플러그인

tnnevol DSH 플러그인들이 공유하는 Semi Design 패키지의 컴포넌트 체크리스트입니다. 대화 헤더의 `Semi UI` 버튼으로 열며, 35개 컴포넌트와 다중 계정 사례 페이지를 보여 줍니다. 입력, 폼, 선택기, 트리부터 표, 카드, 오버레이, 피드백까지 7개 사이드바 그룹으로 구성하고, 각 항목을 실제 렌더링해 한 줄 설명과 페이지 개요를 제공합니다. 라이트·다크·시스템 설정 따르기 모드로 미리 볼 수 있습니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`로 설치합니다.

영구적인 강화 웹 검색 기능입니다: 다중 엔진 라우팅(DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), SQLite+LRU 캐시, 유저스크립트 방식 추출, Playwright 렌더링을 지원합니다.

공식 잔액 모니터링, 세션별 비용 및 토큰, 서드파티 토큰 합계, 완료 알림, 공식 충전, 유연한 레이아웃, 에이전트 지원 세션 제어를 제공하는 DeepSeek Harness 컨트롤 센터.

컴포저에서 단어 대안과 밑줄로 트리거되는 자동 채움 기능을 제공합니다. 줄 끝에 _를 입력하면 자동으로 채워지고, 입력하는 동안 오타가 표시됩니다. dsh에 이미 설정된 모델을 경유하므로 API 키가 필요 없습니다.

개인 액세스 토큰으로 Qoder 중국판과 Global판 구독을 DSH에 연결합니다. 각 버전의 자격 증명과 카탈로그를 분리하고 저장 토큰 전환, 사이드바 쿼터 카드, 모델별 토글, 컨텍스트 창 설정, 일일 체크인을 제공합니다.

업스트림 REA(Reverse Engineer Anything) MCP server를 mcp__rea__* 도구로 DeepSeek Harness에 등록하는 서드파티 adapter입니다. 2.x는 Node, REA CLI, JDK, Ghidra를 <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle에 자체 제공하고 shim으로 실행하므로 설치되지 않은 PC도 최초 설정 후 사용할 수 있습니다. 1.x(branch v1, npm 1.0.6)는 설정만 제공하며 REA와 Ghidra가 미리 설치되어야 합니다. 분석은 업스트림 기능으로 네이티브 바이너리(Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, 웹사이트, Android APK 및 adb 기기, 펌웨어, 프로세스 캡처를 지원합니다.

타사 프로바이더용 모델별 추론 노력 및 입력 모달리티 구성: 모델 지식 베이스와 원시 /models 엔드포인트 증거에서 신뢰도 라벨과 함께 융합된 제안을 공식 Models 페이지 카드에서 편집.

Agent Context Editor는 AI 대화 컨텍스트를 수동으로 제외, 편집 및 선택적으로 압축하는 에이전트 간 플러그인입니다. 원본 세션을 보존하면서 변경 사항 검색, 필터링, 선택, 숨기기, 복원 및 실행 취소도 지원합니다.

플로팅 DSH 데스크톱 펫: 요청, 도구, compaction, 아카이브 및 프롬프트 개선용 12개의 제작된 상태 애니메이션; 실시간 컨텍스트 점유율; 세션을 가로지르는 영구적인 Lifetime Ledger; 공급자/모델별 합계, 시간별 추세 및 7/30일 보기; 다크/라이트 테마 전환; 선택적 비용 추정(기본값 꺼짐), 시각적 가격 편집기 및 월간 예산 알림; 클라이언트 측 스킨 ZIP 가져오기; JSON/CSV 사용량 내보내기; 스냅샷 전용 패널 읽기 및 백그라운드 증분 인덱싱; 편집 가능한 미리보기 및 DSH 컴포저 제출을 통한 옵트인 프롬프트 개선.

AI 코딩 에이전트를 위한 커밋 시점 감사 하네스입니다. 비밀 정보·범위 밖 수정·프롬프트 인젝션을 검사하는 Git diff 규칙 28개, HMAC 서명 감사 기록, 스냅샷 롤백, 전체 MCP 도구 세트를 제공합니다. `dsh plugin add`로 설치할 수 있습니다.

/pua 명령을 추가하여 에이전트가 완료를 주장하기 전에 다른 접근 방식을 시도하고 결과를 검증하도록 유도합니다. 15가지 회사 스타일, 페르소나 모드, 전역 및 대화별 설정, 검증 명령이 통과하거나 반복 한도에 도달하거나 사용자가 취소할 때까지 계속되는 선택적 루프를 제공합니다.

전체 서버 측 API 접근을 갖춘 원격 DeepSeek Harness(`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`). 토큰 기반 리버스 프록시, 디바이스별 세션, 휴대폰 초대 QR 코드, 펜스 자체 점검, 선택적 승인/CIDR/유휴 시간 초과/로컬 TLS, WebSocket/SSE.

tnnevol DSH 플러그인이 공유하는 Semi Design 패키지의 컴포넌트 체크리스트로, 대화 헤더의 `Semi UI` 버튼에서 열립니다: 입력, 폼, 셀렉터, 트리부터 테이블, 카드, 오버레이, 피드백까지 일곱 개의 사이드바 그룹으로 구성된 35개 컴포넌트와 다중 계정 케이스 페이지를 제공하며, 각 컴포넌트는 한 줄 설명과 페이지 개요와 함께 라이브로 렌더링되고 라이트, 다크, 시스템 따르기 미리보기를 지원합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`로 설치하세요.

Normify · DSH 플러그인: 프로젝트 아키텍처를 정규화된 프랙탈 모듈 트리로 작성, 3단계 검증(쓰기 시 / 검증 / 동결 영수증), 30개 normify_* 도구 + normify-gen 스킬, 원클릭으로 단일 파일 대화형 아키텍처 다이어그램 렌더링; 동반 개발 지원(change_open → brief → check → 구현 → refresh → change_close).

DSH↔Godot 엔진 런타임 브리지: 게임 내 TCP 상호작용 서버를 통해 실행 중인 Godot 4.x 게임을 실행하고 제어합니다 — 16개 도구(약 130개 게임 명령을 통한 런타임 제어, 씬/UI 검사, GDScript 평가, 입력 시뮬레이션, 스크린샷, 헤드리스 정적 작업, 프로젝트 편집, 내보내기, 스크립트 검증, 엔진 경로 설정)를 제공하며 godot-mcp를 대체합니다.

DSH Knit는 대화와 관련된 작업공간의 Markdown, 코드, 이미지, 동영상을 순위화해 표시합니다. 기본 BM25/IDF 어휘 검색은 최근 대화와 문서의 제목·요약·본문을 로컬 비교하며 모델이나 네트워크를 쓰지 않아 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 최근 파일 목록이 아니라 전체 작업공간을 스캔하므로 재시작·새 세션 후에도 유지됩니다. 관련도 3단계, 일치/참조 근거, 인라인 미리보기를 제공하고 Context Pack을 knit_docs로 에이전트에 노출합니다. 읽을 때 귀속을 고정하는 읽기 증거, 검색 전에 적용하고 되돌릴 수 있는 고정/제외, 줄 번호가 있는 참조·import·test 증거, 재시작 후 재사용되는 증분 인덱스도 지원합니다. v0.23 하이브리드 검색은 선택 기능이며 기본 꺼짐; 사용자가 Ollama 또는 OpenAI 호환 임베딩을 설정해야 켜집니다. 전송 항목은 query와 후보의 제목/요약뿐입니다(Markdown 첫 부분 최대 60자, 코드는 상대 디렉터리, 미디어는 파일명). 전체 본문과 절대 경로는 전송하지 않으며 loopback이면 기기 안에 남습니다. v0.24는 미커밋 변경을 읽기 전용 git status(고정 argv, shell 없음, 환경 allowlist)로 연관시키지만 기본 꺼짐입니다. 실제 공급자 테스트 전에는 검색 개선을 주장하지 않습니다.

웹에서 ChatGPT로 복붙과 DSH Token 불안을 끝내세요. ChatGPT on the web이 로컬 프로젝트에 직접 연결해 스스로 코딩하고, 복잡한 작업은 DSH에 넘겨 지속적으로 실행하게 합니다.

학술 글쓰기 가드(영어/중국어 이중 언어 지원): AI 특유의 방어적 표현을 제거하고, 교정 중 과학적 근거(수치, 인용, 주장의 강도, 비유의미한 결과, 범위)를 보호하며, 대상 저널에 맞춰 글을 조정합니다(Journal Profile + Journal Fit). 결정론적인 로컬 정규식/통계 처리로 네트워크나 LLM을 전혀 사용하지 않습니다. writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile을 제공하며 논문 작성 시 자동 감사를 수행합니다.

text-only models를 위한 디자인 충실도 QA: `deepseek_vision` 도구가 어떤 OpenAI 호환 vision route에서든 한 쪽 눈을 빌려와 모델이 구현이 mock과 일치하는지 판단할 수 있게 하며, 그 판단 뒤에 있는 벤치마크(4개 fixture, 23개 주입 결함, raw transcripts)와 그것이 의존하는 질문 규율까지 함께 제공합니다.

lowtide: dsh용 인간 판정 오프피크 배치 작업 파이프라인 (피크/밸리 가격 인식)

DeepSeek Harness용 오프피크 배치 러너: 사용자가 혼잡 시간대에 작업을 정의하고(프롬프트, 전략, 우선순위, 워크스페이스, 잠긴 파일) 수동으로 실행을 해제하면 플러그인이 사용자 정의 오프피크 윈도우 내에서 자동으로 배치를 실행합니다. 각 실행은 5단계 사전 점검(워크스페이스, git HEAD, 잠긴 파일 sha256, 윈도우 적합, 일일 예산)을 거치며, 4가지 실행 전략(단일/반복/샘플링/리뷰)과 3가지 자율 수준(L1 작업별, L2 배치, L3 완전 자동)을 지원하고, 공식 피크/밸리 요금에 맞춰진 일일 원장에서의 차이점, 실제 지출, 절감액을 담은 모닝 리포트로 루프를 닫습니다.

논문 라이브러리, PDF 리더, 튜터. 인용 페이지 링크가 정확한 구절로 이동해 강조하며 논문 내 선택 부분을 질문할 수 있습니다. 읽기 계획·절별 지도·세션 간 채점 퀴즈 포함. MinerU(셀프 호스팅은 가입 불필요, mineru.net 클라우드는 token 필요)는 스캔 PDF를 읽고 수식을 클릭 인용(LaTeX를 채팅으로 전송)/QK^T 검색하며 페이지별 표시합니다. 선택적 embeddings endpoint는 의미 검색을 추가합니다. 삭제는 복구 가능한 .trash로 이동. 스크롤/단일 페이지, 전체 화면 오른쪽 바, 경로 복사, 번역 PDF, babeldoc 원문↔중국어 전환(사전 설치 불필요). 전사/검색과 문서는 기본적으로 로컬에 남고 cloud MinerU/embeddings/번역 endpoint를 켤 때만 관련 텍스트가 지정 서비스로 전송됩니다.

통합 멀티 프로바이더 웹 검색 및 페치: BYOK 키 풀, 헬스 모니터링, 결정론적 폴백.

DeepSeek Harness를 위한 Feishu/Lark 브리지: 스캔으로 연결하는 PersonalAgent 바인딩, 스트리밍 카드, git-worktree 프로젝트 워크스페이스, 범위별 병렬 작업, 다중 역할 에이전트, 세션 간 알림, 채팅 내 모델/키 관리, 그리고 dsh가 충돌해도 Feishu에서 계속 응답하는 안전망 가디언을 제공합니다.