플러그인

DSH Web UI를 위한 대화 노드 내비게이션 레일: 오른쪽 가장자리에 사용자 메시지마다 하나의 대시 표시, 읽기 위치 추적, 호버 미리보기 카드, 클릭하여 이동하고 하이라이트 표시, 슬라이딩 윈도우, 자동 숨김 기능을 제공합니다.

QQ에서 DeepSeek Harness와 대화하는 NapCat / OneBot 11 브리지입니다. 사용자 정의 페르소나와 프리셋, 분류된 스티커 모음과 웹 검색, edge-tts 또는 자체 HTTP TTS 음성 메모, 교체 가능한 조회 엔진, 주기적 기억 압축, 소유자 전용 중계 모드를 제공합니다. 실시간 모니터링과 턴별 비용을 보여 주는 관리 탭 11개도 포함합니다.

사이드바 날씨 패널입니다. 현재 날씨, 5일·24시간 예보, 시간별 강우 차트, 기온 기록, 단계별 알림과 현 단위 매칭이 있는 CMA 경보, 레이더 모자이크, FY-4B 위성 이미지, 태풍 경로, ECMWF/북서 태평양 해수면 온도 차트를 표시합니다.

OAuth로 DeepSeek Harness를 3Chat에 연결해 고객·대화를 검색하고, 맥락을 가져오며, 확인 후 메시지를 보내고 일괄 전송을 추적합니다.

모델 버튼을 Claude Desktop 스타일의 모델 및 추론 노력(reasoning-effort) 전환기로 교체하며, 모델별 노력 기억, 테마 인식 스타일링, 부드러운 슬라이더 감각, 둥근 트랙, 호버 하이라이트, 픽셀 도트 애니메이션을 제공합니다.

설정 패널 탭에서 DeepSeek 계정 잔액과 함께 모델별 토큰 사용량 및 비용 추정치를 표시합니다.

데이터 계보 추적 도구입니다. 출처의 적법성 요건을 충족하도록 데이터 전체 수명 주기를 연결해 추적합니다.

힙 할당 방식으로 스택 안전성을 확보한 fork 트리에 두 가지 들여쓰기, 제목 마키 표시, 물리적 연쇄 삭제를 제공합니다.

Worktree Space는 여러 Git 저장소에 걸친 작업을 전용 작업 디렉터리로 묶습니다. 각 저장소는 하나의 공통 작업 브랜치에서 별도 worktree를 만들고 공간을 DSH Workspace로 등록해 여러 작업을 나란히 진행할 수 있습니다. 완료 시 각 대상 브랜치에 병합하고 worktree를 제거하며, Git이 추적하지 않는 파일은 지정한 보관 디렉터리에 저장할 수 있습니다.

내장 작업 관리 엔진입니다.

DSH용 Live2D 동반자: 상태 기반 표정과 마우스 추적이 가능한 플로팅 Cubism 모델; 플러그인 설정에서 지오메트리(크기/위치) 구성; 공식 Haru 샘플 번들(© Live2D Inc.).

DeepSeek Harness 오른쪽의 사용자 지정 widget rail입니다. 세션 통계, tokens/cache, context, 백그라운드 작업, subagent, 시스템 지표, OpenCode Go·Command Code quota, 세션 비용, 피크 요금, GitHub review queue를 포함한 카드 61개를 제공합니다. rail 내 market에서 설치해 1–4열 그리드와 2×2 또는 2×4 타일에 배치합니다. 인스턴스별 설정, 포인터 아래 확대 wave, 한 번 클릭으로 숨기기를 지원합니다. DSH 0.1.x/0.2.x, Web UI 및 desktop app 지원.

DeepSeek Harness Web용 플로팅 크레딧/쿼터 위젯: DeepSeek / OpenCode Go 잔액과 사용량을 표시하고, 일/월/모델별로 DSH 세션 토큰 사용량과 예상 비용을 추적합니다.

영구 시드 저장소에서 에이전트 상태를 Yogācāra 심소(mental factors)로 추적하고, 1인칭 성향으로 프롬프트에 다시 반영합니다.

세션 간 아카이브: 개요 워크벤치, 접힌 타임라인, subagent 계보, 전체 텍스트 검색, rule+LLM 요약, ZIP 내보내기, 실시간 추적. 네이티브 session-page 임베드에는 turn rail, 도킹된 오른쪽 패널(라이브 모드, 전환 시 원래 세션에 고정), 이름 변경(공식 동기화), 결론 요약, 상태 모니터링 + 고정 헤더 칩(idle / active / tool-wait / stalled)이 포함된다. dsh v0.1.2+에서는 공식 TurnNavigatorRail과 결합되며, 벡터 아이콘 정보 칩(duration, tool calls, errors, thinking)과 공식 미리보기 카드 안의 지연 tool 배포를 제공한다. 우클릭으로 워크벤치를 연다. 클래식 piano-key strip은 기본 활성화이며, 미로드된 turn 점프를 공식 자동 로드 엔진에 위임한다. 공식 rail은 완전히 숨길 수도 있다. 설정 대화상자에는 조정 가능한 behavior params 10개가 있다.

다운로드해서 바로 실행하는 Electron 데스크톱 빌드입니다(macOS/Windows 설치 프로그램): Node.js나 터미널이 필요 없으며, 상위 `@deepseek-ai/dsh` 릴리스를 자동으로 추적하고 내장 web UI와 자동 업데이트를 제공합니다.

다중 프로바이더 지갑 위젯: 공식 DeepSeek 잔액, 세션별 비용 및 토큰, 서드파티 토큰 합계, 충전 바로가기, 잔액 부족 알림을 제공합니다.

5개 도구: `video_outline`은 이미지 토큰 없이 4~60개 동일 구간/시각을 텍스트화; `video_probe`는 디코딩 없이 메타데이터/계획; `video_storyboard`는 contact sheet/timecode index, zoom 표시/중복 제거; `video_zoom`은 1~9셀 확대; `video_read`는 keyframe OCR와 outline/[mm:ss]. 오디오만 있으면 자막→`DSH_ASR_CMD`→지정 transcript, 긴 오디오는 무음 구간에서 약 45초 길이로 나눕니다. 10분 이상은 keyframe만 분석. OCR: Windows/Tesseract line boxes/`DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: 300초 이하는 CDN 직독·디스크 없음; 초과는 한 번 다운로드, cache 최대 4 GB/24개; play URL 10분 cache. ffmpeg 필수, ffprobe 있으면 사용, 기타 runtime 의존성 없음. SAOS-3624/dsh-video-storyboard wire 호환이나 같은 `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` 이름이라 동시 사용 불가.

DeepSeek Harness용 Zotero 스킬입니다. 페이지 위치 기반 Q&A, 전체 텍스트 번역·정독, 기본 하이라이트와 중국어 메모, 이중 언어 PDF·문단 Markdown, 근거 비교표, 인용 추적 리뷰를 지원합니다. OpenAlex/Crossref 논문 검색, 중국 CNKI 내보내기 가져오기, 연구 분야별 폴더 분류, 연구 공백 표시, 신규 논문 순위 일일 요약도 제공합니다. Python 기반이며 기본 관리는 표준 라이브러리를 사용합니다. 읽기 기능의 PDF/OCR 구성 요소는 첫 사용 때 다운로드합니다. 쓰려면 Zotero에서 한 번 인증해야 하고, 일일 예약 실행은 Windows 전용입니다. OpenAI MIT Zotero 플러그인을 바탕으로 수정했습니다.

DSH용 세션 간 사용량/비용 관측 도구입니다. 시간별 토큰 추세와 90일/1년 히트맵, 공식 잔액과 대조한 DeepSeek 모델별 피크/비피크 가격, GLM/Kimi/MiniMax 구독 할당량 기간과 소진율 예측, 캐시 적중 링, 프로젝트 순위, CSV 내보내기, dsh-tui 터미널 화면을 제공합니다.

WorkBuddy 브리지입니다. WorkBuddy LLM 제공자와 실시간 잔액, 매일 자동 체크인, 속도 제한 쿨다운 추적, 원클릭 계정 전환을 지원하는 다중 계정 ledger ball을 등록합니다.

API 키 없이 OpenCode Zen 무료 모델을 DeepSeek Harness에서 사용할 수 있게 하며, Zen 게이트웨이 변경 사항을 추적합니다.

세션 간 TODO 보드를 드래그 가능한 플로팅 패널로 표시하고 작업 디렉터리별로 묶어 정렬합니다. 실행 모드는 알림만, 현재 세션에서 계속, 같은 디렉터리에서 새 세션 열기의 세 가지입니다. 이미지 최대 4장을 실제 첨부로 모델에 보내고, 선택적 로컬 실행 시각과 AI 완료/사용자 검증 체크박스를 지원합니다. 작업이 끝나면 Agent가 해당 디렉터리의 다음 미완료 항목을 이어받습니다.

DSH 에이전트를 위한 세분화된 LLM 검증: 점수 토큰 로그확률에 대한 쌍별 보상, Probabilistic Pivot Tournament 베스트 오브 N 선택, 단계별 진행 추적.