플러그인

Command Code 구독 등급 Go / GOAT / Pro / Max를 어댑터가 아닌 `llm-pi-ai` 라우트 프로필로 제공합니다. 실시간 `/provider/v1/models`와 요금제 기능 카탈로그를 결합해 각 모델을 게이트웨이가 지원하는 OpenAI Chat, OpenAI Responses 또는 Anthropic Messages 경로에 연결합니다. 등급을 바꾸면 이전 등급이 만든 경로를 삭제합니다. 같은 인증 정보로 5시간 및 주간 사용량 한도, 크레딧 잔액, 웹 검색 공급자도 사용할 수 있습니다.

DSH Desktop에서 요청별 토큰, 비용, 속도를 확인하고 모델/제공자별 지출을 비교할 수 있습니다. 같은 모델의 여러 이름을 합치고 잔액과 실제 모델 성능도 비교합니다.

OpenAI 호환 게이트웨이로 DeepSeek Harness에 이미 설정된 모델을 공개해 다른 로컬 프로젝트에서 표준 OpenAI 클라이언트로 호출합니다. 여러 provider 후보를 이름 있는 그룹으로 묶어 순서/균등/무작위 분배합니다. 출력 전 상류 실패는 다음 후보로 투명하게 전환하고 rate limit은 provider backoff 후 재시도합니다. 후보별 호출 통계(시도·응답·실패·token·TTFT)는 Settings 배지에 표시하고, 일별 집계는 로컬 파일에 저장해 30일 히트맵/추이를 제공합니다. UI에서 key를 만들기 전에는 접근 가능한 누구나 endpoint를 호출할 수 있습니다. key는 SHA-256 hash로 저장되며 생성 후 인증이 켜지고, 마지막 key 폐기 후에도 endpoint는 잠금 상태를 유지합니다. 선택형 LAN listener를 key 없이 열면 전체 네트워크에 공개됩니다. DSH 0.1.2-rc.1~0.1.7-alpha.1 이상.

DSH 사이드바에 Hindsight 설정·상태 대시보드를 추가합니다. 연결, 모델, 임베딩, bank 설정, 상태 점검, 소유권을 확인하는 로컬 서비스 제어를 제공합니다. 메모리 도구는 별도의 공식 integration이 제공하며 Hindsight는 독립 서비스로 이 플러그인이 설치하지 않습니다.

DeepSeek Harness 모델 선택기 옆에 28개 provider 항목의 구독 할당량과 계정 잔액을 표시합니다. 공용 설정 페이지와 읽기 전용 할당량 도구를 제공합니다.

모든 메시지 행에 마우스를 올려 Recall/Delete/Delete-onward 작업을 제공합니다. 내구성 있는 추가 전용 tombstone으로 모델 컨텍스트와 기록에서 함께 제거하며 빈 내용 가드로 과거 삭제가 엄격한 provider를 깨뜨리지 않습니다. DSH 2.0 데스크톱에서 테스트했습니다.

161개 고전적 사고 모델(의사결정/전략/인지/심리/커뮤니케이션/학습/시스템/혁신/실행)을 내장한 사고 라이브러리입니다. 질문 하나를 입력하고 여러 모델을 선택하면 AI가 병렬 분석해 합의·불일치·사각지대·실행 체크리스트가 담긴 종합 보고서를 만듭니다. 자동 분석과 프롬프트 왕복 가져오기를 지원합니다.

각 답변 아래 최대 5개의 클릭 가능한 다음 단계가 표시되며, 한 번 클릭하면 해당 문장이 메시지로 전송됩니다. 추가 모델 호출 없이 중복 관점을 제거하고 추천 항목을 맨 위에 둡니다. 마우스를 올리면 전체 문장을 보입니다. 오른쪽 작은 버튼은 입력창을 먼저 비우고 문장을 채워 전 편집을 허용합니다.

각 작업은 한 모델로, 그 검토는 다른 모델로 라우팅하며, 자격 증거, 페일오버, 내구성 있는 저널을 제공합니다.

사용량 대시보드는 세션 로그를 오프라인으로 분석해 일/주/월별 토큰, 예상 비용, 모델/도구/스킬/명령어 순위, 출력 속도, 작업 시간, 품질 지표를 차트로 보여줍니다. gridstack+ECharts 카드는 드래그해 배치할 수 있고, 사용자 정의 수식과 프롬프트 왕복 가져오기를 통한 AI 배치도 지원합니다.

DSH 네이티브 agent team용 설정 UI입니다. 팀원별 모델·추론 강도 규칙을 편집하고 SubagentRuntime.startContinuable을 감싸 생성 시점에 규칙을 해석합니다. 공식 파일은 수정하지 않습니다.

DeepSeek Harness 백그라운드 subagent를 이벤트 기반으로 기다리는 `wait_subagent` 모델 도구를 등록합니다. 이름이 지정된 재개 가능한 subagent가 종료되면 stop reason과 마지막 메시지를 반환하며 timeout은 선택 사항입니다. membership gate가 알 수 없는 ID를 거부하고 polling은 하지 않습니다. `run_in_background` 즉시 반환과 비동기 완료 알림 사이를 연결해 `list_agents`를 폴링하지 않고 기다릴 수 있습니다.

컴포저 도구 행의 브랜치 칩으로 워크스페이스 브랜치를 전환·생성·새로고침하고, 변경 파일 중 선택한 하위 집합을 세션 자체 모델이 diff에서 작성한 메시지와 함께 커밋하며, 현재 브랜치를 푸시합니다.

DeepSeek Harness용 온디맨드 skill 도구입니다. skill_search / skill_load / skill_ref로 단계형 라이브러리를 검색하고 필요할 때만 본문을 불러와 라이브러리 전체를 세션 카탈로그나 매 턴 컨텍스트에 상주시키지 않습니다. 대화의 Skills 탭은 전체 세션을 다시 읽어 실제 로드된 skill과 턴을 나열합니다. 의존성은 없으며 기록은 클라이언트에서만 렌더링되어 모델 컨텍스트에 들어가지 않습니다.

PC 환경 진단 및 포트 제어 보드: 시스템, CLI 툴체인, 호버로 종료하여 해제할 수 있는 활성 리스닝 포트, 모델 키 준비 상태를 의존성 없이 검사합니다. 외부 호출 없음, 평문 시크릿 없음.

OpenRouter 무료 모델을 찾고 실제 속도와 컨텍스트 크기를 측정해 DeepSeek Harness 모델 목록에 가장 빠른 순으로 기록합니다. 표시 이름에 속도와 컨텍스트를 넣고, 설정 및 실행용 Settings 섹션을 제공합니다.

라운드를 거치며 수렴하는 어드바이저 리뷰, 쓰기에 설계 토큰이 필요한 엔지니어링 모드, 작업을 더 강한 모델로 에스컬레이션하는 기능, 병렬 다중 모델 상담을 제공합니다. 설정 페이지에서 모델 경로, 타임아웃, 예산을 편집할 수 있습니다.

mcptoon MCP 게이트웨이를 단일 stdio 서버로 마운트해, 매 턴 전체 JSON 스키마를 나열하는 대신 압축된 보기에서 구성된 모든 MCP 서버의 도구를 에이전트가 찾게 합니다. doctor CLI는 mcptoon 실행 파일을 확인하고, 찾지 못하면 정확한 command/args 재정의 값을 출력합니다.

DeepSeek Harness용 FriendliAI 서버리스 LLM 어댑터로, 동적 모델 검색과 추론 지원을 갖춘 OpenAI 호환 채팅 완성을 제공합니다.

opencode + oh-my-openagent(omo)를 재현하는 dsh 플러그인 + 에이전트 프리셋입니다. opencode의 툴체인과 시스템 프롬프트, omo의 다중 역할 서브에이전트 오케스트레이션, 브라우저 측 omo 역할 선택 + 역할별 모델/폴백 설정을 제공합니다.

실행 중인 실행자를 파라미터 없는 advisor() 호출과 단계 기반 순찰 점검을 통해 더 강력한 리뷰어 모델과 짝지어, 계획·수정·중단 가이드를 반환합니다.

DSH 작성기용 향상된 모델 선택기입니다. 공급자 그룹 검색, 키보드 및 접근성 지원, 인라인 추론 강도 슬라이더를 제공합니다.

OpenCode Zen 무료 모델 패널 플러그인입니다. OpenCode Zen의 최신 무료 모델을 실시간으로 표시하고 DSH 모델 선택기에 원클릭으로 넣을 수 있으며, 키 없이 바로 사용할 수 있습니다(공유 리터럴 키는 호스트가 주입). 백그라운드에서 전체 스위치/모델 단위 내리기 관리를 지원합니다.

네이티브 dsh-llm 어댑터를 통해 DeepSeek Harness(DSH)에서 무료 Kilo Gateway 및 OpenCode Zen 모델을 사용할 수 있습니다.