플러그인

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.

스크린샷 캡처 도구와 두 개의 선택적 자동 캡처 지점을 추가하여 화면을 이미지 블록으로 대화에 넣습니다. 이미지 지원 모델이 필요합니다.

AI 에이전트가 실제 Android 휴대폰을 보고 조작할 수 있게 합니다: adb를 통해 phone_look(비전 + UI 트리 융합), 탭/스와이프/입력, 스크린샷을 제공하며 모든 MCP 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

비전 모델용 콘텐츠 인식 PDF 읽기 플러그인: 각 페이지를 그림(벡터 및 래스터), 표, 수식 위험 및 이단 레이아웃에 대해 프로파일링한 다음 콘텐츠 인식 하이브리드 추출을 적용하여 그림/표/수식 페이지를 고DPI 영역 크롭으로 렌더링합니다. 페이지 레이아웃 파악을 위한 저해상도 미리보기를 제공하며 지정 영역을 고해상도로 렌더링합니다. 에이전트용 다중 도구로 패키징.

globalThis.fetch를 감싸 DeepSeek Harness의 모델 API 요청을 대상 도메인별로 HTTP/SOCKS 프록시를 통해 라우팅하고, 다른 모든 요청은 직접 연결로 두며, Harness 소스는 수정하지 않습니다.

AgentDuel은 코드 배틀 게임입니다. 이 플러그인을 사용하면 DSH 내에서 전체 게임 루프를 완료할 수 있습니다: 데스매치 캐릭터와 깃발 뺏기 팀 관리, 에이전트 코드 제출, 전투 시작, 리플레이 시청, 그리고 전투 결과를 기반으로 에이전트를 지속적으로 개선하기 위한 DSH 대화 사용.

settings.yaml에서 OpenCode Zen 무료 등급 및 Go 등급 모델 관리 — opencode.ai에서 실시간 모델 목록을 가져오고, 경로별로 구성된 값과 실시간 값의 차이를 보고하며, 4개의 에이전트 도구와 OpenCode Models 설정 섹션을 통해 항목을 추가하거나 제거합니다.

컨텍스트 미터 패널에 '컨텍스트 압축' 버튼과 '새 세션' 버튼을 추가합니다. 압축은 동일한 명령 채널로 /compact를 제출하고, 새 세션은 같은 워크스페이스에서 새 세션을 시작합니다.

DeepSeek Harness 이벤트용 Windows 시스템 및 사용자 지정 데스크톱 알림: 작업 완료, 실패, 실행 중, 승인 대기, 답변 대기 상태를 알립니다. 클릭하면 세션으로 이동합니다.

DeepSeek Harness Web 플러그인 — PDF 텍스트 레이어 및 스캔 PDF OCR, Office docx/xlsx/pptx를 Markdown으로, TIFF/epub 및 긴 문서 인덱스 카드.

하나의 쿼리를 11개 엔진(Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI)에 동시에 보내고 URL 중복을 제거해 병합하는 집계 웹 검색 공급자. 백엔드 전환, 자격 증명 저장소에 API 키 보관, 동시성과 타임아웃 조정을 위한 설정 카드 제공.

세션 식별, 참조 파일이 포함된 전역 및 작업공간 프롬프트, 세션 자동 재개, UAC 없이 웹 재시작, 피어 세션 메시징을 위한 통합 도구 모음입니다.

DSH 컴포저 위의 프롬프트 라이브러리: 📚 버튼으로 검색 가능한 패널을 펼쳐 저장된 프롬프트를 한 번의 클릭으로 초안에 삽입합니다(추가만 하고 덮어쓰지 않음). 호스트 측 JSON 파일에 영구 저장.

DeepSeek Harness 웹 UI에서 채팅 콘텐츠 너비를 드래그로 조절합니다. 열 오른쪽 가장자리의 핸들이 기본 748px 너비를 덮어쓰며(기본 1040px, 520~2400 범위, 브라우저별 저장, 더블클릭 시 초기화).

dsh용 RLM 모드: 통합된 rlm() 함수를 통한 재귀 서브에이전트 — 자식 에이전트를 일급 Python 호출로 스폰, 대기, 체이닝. tools.* 바인딩 및 컨텍스트-변수형이 포함된 영구 IPython 커널 추가.

모델 대상 도구(프로젝트 컨텍스트, 워크 유닛, 리포트, 결정)로서의 Superself의 self CLI 더하기 /self 명령 — 코드 리포 외부에 보관되는 크로스 세션, 크로스 프로젝트 프로젝트 상태.

다른 에이전트(Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode 등)에서 스킬을 DSH로 마이그레이션: 14개 에이전트 플랫폼과 공유된 ~/.agents 스킬 레이어를 스캔하고, 소스 간 중복 이름을 감지하며, 스킬별로 최적의 소스를 선택할 수 있게 하고, DSH 스킬 디렉터리로 복사하며, 이전에 마이그레이션된 스킬을 롤백합니다.

/trading-agent 뒤의 A-주식 다중 에이전트 분석, TradingAgents-AShare에서 이식되었으며, 14개 역할(애널리스트, bull/bear 토론, 리스크 리뷰, 트레이더)을 harness LLM 라우트를 통해 실행합니다.

ml-quant-trading 프로토콜 v1 CPU 벤치마크를 재현·검증하고, 이어서 이슈 제출용 보고서를 초안 작성하는 DSH 도구입니다. initial-d/ml-quant-trading의 로컬 클론(워크스페이스 또는 repoPath로 설정), Python, PyTorch가 필요합니다. 이 플러그인은 저장소를 가져오거나 의존성을 설치하지 않습니다.

채팅 좌측 가장자리의 대화 히스토리 레일: 각 틱은 실제 사용자 요청 하나에 해당하며, 호버하면 텍스트를 미리보고, 클릭하면 해당 턴으로 이동합니다.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

DeepSeek Harness의 토큰 사용 통계: 모델별 일별 및 범위 차트와 연간 기여 heatmap을 제공합니다.

DSH 0.1.6-alpha.2가 필요합니다. 완료된 어시스턴트 답변에 주석을 달고, 공식 composer 텍스트와 첨부가 포함된 여러 초안을 하나의 Session 메시지로 제출하며, 연결된 모델 답변 사이를 이동할 수 있습니다. 설정에서 저장된 이벤트를 변경하지 않고 선택한 추론이나 도구 세부 정보를 숨길 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 인터랙티브 코드 읽기 코치: 언어와 프레임워크 식별로 시작하여, 페이퍼 뒤에 있는 소스를 5단계로 안내하는 가이드 워크스루.