플러그인

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

GitHub Device Flow 연결 및 대화 내 PR 워크플로: 생성/AI 검토/병합을 위한 컴포저 위 상태 표시줄, 검색, 이슈 및 PR 읽기/쓰기용 github_* 도구.

DeepSeek Harness용 시각적 라운드테이블 회의입니다. 원형에 배치된 전문가 노드와 방향성 엣지, 집계 게이트웨이, 블랙박스 worker 모델을 위한 proxy thinking, 그리고 관점별 endorse/reject가 가능한 확정된 계획에 대한 적대적 검토(red-team)를 제공합니다.

모듈식 AI 연구/엔지니어링 스킬 팩으로, dsh plugin add로 설치 가능하며 27개 스킬(보안 감사, 논문 읽기/쓰기, 그림 그리기, 개발 워크플로우, 스토리지 분석)을 ctx.skills에 등록합니다.

DSH용 시각적 노드 기반 워크플로 캔버스: 서브에이전트 호출, 코드 실행, 분기, 루프, 스케줄링, 워크플로 가져오기/내보내기.

22개 플러그인 cordis 번들로 구성된 엔터프라이즈 AI 리소스 플랫폼: 조직/계정/역할 IAM, OIDC 제공자와 앱 SSO, 플랫폼 자체를 MCP 서버로 노출하는 MCP 서버 관리, NAS 자산 스토리지, 스킬 허브, 에이전트 및 앱 레지스트리, SaaS 커넥터 관리, 엔터프라이즈 포털 데이터 채널, 부서 에이전트 워크벤치 패널, 메시지 및 승인 푸시용 DingTalk 그룹 브리징, 도구 프록시를 통한 원클릭 원격 dsh 등록, 사용량 계량, 지갑 청구, 모델 게이트웨이, 알림이 포함된 감사, 자체 업데이트 및 검토된 타사 플러그인 마켓플레이스 — 70개 이상의 운영 도구를 dsh 에이전트가 호출할 수 있게 합니다.

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

사용자 승인을 받은 소스 코드로부터 Functions, MCP 도구, 워크플로 Skills, 오프라인 테스트 패키지를 생성

DeepSeek Harness용 Trellis 스타일 워크플로: agent/pre-step을 통한 턴별 phase breadcrumb, 번들된 skill provider, 그리고 git 청결성 가드레일이 있는 DSH 네이티브 task/phase 상태.

Aseprite 호환 파일, 로컬 크롭/아웃라인 블루프린트, 선택적 LLM 워크플로 노드를 갖춘 브라우저 픽셀 아트 및 스프라이트 애니메이션 에디터.

DeepSeek Harness용 질문 주도 발견 연구 워크플로: QDD 에이전트 프리셋, 영구적인 수동 및 자동 실행, 감사 가능한 연구 패널을 제공합니다.

dsh를 진지한 코딩에 대비시킵니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수로써의 컨텍스트, 압축 간 호출 가능한 기억, 완전한 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, 함수로서의 서브에이전트, 함수로서의 워크플로우.

DeepSeek Harness용 터미널 코딩 에이전트. 풀스크린 대체 화면 UI, 턴 인지 세션 탐색, 게이트된 /ship 워크플로를 제공하여 한 줄 요구사항을 명세, TDD, 재실행 수용 체크까지 진행합니다.

진지한 코딩을 위해 dsh를 준비합니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수를 통한 Context, 교차 압축 다시 불러오기 가능, 전체 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function.

AI는 이력서 텍스트를 작성할 수 있지만 템플릿이 여전히 어색해 보이거나, 페이지가 넘치고, 여백이 남으며, 작은 수정이 레이아웃을 불안정하게 만들 수 있습니다. dsh-resume는 사실에 충실한 콘텐츠 다듬기, 템플릿 선택, A4 레이아웃 조정, 시각적 검토, 다양한 구직 상황에 맞춘 이력서 버전을 위한 엔드투엔드 DSH 워크플로를 제공합니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 Feishu/Lark IM 채널로, 네이티브 thinking-process 메시지, 승인 카드, 실시간 목표 및 todo 카드, workflow fan-out 라인, 세션 텍스트 검색, 백그라운드 작업 및 subagent 정산 알림을 제공합니다. 접근은 Feishu 앱의 자체 가시성 범위로 제한되도록 설계되어 있으며, 선택적 sender, group, approver allowlist가 채워져 있지 않으면 앱이 허용한 누구나 에이전트를 조작하고 승인에 응답할 수 있습니다.

원본 DSH 세션이 변경 사항을 구현 및 테스트하는 동안 Codex 플래닝 및 독립 리뷰를 조정합니다.

macOS 데스크톱 워크플로를 시연으로 녹화하여 에이전트 스킬로 변환합니다(open-record-replay 스킬 + orr_* 도구).

현재 시장 데이터에 대한 출처 규율을 갖춘 금융 리서치 워크플로와 포트폴리오 리스크 도구

에이전트 기반 칸반 보드: 워크스페이스당 하나의 보드, 작업별 에이전트 세션, 그리고 보호된 인간/에이전트 워크플로우(백로그 → 할 일 → 진행 중 → 검토 → 완료).

PR 분류, 검토 피드백, GitHub Actions 진단 및 안전한 초안 PR 게시를 위한 4개의 GitHub 워크플로 스킬, gh/git 폴백을 사용하여 기존 DSH 기능 재사용.

GitHub Device Flow 연결과 대화 내 PR 워크플로: 컴포저 위쪽 상태 표시줄에서 생성/AI 리뷰/병합 가능, github_* 도구로 검색, 이슈 및 PR 읽기/쓰기를 지원합니다.

DSH 에이전트를 위한 검색 우선 기능 워크플로(v1.0.0): 설치 전에 로컬 도구를 재사용하거나 정확한 출처의 플러그인을 검토하고, 관리되는 소스 작업에서 기능을 조정하거나 생성하며, 설치됨/로드됨/활성화됨/검증됨 상태를 구분하는 영수증을 사용한다; 버전 도구는 롤백, 채택, 상위(upstream) 업데이트를 다룬다.

DeepSeek Harness용 프리셋 엔지니어링 워크플로: 단계 전환, 산출물, 검증, 리뷰, 커밋 범위를 게이팅하는 dev_task 도구와 프로젝트 또는 사용자 스킬·규칙을 설치하는 웹 워크벤치.