플러그인

모델 기반 /init 명령: 에이전트가 현재 리포지토리를 분석하여 고신호 AGENTS.md를 생성/업데이트하고, 유지 관리를 위한 영구 시스템 프롬프트 알림을 제공합니다.

웹 UI용 음성-텍스트 변환 음성 입력: 컴포저의 마이크 버튼이 브라우저 Web Speech API(제로 설정) 또는 OpenAI 호환 Whisper API(OpenAI / Groq)를 통해 발화를 초안으로 전사하며, 선택 가능한 모델 및 언어가 Settings에 포함됩니다.

설정한 모든 OpenAI 호환 vision 엔드포인트를 통해 로컬 이미지를 설명하는 에이전트 호출형 vision 도구입니다. 선택적 다중 모델 교차 검증이 있으며 내장 키는 없습니다.

텍스트 전용 DeepSeek 경로에서 이미지 붙여넣기를 알리고, 비전 사이드카로 첨부 파일을 설명하며, 기본 비전 모델은 손대지 않습니다.

텍스트, 비전, 이미지 생성 API를 자동 라우팅이 가능한 하나의 Mix 모델로 결합: 텍스트 전용 요청은 채팅 모델로, 사용자 이미지 및 에이전트 스크린샷은 비전 모델로 이동하며, 후속 요청은 동일한 세션 이미지를 계속 사용하고, 에이전트는 세션 범위 호출 히스토리로 이미지를 생성하거나 편집할 수 있습니다.

MuApi 미디어 생성 도구: 단일 x-api-key로 MuApi의 100개 이상의 이미지, 비디오, 오디오, 3D 모델 중 하나에 작업을 제출하고 폴링하는 muapi_generate 도구.

여러 Jenkins 서버를 관리하고 설정 페이지, 모델 도구 또는 작업 공간별 "Run Jenkins Job" 항목에서 작업을 트리거하며, 이중 언어 호스트 + 브라우저 UI를 제공합니다.

제로 의존성 MCP 클라이언트 브리지로, stdio 및 HTTP MCP 서버를 연결하고 해당 도구를 mcp_<server>_<tool>로 에이전트에 등록합니다.

DeepSeek Harness 에이전트 프리셋용 향상된 자동 압축 기본값: 조정된 임계값/보존 예산과 모델별 정책을 한 번의 명령으로 적용하며, 백업과 롤백이 포함된 멱등 실행이 가능합니다.

DSH Web GUI용 세션 핫키: 브라우저 탭처럼 세션 전환(위치 기반 Alt+1-9, 고정 슬롯, 이전/다음, 새로 만들기/보관/이름 변경), Alt+M을 통한 키보드 모델 전환, 대체 전송, Esc 포커스 전달, dsh-split-screen 워크스페이스를 닫거나 복원하는 Alt+W — 모두 Windows/macOS 프리셋으로 재바인딩 가능. DSH 0.1.1 및 0.1.5에서 검증됨.

이종 작업을 OpenRouter 유사 게이트웨이와 cfgpu.com/llm/square에서 가장 적합한 모델로 라우팅하는 서브에이전트 매트릭스 스웜으로, 각 작업은 프로세스 내 서브에이전트 또는 직접 LLM 호출로 처리하고 모델별 토큰 소비를 피드백 기반 랭킹으로 추적합니다.

약한 네트워크 어댑터: 투명한 긴 백오프 모델 스트림 재시도(10분 상한), 로컬 응답 리플레이 캐시, 하트비트 자동 재연결, 저하 모드 토큰 이코노미, 중국어/영어 이중 언어 설정 페이지 제공.

공급자의 실시간 모델 목록을 DSH 설정에 기록하고 현재 세션 모델의 5시간/7일 플랜 윈도우 또는 사용량 기반 잔액을 표시합니다.

sub2api 게이트웨이를 DeepSeek Harness에 연결: 하나의 베이스 URL 뒤에 OpenAI 호환 멀티 프로바이더 라우트(OpenAI / Claude / Grok / Gemini), 키별 모델 검색, 사용량 조회, 전역 비전/이미지 도구.

구성되지 않은 타사 DeepSeek Harness 모델에 models.dev 추론 수준을 추가합니다.

자동 기록 검색 및 간결한 공급자/모델 세부 정보가 포함된 DSH Web용 영구 로컬 token usage 집계입니다.

설정 사용량 대시보드: 세션 로그의 토큰, 요청, 출력 토큰 및 캐시 적중률을 공급사, 모델 또는 워크스페이스별 누적 차트 및 분석 표로 표시.

**DeepSeek Chat(chat.deepseek.com) 동일 스타일 첨부 파일**: 클립 업로드 버튼, DS 프론트엔드 번들에서 추출한 공식 컬러 문서 아이콘(PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG)이 포함된 240×64 DS 스타일 파일 카드, 드래그 앤 드롭, 메시지에 주입되는 텍스트 추출(PDF/DOCX/XLSX/TXT), 그리고 모델이 전체 내용을 읽는 대화록에 렌더링되는 실제 첨부 파일 카드(사용자 정의 렌더러).

Models 카탈로그에 이미지 입력 체크박스를 설치하여 사용자 지정 모델이 이미지 입력을 선언하고 이미지를 직접 수신할 수 있도록 합니다. 선택적 BYO vision 릴레이를 포함합니다.

DSH용 무개입 런타임 텔레메트리: 모든 세션이 작업, 모델 등급, 도구, 실패, 소요 시간, 상태를 통계 섹션이 포함된 사람이 읽기 쉬운 저널에 자동 기록(순수 관찰자 — 도구 없음, LLM 호출 없음, 주입 없음)

모델 턴 종료 후 LLM이 3개의 비판적 후속 제안을 생성하여 클릭 한 번으로 전송 가능한 칩으로 표시

DeepSeek Harness의 서드파티 API가 낮음/중간/높음 등의 사고 강도를 지원하도록 하며, 서브에이전트 호출마다 모델을 선택할 수 있게 합니다.

TaskPlane의 DSH 포트입니다. 의존성 순서에 따른 웨이브를 병렬 git-worktree 레인에서 실행하고, 작업 패킷, 모델 간 검토, 충돌 복구를 제공합니다.