플러그인

DeepTutor 튜터링 브리지: 심층 설명, 자가 테스트 질문, 학습 경로 계획, 개인 지식 베이스 검색(RAG), deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 도구를 통한 노트 보관.

Windows 전용 Edge 브라우저에서 Douyin을 자동 시청합니다(Node.js 22.13+ 필요). 샘플링 판단, 프레임 스토리보드, 탄막 인식 댓글, 페르소나 메모리와 시청 일지를 제공하며 일일 시청 한도를 적용합니다. LockyBee/dsh-douyin-agent의 포크입니다. 설치 전에 상류 플러그인을 제거하세요.

img2img-studio GUI 플러그인(한 패키지에 두 화면): 번호 표시, 배경 제거, 브러시 지우기, 크기 조정, 키보드 조작, 자르기/마스크 미리보기를 지원하는 이미지 편집기와 인식·생성 provider 패널입니다. 패널은 provider 선택, script 검사, 계정 기반 chatgpt-web channel, 행별 테스트/시운전/명령 복사, 저장 전 미리보기, 잔액 확인, 중/영 UI를 제공합니다. 저장하면 두 skill의 `scripts/.env`에 다시 씁니다.

OneBot 11로 QQ를 DeepSeek Harness에 연결합니다. 개인/그룹 채팅, 기기 내 음성-텍스트 변환, 이미지, poke·반응·좋아요·이미지·파일·회수 등 10개 상호작용 도구를 지원합니다. NapCat 같은 OneBot 11 구현을 함께 실행해야 합니다.

minas-webdav MCP 서버를 stdio 항목 하나로 등록해 마운트 없이 Xiaomi Smart Storage(MINAS) NAS를 다루는 도구 14개를 제공합니다: list, stat, tree, find, du, df, cat, upload, download, mkdir, move, copy, delete, capability probe. 기반 Python 패키지는 pipx로 별도 설치해야 합니다.

DSH composer에 세션별 실행 기어를 추가합니다. OVERDRIVE는 현재 세션에서만 Turbo를 켭니다. Fast와 Max는 계획·검증 정책을 바꾸며 요청의 reasoning effort를 낮출 수도 있습니다. Host는 확정 모드, 턴별 지연 시간, 단계 수, 도구 호출, 검증 명령 실행 여부를 보관합니다.

DSH 창 구석에 앉은 병을 든 고래 메이드. 관심사에 맞는 Bilibili 영상을 찾고 조회수가 아닌 좋아요/코인/즐겨찾기 비율로 순위를 매겨 취향에 맞는 절임 간식을 가져옵니다. 검색어가 소진되면 다른 경로를 찾습니다. 영상 5개를 병에 담고 각각의 내용을 설명합니다. 뉴스 축은 최근 2주만, 게임 가이드와 음악은 제한이 없으며 각 축이 개별적으로 판단합니다.

접근성 트리를 쓸 수 없을 때의 vision-first Mac 제어입니다. 11개 desktop_* 도구(창 목록, 스크린샷, OCR 문자 지정, 번호 요소, 좌표 클릭, 입력·스크롤·드래그)와 Codex 스타일의 스프링 애니메이션 커서 overlay를 제공합니다. 클릭은 대상 프로세스에 전달되어 실제 포인터를 움직이거나 포커스를 빼앗지 않습니다. DSH의 “Mac Desktop Control”은 엔진과 Screen Recording/Accessibility 권한을 확인하고 해당 System Settings를 엽니다. release tarball에는 release workflow가 저장소 Swift 소스에서 빌드한 사전 컴파일 universal dsh-cu/overlay 바이너리(Apple silicon/Intel, macOS 11+, ad-hoc 서명)가 포함됩니다. clone, Xcode, install.sh는 불필요하며 DSH에 권한을 한 번 부여해야 합니다. macOS 전용; Windows/Linux에서는 plugin만 로드되고 desktop 도구는 등록되지 않습니다.

두 UI를 추가합니다. 작성창 이미지 편집기는 번호 표시와 표시별 지침, 배경 제거, 브러시 마스크 지우기, 자르기/패딩 미리보기가 있는 크기 조정, 키보드 접근 가능한 표시를 제공하며 결과를 첨부파일과 version-1 manifest로 반환합니다. Settings의 vision/generation provider 화면에는 명시적 provider 선택, `providerId` 정규화, ChatGPT-web 계정의 channels 동기화, 채널별 test/try-run/copy-command, script 준비 검사, `.env` 미리보기가 포함된 저장 검증이 있습니다. probe는 명시적 quota 오류에서만 비활성화하며 중국어/영어를 지원합니다. provider를 skills `.env` 파일로 다시 씁니다.

작업 전에 요구사항을 인터뷰합니다. 요청이 명확한지 판단하고 불명확하면 핵심 질문을 합니다. strict 모드에서는 사용자가 채팅에서 4개 항목 요약을 확인할 때까지 편집 도구를 거부합니다. 확인된 선호는 2계층 메모리에 보관합니다.

DeepSeek Harness용 재사용 가능한 Agent Team 프리셋입니다. Settings에서 이름이 지정된 Team을 저장하며, 자체 프롬프트와 도구 허용 목록이 있는 captain과 각자 provider/model 경로, reasoning effort, 프롬프트, 도구를 가진 멤버로 구성합니다. composer에서 현재 Session에 Team을 적용하면 captain 프롬프트를 설치하고 spawn_team_member, get_team_preset, update_team_preset 도구를 등록합니다.

DeepSeek Harness용 Codex 스타일 컨텍스트 자동 관리입니다. 요약 모델 호출 없는 무손실 롤오버, 작업별 인계 앵커, 압축 후에도 남는 작업 메모, 보관된 창의 원문 회상을 제공합니다. 오래된 메모는 최신 정보처럼 보증하지 않고 명시적 경고로 낮춥니다. 원클릭 작성 버튼과 /smart-compact 명령, 3단계 자동 롤오버, 필수 앵커 정제를 제공하며 설정 없이 작동합니다.

현재 DSH 에이전트 모델을 사용하는 읽기 전용 Git·SVN 코드 리뷰입니다. 변경 미리보기, 명시적 컨텍스트, 모델 요청 시 승인 게이트를 제공합니다.

컨텍스트 압축에 Headroom(Apache-2.0)의 코드 스켈레톤 방식과 TokenPilot(arXiv:2606.17016)의 추정기 방식을 결합합니다. 발표 수치: Headroom은 코딩 에이전트 토큰 20%, JSON 60–95% 감소(동일 답변); TokenPilot은 장기 세션 비용 최대 60% 감소. 모두 해당 프로젝트의 보고값이며 이 플러그인의 측정/벤치마크가 아닙니다. DSH에서 압축 프로필, Auto Compact 임계값, 스켈레톤 압축을 설정합니다. DeepSeek V4 tokenizer로 측정하고 같은 리비전의 개수를 검증합니다. 미지원 모델은 fail-open으로 원래 도구 결과를 유지합니다. 턴 중 스켈레톤 압축과 끝부분 의도 요약을 공식 JSONL 압축 안에서 수행합니다.

로컬 workbuddy2api 게이트웨이 프로세스를 감독하고 해당 모델을 LLM 프로바이더로 노출합니다. 컨텍스트 윈도우와 reasoning effort는 게이트웨이 자체의 모델 엔드포인트에서 읽어옵니다.

평범한 OKF v0.2 Markdown 기반의 휴대 가능한 에이전트 지식 베이스: 13개 wiki_* 읽기/쓰기 도구, 점진적 공개, 백링크, AGENTS.md 규칙을 통한 쓰기 게이팅, 색인/로그 자동 유지 관리, lint, 이름 있는 다중 번들 전환(세션 수준 또는 전역).

DSH web 또는 desktop profile에 설치하는 Discord adapter입니다. @멘션과 thread를 세션에 연결하고 스트리밍 답변과 실시간 도구 활동 행을 표시합니다. slash 명령 9개로 workspace 연결, 권한 프리셋, 모델 선택을 합니다. 도구 승인·사용자 질문은 Discord나 웹 UI 중 먼저 답한 쪽이 가져갑니다. guild allowlist는 기본 거부입니다.

DeepSeek Harness 도구 호출 규율입니다. 행동 프롬프트, 실패에 따른 동시성 축소와 재시도 안내, 쓰기 후 검사 및 백업 롤백, 고위험 명령 게이트, 변경 요약·검증 알림, 자문형 프로젝트 메모리 검사, 압축 후 또는 주기별 프로젝트 규율 알림 설정, 준수 통계를 제공합니다.

중단된 에이전트 세션 자동 재개: 순서가 있는 규칙 테이블이 실패 유형(속도 제한, 할당량, 인증, 컨텍스트 초과, 크래시된 고아)에 따라 자동 백오프 재시도, 모델 전환, 컨텍스트 압축 후 재개, 또는 손절 알림으로 라우팅하며, 시각적 규칙 편집기와 전체 활동 로그를 제공합니다.

DSH 로컬 코드 인텔리전스: Impact X-Ray가 잠재적 변경 영향을 확인 가능한 소스 근거와 불확실성과 함께 시각화합니다. 심볼 탐색, 범위 제한 Context Packs, ArkTS도 지원합니다.

DSH 웹 GUI 위에 올려진 eDEX-UI 스타일 셸: 코어별 CPU 스파크라인이 있는 시스템 텔레메트리 왼쪽 바, encom-globe 세계지도와 업/다운 트래픽 차트가 있는 오른쪽 바, 파일 미리보기가 있는 파일시스템 브라우저, 활성 워크스페이스를 따라가는 터미널 스타일 컴포저로 구성됩니다.

DeepSeek Harness의 provider 및 모델 추론 노력 매핑을 구성하며, 그룹화된 모델 피커와 컴포저 슬라이더를 제공합니다.

로컬에 정의된 사용자 지정 에이전트를 dsh에서 호출 가능한 서브에이전트로 등록합니다: 메인 대화가 use_agent로 이름을 지정해 어떤 에이전트든 호출하며, 각각 고유한 페르소나를 가진 실제 dsh 서브에이전트로 실행됩니다. 중단된 실행의 브레이크포인트 재개도 지원합니다.