플러그인

DeepSeek Harness용 실시간 사용량, 비용 및 잔액 미터: 공식 API 잔액, ¥0.02 이내의 비용 정확도, 턴/세션/모델별 비용 원장, 실시간 색상 등급 토큰 속도 및 도킹된 원클릭 팝업.

3계층 에이전트 메모리 하니스: 항상 활성화된 L1 CLAUDE.md, L2 인덱스, 템플릿이 있는 L3 상세 스켈레톤, 보호된 파일 쓰기를 1회성 승인 토큰 없이는 차단하는 게이트, 판단 없는 이벤트 로깅, 주간 증류, TDD 실행 루프 스킬.

DSH용 무개입 런타임 텔레메트리: 모든 세션이 작업, 모델 등급, 도구, 실패, 소요 시간, 상태를 통계 섹션이 포함된 사람이 읽기 쉬운 저널에 자동 기록(순수 관찰자 — 도구 없음, LLM 호출 없음, 주입 없음)

DSH용 모델 스위치: 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지정 가능하며, 엄선된 무료/저가 DeepSeek 프로바이더 프리셋과 무료 티어가 속도 제한에 걸릴 때 자동 폴백 제공

dsh용 6계층 로컬 메모리입니다. 대화 턴을 수집해 L2 버퍼를 거쳐 스테이징 모델로 DL3 요약을 만들고, 매 턴 안정적인 메모리 블록을 주입하며 채팅 기록을 자리표시자로 대체합니다. 메모리 도구 5개와 설정 페이지가 포함됩니다.

DeepSeek Harness용 OpenCode Zen 무료 티어 모델입니다. 익명으로 API key 없이 사용하며 loopback OpenAI 호환 shim과 실제 bash/read gate 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness model channel 자동 보강: provider channel을 추가한 뒤 모델별 contextWindow, maxTokens, [text, image] 멀티모달 입력, {low, high, max} reasoning effort 단계를 수동 설정할 필요가 없습니다. 저장 시 자동 보강하며 Settings UI 페이지와 타임스탬프 백업을 제공합니다.

중국 본토용 여행 계획 에이전트 프리셋이며 중국어로 답합니다. 12306 열차 좌석, Fliggy/Tuniu 항공편·호텔 가격, Amap 실제 환승 경로를 조회하고 폐쇄/운행중단과 날씨를 확인해 드래그 가능한 지도가 포함된 오프라인 HTML 여행 안내서, 호텔 가격대 3종, 항목별 예산을 제공합니다. 스킬 9개, 누락 API 키 안내 환경 진단, 12306 MCP 서버 패치를 포함합니다. 계획과 조회만 하며 예약/결제하지 않습니다.

reasoning-effort 드롭다운을 드래그형 스냅 슬라이더로 대체합니다. 5가지 스타일(thrust, fluid, fantasy, tech, texture)에 canvas 효과 13종을 제공하고 노력 수준에 따라 3단계로 해제됩니다. Custom 모드에서는 입자 형태 10종과 흐름 궤적 8종을 조합합니다. 포인트 컬러 9종/hex picker로 효과를 다시 칠하고, 선택적 키 입력음으로 음성 클립 2종, 합성 오리 삑 소리, 기계 클릭, 로컬 오디오를 지원합니다.

컴포저용 네이티브 추론 노력 컨트롤: 별밭과 광택 스윕이 있는 파란색→보라색 계층 막대. 모델 좌석을 소유하고 공식 model-directories 서비스를 구동하므로, 단계는 각 모델 자체의 추론 선언에서 나오며 다른 플러그인이 필요하지 않습니다.

DeepSeek Harness ctx.web용 SearXNG 검색 및 Scrapling 다단계 가져오기 제공자 번들입니다. SSRF 보호와 Markdown 변환을 지원합니다.

DSH용 Windows 시스템 드라이브(C:) 정리 기능입니다. 규칙 기반 검사, 5단계 안전 등급, 롤백 기록이 있는 스테이징 영역, UAC 권한 상승, 다른 드라이브로의 이동을 모델 도구와 Web GUI 패널로 제공합니다.

DeepSeek Harness용 이미지·영상 제작 도구입니다. 이미지: 품질 단계별 배경 제거, 로컬 inpainting 보정, 헤드라인·로고 합성, 플랫폼 크기 일괄 출력, QA 보고서. 영상: AI 피사체 분리·배경 교체(RVM ONNX 또는 크로마키), 페이드/슬라이드/타자기/노래방 제목 애니메이션, 스타일 변형 포함 53개 전환, LUT 지원 조명·색보정 preset, 영상 목록, 정밀 컷, 자막 삽입, 음악 믹싱, 플랫폼 규격 출력. 포함된 bootstrap script가 로컬 Python runtime을 설치합니다.

DeepSeek Harness용 통합 모델 라우팅: 여러 제공자를 아우르는 하나의 논리적 ModelID로 first-token 페일오버와 쿨다운, 상태를 반영한 후보 랭킹, 용도별로 자동 선택되는 3개 티어(tier1/tier2/tier3), 후보별 reasoning effort, 설정 페이지 관리 패널을 제공합니다.

사용자 정의 API 모델용 추론 노력 티어 관리자 및 크로스 세션 선호도 메모리: 설정 → 모델 내 인라인 low/medium/high/max 토글, 원자적 설정 쓰기.

A consent-gated personal profile store: people are indexed by name, entries by person and key, and no profile record is read before the current session is authorised. Sensitive entries come back masked unless the user authorises that tier separately; credential-like values are refused at write time. Ages and next birthdays are computed at read time, so asOf restores the answer for a past date, and facts that rot (height, weight, address) carry freshness warnings. Five profile_* tools plus a settings page to browse, edit, delete and revoke grants.

Long-term memory for dsh with defense-in-depth hardening. Two tiers (project `.dsh-memory/` and user `$DSH_HOME/memory/`), each a plain hand-editable JSON file with bounded entries and tags. Writes are atomic (unique temp file + rename, previous revision kept in a bounded history/) and serialized across processes by a per-tier lock with stale reclaim; a disk-revision check refuses lost updates instead of silently overwriting another writer. Memory text is wrapped in explicit untrusted-data boundaries (forged wrappers stripped on write) to blunt prompt injection from remembered content, load-time validation rejects out-of-bounds stores, and symlink escapes out of the tier directory are refused with MEMORY_STORE_ESCAPE. No content-heuristic filtering and no confirmation step, so headless auto-consolidation stays intact. Install: dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory.

dsh 웹 GUI를 위한 4단계 프롬프트 개선입니다(base / standard / professional / system). system 단계는 항상 LangGPT 구조의 Markdown 프롬프트를 출력합니다. iterate 작업 공간은 선택적 요구사항에 따라 편집 가능한 base를 다시 작성합니다.

긴 DSH 세션을 위한 기보 스타일 문맥 압축입니다. 각 단계에서 새 턴을 DAG로 접습니다(노드=상태, 간선=시도한 수정). 2000개 간선 fixture의 L5 tier에서 약 415-token 핫 목록만 주입하고 실패 기억과 상태 반복 감지를 추가합니다.

RunningHub 클라우드 ComfyUI 워크플로를 백그라운드 작업 풀로 실행합니다. 배치를 제출하면 감시기가 동시성 한도 내에서 분배하고 각 작업을 조회해 모든 결과를 디스크에 다운로드합니다. 풀이 비면 세션을 깨웁니다. 공유 장부에는 배치, 비용, 인스턴스 티어, 제출·완료 시각, 파일별 저장 경로를 기록하고 오른쪽 사이드바에 실시간 보드를 표시합니다.

DSH용 Bilibili 큐레이션 플로팅 패널입니다. 확률 일정에 따라 관심사를 학습하고 반감기로 낮춥니다. 일일 금액 한도에서 산정한 토큰 예산 안에서 영상을 고르고 적합 점수가 기준을 넘을 때만 알려 줍니다. 댓글은 기본적으로 꺼져 있습니다. 켜면 일일 할당량 안에서 초안·확인 또는 자체 검토 자동 모드로 동작합니다. 정치·정부·최첨단 과학 주제에는 댓글을 금지하며 게시 전에 계정 식별자를 제거합니다. 본인 Bilibili 쿠키로 로그인하며 게시용 별도 계정 사용을 권장합니다.

자체 호스팅 Magpie 게이트웨이를 연결하고 업스트림 소유자별 제공자 경로를 만듭니다. 기본 모델 선택기에 Magpie (Claude), Magpie (Codex) 등 그룹을 표시하며 여러 줄 자동 페일오버, 읽기 전용 사용량 카드, 모델별 기본 reasoning effort, 우선순위 티어 모델의 세션별 빠른 전환, 선택형 Cloudflare Access를 지원합니다.

생성 시점에 실행되는 네이티브 Mixture-of-Agents입니다. 매 턴 참조 모델들이 같은 세션 컨텍스트를 병렬로 사전 초안 작성하고, 집계 모델 하나가 전체 도구를 사용해 실행합니다. 모델형 설정 레시피, F mirror/R trimmed 뷰, 이중 형태 세션 인덱싱을 통한 서브에이전트 게이트 강제, 레시피별 파생 vision(이미지 참조 모델이 텍스트 전용 집계 모델에 이미지 읽기를 전달), 별도의 steering/patrol 로스터와 비트 간 동결 재사용을 갖춘 단계별 주기, 퇴화한 참조 출력을 버리는 가드, 실패 알림에서 provider를 숨기는 익명 모델 표시를 제공합니다.

DSH 작성기에 사고 단계 바(normal/strict/max)를 추가합니다. 배타적인 루프 모드의 세 단계는 자기 검토를 3/5/8회 수행하며, 어느 쪽에도 추가할 수 있는 반대 검토 토글이 있습니다. 모델은 clarify_tier 및 forge_level 도구로 현재 단계를 읽습니다.