플러그인

DeepSeek Harness용 폴더 time machine입니다. Git이 없는 폴더도 snapshot, timeline 탐색, 한 번에 rollback할 수 있습니다. content-addressed/dedup이며 변경 없는 파일은 다시 hash하지 않습니다. 자동 모드는 realtime(fs.watch, 마지막 변경 약 8초 뒤 1개 버전)과 timed(N분마다 확인해 실제 변경 시만 저장)입니다. 빈 폴더도 기록/복원합니다. restore 전 safety snapshot을 만들어 rollback도 undo 가능합니다. exact mode 정리는 파일과 빈 폴더만 지우고 비어 있지 않은 폴더는 삭제하지 않습니다. folder_timemachine 도구의 status/history/diff는 승인 불필요, write는 먼저 묻습니다. timeline/복원/모드 전환 패널. Pure JS, 런타임 의존성 없음, 테스트 110개.

기존 Markdown 문서(notes/rules/knowledge base)를 각 세션 system prompt에 읽기 전용으로 주입하고 `files`에 경로를 나열합니다. DB/service/write path 없음. UTF-8 byte budget과 행 경계 fallback, 전체 한도, YAML front matter 제거, freshness timestamp.

각 세션 시작에 개인 Markdown 메모리를 주입하고 backup/undo가 있는 read/write 도구를 제공합니다. DSH_HOME drift를 보고합니다. 대화는 기본적으로 읽지 않으며 opt-in autoScan만 로컬 세션 로그에서 사용자의 최근 줄을 표시합니다. 네트워크 연결 없음.

/handoff로 zero-context 새 세션에서 이어갈 구조화 카드를 만듭니다. context가 임계값에 가까워지면 증가형 제목을 붙이고 사이드바 상단에 고정해 새 세션을 준비합니다.

composer 모델 선택기 왼쪽에 네 갈래 별 버튼을 추가해 미전송 초안을 문법, 표현, 문장부호, 실행 순서 기준으로 제자리에서 다듬습니다. 코드, 명령, 경로, 식별자, 숫자, URL은 바이트 단위로 보존하고 답변은 생성하지 않으며 실행 중 입력한 글도 덮어쓰지 않습니다. 사용자 메시지 아래 연필은 초안은 건드리지 않고 해당 메시지를 편집 상태로 엽니다. 세션 로그는 추가 전용이므로 편집은 그 메시지 앞에서 대화를 분기하고 로그 자체는 다시 쓰지 않습니다. 답변 아래 원형 재시작 아이콘은 이전 턴을 가져오지 않는 새 대화에서 같은 질문을 다시 실행합니다. 답변 생성 중에는 두 작업을 거부하고, 흔적을 남길 수 있는 도구를 쓴 답변이나 지정한 파일이 이후 변경된 경우 비활성화합니다. 오른쪽 사이드바 기억 트리는 실제 질문과 답을 턴별로 보여 주고, 한 질문에 대한 답을 original/edited/memory-free로 표시해 최신순으로 각각 한 줄에 나열합니다. 화살표로 답을 제자리에서 다시 읽고, 우클릭으로 분기로 이동하거나 플러그인 자체 기록에서 삭제합니다.

오른쪽 사이드바 문서 미리보기에서 Markdown을 제자리 편집합니다. 기본 렌더러의 모양을 유지하고 문단, 제목, 목록, 코드 펜스, 표 셀을 클릭하면 그 위치에 커서가 놓입니다. 편집한 범위만 ctx.fs.writeText로 기록하며 읽은 버전으로 선택적으로 보호할 수 있습니다.

DSH Settings에 시각 페이지 2개를 추가합니다. MCP 서버는 JSON을 기준 데이터로 삼아 profile patch의 관리 블록을 다시 쓰며 YAML 검증과 시간표시 백업을 합니다. 붙여 넣은 mcpServers JSON을 가져오기 전에 추가·덮어쓰기 항목을 먼저 보여 줍니다. Thinking unlock은 OpenAI 호환 게이트웨이마다 실제 선언된 추론 강도를 확인해 단계별 설정을 기록하되, 직접 작성한 YAML의 다른 바이트 영역은 그대로 둡니다. 모델 목록 동기화는 별도 버튼으로 추가·삭제를 미리 본 뒤 단계와 모델을 한 번의 원자적 작업으로 기록하며 페이지 일정으로도 실행할 수 있습니다.

sandbox_permissions/justification 인수가 현재 sandbox mode를 넓히지 못하면 제거해 호출 실패를 방지합니다. GPT가 선택 필드를 채우고 더 좁은 workspace-write를 고르는 상황 등을 처리합니다. tools/pre-execute에서 요청 mode와 session policy가 해석한 mode를 비교해 같거나 좁으면 필드를 제거하고 단독 justification도 제거합니다. Codex shell에서 온 null/빈 값/use_default는 요청 없음으로 봅니다. danger-full-access 세션에서는 require_escalated 포함 모든 값을 제거합니다. 실제 확장 요청, 알 수 없는 mode, DSH escalation schema를 광고하지 않는 tool은 DSH core에 맡깁니다. 권한을 넓히지 않습니다. tool 목록 설정 가능, 기본 bash/pwsh/write/edit/run_code. 의존성 없음.

FilmLight 공식 FLAPI MCP 어시스턴트(flapi-dev-mcp)를 DSH MCP 서버로 등록해 에이전트가 Baselight/Daylight FLAPI 스크립트를 작성·실행합니다.

DeepSeek Harness 안에 QianYuan MCP 서버를 마운트합니다. 설정 계층 번들 하나가 함정, 캐시된 결과, ID, 작업 보드를 다루는 에이전트 기록 도구 15개를 mcp__qianyuan__*로 제공합니다. 런타임 코드는 없고 읽기는 익명, 쓰기는 ed25519 서명 방식입니다.

AI 부산물(임시 파일, 백업, 로그, 캐시)을 프로젝트별로 복구 가능한 휴지통에 모읍니다. 프로젝트를 닫을 때 산출물을 분류하고 참고 결과를 보관한 뒤 정리 보고서를 작성합니다. PATH에 Python 3가 필요하며 python3/python/py를 자동 탐지합니다. 없으면 정리를 실행할 수 없다고 알립니다.

세션과 프로젝트를 넘나드는 장기 기억입니다. turn/end에서 비차단·무음 기억 정리 작업을 실행해 로컬 SQLite에 기록합니다. FTS5 trigram 전문 검색 인덱스와 insert/update/delete 동기화 트리거를 사용합니다. 항목은 프로젝트별 범위와 전역 트리로 관리합니다. 내장 Web 대시보드가 HTTP 서버를 직접 시작하므로 별도 프로세스 없이 탐색, 그래프 보기, 제어된 삭제가 가능합니다.

Web UI에서 세션을 다른 폴더로 이동하거나 영구 삭제하거나 AI로 이름을 바꿀 수 있습니다. 세션 행을 폴더 제목으로 끌거나 세션 메뉴에서 실행합니다. 이동은 session header의 cwd를 다시 쓰고 저장된 로그를 옮긴 뒤 workspace 집계를 갱신해 기록도 함께 이동합니다. 삭제는 실행 중인 agent를 멈추고 로그, projection-cache 행, workspace 집계를 제거합니다. 같은 세 작업을 agent 도구 workbench_session_move, workbench_session_delete, workbench_session_rename_ai로도 제공합니다.

모델 선택기 왼쪽의 입력 액션 행에 프롬프트 개선 칩을 추가합니다. 세션에서 선택한 모델로 초안을 제자리에서 5가지 스타일로 다시 쓰며, 한 번의 클릭으로 실행 취소하고 /enhance 명령도 사용할 수 있습니다.

오른쪽 사이드바 세션 패널에 턴과 단계별 Skill, MCP 도구 호출, 파일 읽기/쓰기를 나열하고 각 실패의 오류 세부 정보를 표시합니다.

Plugins 페이지의 Installed 목록에 카테고리 탭(All, Appearance & UI, Usage & account 등)을 추가하고 선택한 탭을 기억합니다. 편집 가능한 상위 표에 지정한 패치 플러그인은 대상 플러그인 아래에 들여써서 표시합니다. 표시 전용이며 파일을 쓰지 않습니다.

Excel 템플릿을 반복해서 채우고 대사 검토합니다. 파일, 시트, 헤더 행, 일치 키, 금액 열을 한 번 지정하고 각 셀 쓰기를 반영 전에 미리 봅니다. 금액은 소수 둘째 자리까지 정확히 비교하며 일치하지 않는 행은 예외로 나열합니다. 채워진 템플릿 사본, HTML 보고서, 원본 행으로 추적 가능한 JSON 기록을 내보냅니다.

SRT, WebVTT, ASS 자막 트랙을 읽고 쓰고 변환하며 타이밍을 조정합니다. 너무 길거나 읽기 어려운 자막을 검사하고 설정한 음성 인식기로 오디오를 받아씁니다.

로컬 ffmpeg로 원본 녹음을 공개용 팟캐스트로 만듭니다. 무음에서 챕터 경계를 찾아 자르고, 2패스로 방송 기준 음량을 정규화하며, enclosure 바이트 길이를 디스크에서 측정한 iTunes 호환 RSS를 작성합니다.

외부 의존성 없이 EPUB 3를 읽고 만들고 분해합니다. ZIP 리더·라이터와 XML 스캐너가 내장되어 메타데이터, 읽기 순서, 목차의 구조 문제를 검사합니다. 장들로 책을 조립하거나 장별 HTML로 나눌 수 있습니다.

디렉터리를 결정론적 tar로 묶고, 압축 해제 없이 내용을 읽으며, 대상 경로 밖으로 나가는 항목은 거부하고, SHA-256으로 입출력을 검증합니다. 외부 의존성 없이 플러그인이 tar 형식을 직접 읽고 씁니다. 읽기는 아카이브 내용을 보고하는 역할에 맞게 쓰기보다 의도적으로 관대합니다. 중앙 인덱스가 없는 tar에서 끝 마커 도달 여부를 추적해, 잘린 파일의 체크섬이 맞는다고 완전한 것으로 오인하지 않습니다. 쓰기는 다시 읽을 수 없는 내용을 내보내지 않습니다.

DSH용 제한형 자체 관리 장기 메모리(Hermes 스타일 MEMORY.md/USER.md, 엄격한 글자 수 제한과 안전 검사), 매 턴 후 검토(쉬운 메모를 쓰거나 유사 스킬을 추가하지 않고 기존 스킬을 다듬음), 로더가 조용히 버릴 스킬을 찾아 정교하게 고치는 curator, 과거 메시지의 세션 간 검색을 제공합니다. 새 소식이 있을 때만 학습 카드를 보여주고 메모리 삭제나 수정 전에 확인합니다.

모델 설정 페이지에서 모델별 입력 유형과 사고 수준을 선언합니다. 각 제공자 카드에 “输入类型” 체크박스, 제공자 “编辑” 대화상자에 “思考等级” 필드를 추가합니다. 공식 `pi-ai`의 `input` 및 `reasoningEfforts` 필드에 기록합니다.

작성창의 모델 제어를 PI-Desktop 스타일 선택기로 바꿉니다. 검색과 제공자 그룹이 있는 2패널 메뉴, reasoning-effort 슬라이더, ArrowUp/ArrowDown 프롬프트 기록 탐색, 되돌리기 가능한 프롬프트 재작성 버튼을 제공합니다.