 프로토콜 v1 CPU 벤치마크를 재현·검증하고, 이어서 이슈 제출용 보고서를 초안 작성하는 DSH 도구입니다. initial-d/ml-quant-trading의 로컬 클론(워크스페이스 또는 repoPath로 설정), Python, PyTorch가 필요합니다. 이 플러그인은 저장소를 가져오거나 의존성을 설치하지 않습니다.

구조화된 제품 명확화, 충돌 인식형 사람 및 Agent 보드 업데이트, 프로토타입 기반 프런트엔드 생성을 지원하는 dsh-better-sidebar용 Excalidraw 프로토타이핑 탭입니다.

nuphus-mcp 공식 DSH 플러그인(nuphus-mcp 메인테이너 제작): PaddleOCR 요소 인식 및 Chrome CDP 브라우징을 갖춘 데스크톱 및 브라우저 자동화(38개 도구), 영구 stdio MCP 자식 프로세스를 통해 동작

DeepSeek Harness용 플러그인 신뢰 파이프라인: 판정이 포함된 결정론적 정적 검사, 허니팟 유인을 사용하는 옵트인 런타임 가드, 에이전트 감사 프로토콜 skill 및 브라우저 실드 상태 표시등을 제공합니다. 경보 전용이며 강제 기능은 아닙니다.

루프백 우선 방식의 멀티 에이전트 메시지 릴레이입니다: HMAC 인증 브로커와 dsh 플러그인(relay_send/recv/peers/history), 의존성 없는 CLI 및 Python 클라이언트, wire protocol v1.0을 제공합니다.

내장형 작업 관리 엔진: 의사결정 지점 프로토콜, 아이디어 수집 보드, Linear 스타일 이슈 저장소를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 범용 Model Context Protocol (MCP) 브리지: 에이전트를 stdio/sse/websocket MCP 서버에 연결하며, 10k 도먼트 스케일 엔진, 1밀리초 미만의 BM25 도구 검색, 동적 토큰 예산, 실시간 웹 UI 대시보드를 갖추었습니다.

모델 호출을 모든 ACP(Agent Client Protocol) 서버를 통해 라우팅하는 LLM 프로바이더 어댑터 — Claude Code, Codex, Gemini CLI, Devin 등 — 레지스트리 브라우저, 서버별 설정 UI, 지연 인증, 동적 모델 탐색을 제공합니다.

Settings의 모델 행에 OpenAI 및 Anthropic 프로토콜 프리셋(llm-pi-ai)이 있는 추론 수준 편집기, 입력 모달리티 토글, 1M/128K 컨텍스트 및 최대 출력 프리셋을 추가합니다.

Host가 보관하는 API 키를 사용하는 DSH용 Command Code Provider API 채팅입니다. 검색된 모델 카탈로그, effort 기본값, 선택적 제로 데이터 보존 헤더, 할당량 미터, 모델별 OpenAI 또는 Anthropic 프로토콜 선택을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 FormatForge: 모든 파일 형식(pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...)을 AI가 읽을 수 있는 구조화된 데이터로 포지. 로컬 Python CLI(python -m formatforge)를 스폰하고 프로토콜 JSON을 반환하는 씬 번들; 강화는 cur에 위임됩니다.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 스키마 검증된 15개 도구(메모리 + 품질 게이트)와 컨설팅 문서 생성 엔진의 L0 가드를 제공합니다. 전체 세션 프로토콜을 위해 @nyantused/folio-dsh-events와 함께 사용.