플러그인

DSH 대화에서 완료된 턴 하나만 삭제하고 세션은 유지합니다. 마지막 어시스턴트 답변 옆 휴지통 버튼으로 해당 턴의 질문, 답변, 도구 기록을 대화 화면과 모델 컨텍스트에서 제거합니다. 세션 ID, 제목, 이후 턴, 추가 전용 로그는 유지됩니다. 삭제는 영구 tombstone으로 기록되어 새로고침 후에도 남습니다.

베이징 시간 달력 기준 DeepSeek 피크/오프피크 요금을 작성창 도크 배지로 표시합니다. 중국 공휴일 일정은 실행 중 온라인에서 가져오며 오프피크 요금은 피크의 절반입니다. DeepSeek 외 모델에서는 자동 숨김 처리하고 클릭 시 7개 표시 정보를 순환합니다.

Windows용 DSH Desktop 0.2.0-rc.2에 기본 Codex OAuth 로그인, 메인 Agent 기본 모델 선택, 직접 연결 또는 로컬 프록시 설정을 추가합니다.

OpenRouter 호환 게이트웨이를 통해 DeepSeek Harness에 근거가 있는 웹 검색을 제공합니다. 내장 `web_search`는 채팅 모델과 같은 엔드포인트와 키를 사용하고 인용 가능한 출처를 반환하며 Plugins 설정 페이지에서 구성할 수 있습니다.

컨텍스트 점유율 배지(마우스를 올리면 계산법)를 표시합니다. 45%부터 변경 파일·지출·최근 턴 내용을 HANDOVER.md 초안으로 기록하고, 60%에서 한 번 마무리를 알립니다. 압축 시 직전 컨텍스트 점유율 수치를 기록해 나중에 확인할 수 있습니다. 모델 호출이나 대화 추가가 없으며 자동 압축을 막지 않습니다.

질문과 전체 답변을 포함한 대화 턴을 세션 workspace 안에 일반 Markdown으로 저장하고, 좋은 항목은 프로젝트 간 개인 지식 베이스로 올려 모델이 필요할 때 검색하게 합니다. 데이터베이스와 런타임 종속성이 없습니다.

DSH용 프로젝트 범위 메모리입니다. 지식 작성과 플러그인 자체 prompt를 편집할 수 있어 코드 수정 없이 라이브러리 구조와 모델 구동 방식을 바꿀 수 있습니다. 기본적으로 사용자가 설계한 프로젝트 문서(기본 handoff)를 프로젝트 실체로 삼고, 세션의 프로젝트를 감지해 지식을 연결하며 일반화 가능한 내용은 theme/global 계층으로 승격합니다. 자연스러운 로직이 지식을 미리 걸러내며 컨텍스트 압축과 보관을 조절할 수 있습니다.

컨텍스트 포화도 구간, 모델 윈도에서 계산한 세션별 압축 임계값, 캐시 읽기·쓰기 요율 기반 단계별 비용, 캐시 적중률, 피크·비피크 요금이 반영된 DeepSeek 잔액, 원클릭 인계 기능을 제공합니다. 모델을 호출하지 않으며 토큰을 쓰지 않습니다.

MACKORN NH/NS 단일 실린더 유압 콘 크러셔의 선정과 파쇄 플랜트 설계를 지원합니다. 요구사항 입력, 장비 선정, 플랜트 구성, 제안서 생성, 제품 입도 시뮬레이션, 현장 데이터 보정을 제공합니다. 도구 21개, skill 6개, MCP 서버 포함, 런타임 종속성 없음.

DeepSeek Harness용 Codebase Memory MCP 브리지입니다. 지식 그래프 코드 도구 6개, 시각화 Web UI를 제공하는 자동 시작 백그라운드 daemon, 포함된 agent skill을 제공합니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. 매 턴 호스트가 측정한 실제 컨텍스트 사용량을 모델에 알려 압축 요약에 컨텍스트가 곧 소진된다는 잘못된 주장이 남지 않게 합니다.

예약 작업 디스패처입니다. dsh host plugin이 단일 작업 표에서 반복 에이전트 작업을 실행하고 각 실행을 독립된 dsh 세션으로 처리합니다. 스케줄링은 순수 로직이며 모델 호출은 없습니다.

DSH Web 작성기용 다중 모델 로컬 음성 텍스트 변환입니다. Whistle과 Voz를 사용자가 선택하며 모델별로 지연 다운로드합니다. DSH bundle로 배포됩니다.

DSH에서 Blender 제품 장면을 만듭니다. 편집 가능한 레시피, 모델 가져오기, 미리보기, PNG/MP4 출력과 작업대·에이전트 구성을 포함합니다.

플러그인 설정에 저장되는 프롬프트 라이브러리입니다. Settings 페이지와 composer 선택기를 제공하며 체크한 프롬프트는 해당 세션의 모든 모델 단계에 주입됩니다. subagent는 가장 가까운 상위 세션의 선택을 물려받습니다.

DSH에 Agnes 언어·이미지·동영상 모델을 한 번에 연결합니다(기본 꺼짐). 이미지 인식과 thinking level은 자동 입력됩니다. Agnes 콘솔 로그인 후(재로그인 시 AGNES_PASSWORD 사용) 5시간/주간 요청, 일일 이미지, 동영상 quota 기간별 수치와 계정 전체 누적 사용량, 입력창 옆 사용량 표시를 확인할 수 있습니다. AgnesCode 데스크톱 모델도 연결 가능(Windows 전용)하며 token 만료 시 데스크톱 앱 로그인을 다시 읽고 rate limit에 걸리면 자동 대기합니다.

DeepSeek Harness용 읽기 전용 Skill 검사기입니다. 실제 로드는 관찰 증거만으로 판정해 발견 가능한 Skill 및 선언과 구분합니다. 상태는 declared/observed/unavailable입니다. 증거가 없으면 “관찰되지 않음”이며 미실행/미발동으로 단정하지 않고 결과를 Skill에 귀속하지 않습니다. 읽기 전용 skill_review는 구조화 결과와 생략 항목을 반환합니다. 실제 새 세션에서 should-trigger/should-not-trigger를 시험해 model 호출과 사용자 명시 요청을 구분합니다(/name 입력은 자연 트리거가 아님). 검증/평가를 분리하고 반복 사례를 비교하되 점수화하지 않습니다. 정의와 세션 기록으로 로컬 계산합니다. 중국어판은 요청 시에만 host model을 사용하고 코드·경로·frontmatter를 보존해 로컬 저장합니다. 복제는 원본을 바꾸거나 script를 실행하지 않습니다.

사이드바 갤러리 페이지와 에이전트 도구 3개(paint_image, paint_images, edit_painting)로 이미지를 생성합니다. ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI, Zhipu 및 임의의 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하며 제공업체마다 별도 프록시 설정이 있습니다.

DeepSeek Harness용 호스트 수준 사전 알람: 모델이 자체 알람을 예약(once / interval / 무작위 지터를 갖춘 cron)하고, 정시에 콜드 세션을 깨우며, 조용한 시간과 일일 예산으로 모델 시작 후속 조치를 게이팅하고, 무음 깨우기를 회수합니다

dsh 웹 채팅의 모델 귀속 패널입니다. 로컬에서 네트워크 없이 구조적 지문(템플릿 토큰 누출, glitch canary, tokenizer 사용 벡터 매칭)을 분석해 세션 응답이 29개 AI 업체 중 어디와 가장 유사한지 점수화합니다. 주장별 증거 원장과 12개 probe 능동 검사도 제공합니다.

MCP를 통해 Xiaozhi 음성 비서를 DSH Web에 연결합니다. DSH가 도구 공급자가 되어 DSH Web endpoint 35개를 workspace/session/chat/model/settings/file용 음성 친화적 도구 16개로 구성합니다. 기본적으로 Xiaozhi MCP access point에 outbound WebSocket으로 연결하므로 공인 IP나 포트 포워딩이 필요 없습니다. 여러 기기를 동시에 연결하고 DSH Settings에 실시간 상태 페이지를 제공합니다.

오른쪽 사이드바의 로컬 TXT 리더와 스포일러 방지 AI 독서 도우미입니다. 모델은 이미 읽은 내용인 현재 장, 이전 장의 끝부분, 읽으면서 확장되는 책별 배경 파일만 봅니다. 발췌·생각·답변을 Obsidian으로 내보낼 수 있는 구조화된 Markdown 메모로 저장하고, 완독 표시한 책만 원문을 엽니다.

내장 web_search는 DeepSeek 자체 엔드포인트에 대해 전체 모델 턴을 청구하지만, 이 플러그인은 대신 OpenRouter 호환 게이트웨이에서 실행하므로 검색은 이미 채팅이 이루어지는 곳에서 선택한 모델과 가격으로 청구됩니다.

DSH Web 화학 작업대입니다. Ketcher 캔버스에 구조를 그리고 빌드 다운로드 스크립트를 통해 브라우저에서 로컬 렌더링합니다(백엔드 불필요). 현재 분자를 모델 호출 없이 RDKit으로 계산: 분자식·분자량·정확 질량·logP·TPSA·수소결합 공여체/수용체·고리 수·Fsp3·입체중심·Lipinski/Veber 항목별 검사·QED·PAINS/BRENK 경고·Murcko 골격, SMARTS 검색, 유사도, 형식 변환, 표준화, 일괄 정리. 역합성 탭은 기본 Retro* 등 교체 가능한 백엔드와 JSON 입출력 프로세스로 통신하며 미설치 시 경로를 지어내지 않고 누락을 알립니다. 계산은 별도 pip 설치가 필요한 저장소의 Python 패키지(rdkit)가 수행합니다.