플러그인

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 야간 자기 개선: 과거 세션을 오프라인으로 수집하고, 자체 API 예산으로 반복 작업을 재생하며, 보류 데이터 게이트를 통과한 검증된 스킬을 통합합니다. microsoft/SkillOpt의 SkillOpt-Sleep 엔진을 네이티브 도구와 번들 스킬로 dsh에 제공합니다. 가중치 학습은 없습니다. Python 3.10+ 및 SkillOpt-Sleep 엔진(pip install skillopt)이 필요합니다.

DSH web GUI에 내장된 완전한 로컬 우선 이슈 보드입니다. Kanban / 목록 / Gantt / 워크플로 / 대시보드 뷰, 작업별 AI 채팅, 첨부 파일과 라벨, dsh-routines로 구동되는 todo 작업의 자동 할당을 제공하며, 데이터는 로컬 SQLite에 저장됩니다(dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

DSH 제품 하위 에이전트로서의 Google Antigravity CLI (agy): Antigravity 로그인(API 키 불필요)으로 Gemini 코딩 에이전트에 작업을 위임. 대화 후속 질문, 백그라운드 스트리밍 진행, 경로 기반 이미지 분석, 팝업 로그인 창 지원.

GPT가 의존성 DAG를 계획하고, DeepSeek worker가 적응형 병렬성으로 작업을 실행하며, 선택적 GPT reviewer가 증분 Git diff를 감사하고 수정 라운드를 이끈다.

장기 또는 명세가 불충분한 Harness 작업을 위해 지속적인 실행 계약, 재귀적 작업 그래프, 핵심 확인, 증거 게이트를 추가한다.

TaskPlane의 DSH 포트입니다. 의존성 순서에 따른 웨이브를 병렬 git-worktree 레인에서 실행하고, 작업 패킷, 모델 간 검토, 충돌 복구를 제공합니다.

더 빠르고 효율적이며 정확한 코딩 에이전트 프리셋. 다차원 난이도 기준으로 선정된 100개의 어려운 SWE-bench Pro 과제에서 평균 소요 시간이 36% 감소하고, 과제당 평균 입력 토큰이 17% 감소했으며, 정확도는 5%포인트 향상되었습니다.

블로킹 드리프트를 방지하는 마인드맵 프로젝트 계획: 계획·모듈·작업을 의존성 DAG로 다루며 위상 정렬 실행 순서, 에이전트 위치 표시, 보드 편집마다의 사람 승인 게이트, git 교차 검증, 증거 기반 작업 완료를 제공합니다.

캡틴이 이끄는 멀티 에이전트 팀으로, 목표를 작업으로 나누고 실행 체인을 따라 각자 고유한 하위 세션에서 실행되며 각자 고유한 모델을 가진 멤버에게 디스패치합니다.

SQLite 기억 항목, 마감 시간 알림이 있는 캘린더, cron으로 예약된 에이전트 작업, 13개의 모델 도구, 이중 언어(zh/en) UI.

CodexFF에서 이식한 캔버스 태스크 보드: 경계가 있는 부모/자식 계층 작업, 대화 뷰 탭에서 스냅 정렬되는 드래그 가능한 패널, 그리고 `board_*` / `task_*` 에이전트 도구와 동기화 스킬.

DSH 에이전트와 시스템 crontab을 관리하는 예약 작업 패널로, 자연어 입력과 실행 로그를 지원합니다.

필수적인 엔드투엔드 테스트가 딸린 예약된 DeepSeek Harness Agent 작업과 실행 기록, 그리고 9개 메시징 채널을 통한 양방향 전달.

최상위 세션에 대한 슈퍼바이저 스타일 워크플로 오케스트레이션: 확인 게이트가 있는 일괄 디스패치, 팀 워크스트림, 실행 중인 작업 조정, 유휴 대기 수집, 11개의 task_* 도구 및 /tasks 슬래시 명령에 걸친 실시간 모델 경로 검색.

장시간 실행되는 작업 중 API 429 오류를 방지하는 DeepSeek Harness 레이트 리밋 플러그인으로, 작업 회고 기능을 포함합니다.

소원 및 작업 관리를 위한 에이전트 프리셋 번들: 대화에서 소원이나 작업 생성, 기회의 날 체크인, 마이크로 액션, 그리고 웹 UI의 메모리 저장소와 진행 차트를 제공합니다.

dsh용 대화형 음성 프런트엔드 Agent: ByteDance Duplex로 자연스럽게 말하고, 요청을 백그라운드 작업에 위임하고, 그 비동기 결과를 음성으로 보고받습니다.

보관된 세션 관리, 작업 중지 알림, 업데이트 확인기, 모델 라우팅(키워드 규칙 + allowlist로 제한된 model_route), 다중 작업 예약 트리거(heartbeat와 고정 시각 작업), 그리고 dsh 웹 GUI용 DeepSeek 스타일 메시지 스크롤 내비게이션입니다.

DeepSeek Harness 서브에이전트 호출을 위한 자동 Flash/Pro 라우팅: 가벼운 작업은 저렴한 모델(예: V4 Flash)에서 실행하고, 무거운 작업은 강력한 모델에 유지합니다. 호출별 재정의와 /delegate 세션 모드를 지원합니다.

dsh용 네이티브 A2A(Agent-to-Agent) 서버: 이 dsh를 JSON-RPC 태스크로 HTTP를 통해 호출 가능한 에이전트로 노출.

DSH 워크스페이스를 HTTP API로 노출합니다. 파일 탐색, 검색 및 읽기가 가능하며 출처가 포함된 답변을 제공하는 자연어 에이전트 작업을 실행합니다.

DeepSeek Harness용 team-task: 장기 멀티에이전트 작업 — 리드가 검토된 DAG를 계획하고, 영구 멤버가 실행하며, 이벤트 로그가 단일 진실이고, 상주 리컨실러가 크래시와 재시작을 살아남습니다.

DeepSeek Harness 작업 완료 후 Windows를 자동 종료한다. 떠 있는 arm 버튼과 취소 가능한 카운트다운 배너(shutdown /a)를 제공하며, 런타임 의존성은 없다.

이종 작업을 OpenRouter 유사 게이트웨이와 cfgpu.com/llm/square에서 가장 적합한 모델로 라우팅하는 서브에이전트 매트릭스 스웜으로, 각 작업은 프로세스 내 서브에이전트 또는 직접 LLM 호출로 처리하고 모델별 토큰 소비를 피드백 기반 랭킹으로 추적합니다.