플러그인

Normify · DSH 플러그인: 프로젝트 아키텍처를 정규화된 프랙탈 모듈 트리로 작성, 3단계 검증(쓰기 시 / 검증 / 동결 영수증), 30개 normify_* 도구 + normify-gen 스킬, 원클릭으로 단일 파일 대화형 아키텍처 다이어그램 렌더링; 동반 개발 지원(change_open → brief → check → 구현 → refresh → change_close).

중국 전통 지혜(XuanShu) 완전한 스킬 팩을 DeepSeek Harness Cordis 플러그인으로 제공: bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, 체질 및 풍수 계산을 로컬 결정론적 엔진과 시각화 대시보드로 수행합니다.

DeepSeek Harness용 정량 R&D 툴킷 — 시장 데이터, 지표, 팩터 평가, walk-forward ML 검증, 리스크(VaR/CVaR/drawdown/Beta와 Kupiec POF), 옵션, 채권, FICC 및 펀드 시뮬레이션을 포괄하는 6개 도메인의 59개 도구를 제공하며, PDAT→PET 엔드투엔드 연구 파이프라인을 포함합니다.

DSH Web 입력란을 점유하는 플러그인(v0.3.0-beta.4 · 복잡한 작업 능력 팩: 3D/법선/상호작용/데이터/동시성/성능 세부사항 항목별 검증 + 자동화 수용 가능 + 중국어/영어 이중 언어 · dsh-0.1.6-alpha.1 적용). 전송 전에 독립 AI(전달자)가 프롬프트를 작업 AI에 바로 보낼 수 있는 명령으로 최적화합니다(4단계 강도, 난이도에 따른 흐름 길이, 세션별 격리, 극소형 미니 창).

로컬 Obsidian vault를 에이전트 지식 저장소로 사용하며, 상태, 선호, 정정, 기억, 프로젝트, 검색, 제안을 해당 페이지로 라우팅하는 읽기 전용 DSH 도구를 제공합니다.

lowtide: dsh용 인간 판정 오프피크 배치 작업 파이프라인 (피크/밸리 가격 인식)

DeepSeek Harness용 오프피크 배치 러너: 사용자가 혼잡 시간대에 작업을 정의하고(프롬프트, 전략, 우선순위, 워크스페이스, 잠긴 파일) 수동으로 실행을 해제하면 플러그인이 사용자 정의 오프피크 윈도우 내에서 자동으로 배치를 실행합니다. 각 실행은 5단계 사전 점검(워크스페이스, git HEAD, 잠긴 파일 sha256, 윈도우 적합, 일일 예산)을 거치며, 4가지 실행 전략(단일/반복/샘플링/리뷰)과 3가지 자율 수준(L1 작업별, L2 배치, L3 완전 자동)을 지원하고, 공식 피크/밸리 요금에 맞춰진 일일 원장에서의 차이점, 실제 지출, 절감액을 담은 모닝 리포트로 루프를 닫습니다.

JEStats의 SkillRoute: DeepSeek Harness 에이전트를 위한 스킬 라우팅.

DeepSeek Harness에서 장기 협업을 위한 지속형 에이전트 팀: 지속 가능한 에이전트 정체성, 프로젝트별 Workspaces, 책임을 지는 Channels, 그리고 세션 에이전트를 연결하는 Task Threads.

DeepSeek Harness를 위한 Feishu/Lark 브리지: 스캔으로 연결하는 PersonalAgent 바인딩, 스트리밍 카드, git-worktree 프로젝트 워크스페이스, 범위별 병렬 작업, 다중 역할 에이전트, 세션 간 알림, 채팅 내 모델/키 관리, 그리고 dsh가 충돌해도 Feishu에서 계속 응답하는 안전망 가디언을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 A주 리서치 워크벤치: 시장 대시보드, 워치리스트, 밸류에이션, 4명의 투자자 에이전트, 버전 관리 리포트, 리포트 후 지속적 채팅을 제공합니다.

에이전트 지식 저장소로서 로컬 Obsidian 볼트를 사용하며, 읽기 전용 DSH 도구가 상태, 환경설정, 수정, 메모리, 프로젝트, 검색 및 추천을 해당 페이지로 라우팅합니다.

DeepSeek Harness용 크로스플랫폼 Computer Use: 가상 마우스를 통한 인간 유사 조작(screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 총 11개 도구), 시각 비용 없는 AX 트리 모드와 무료 GLM-4V-Flash 비전 폴백, 안전 장치(스냅샷 TTL/앱 화이트리스트/위험 작업 승인/비밀번호 입력란 보호).

SkillRoute의 스킬 라우터를 에이전트에 연결하는 DeepSeek Harness (dsh) 번들.

SkillRoute의 스킬 라우터를 에이전트에 연결하는 DeepSeek Harness(dsh) 번들.

HR/헤드헌터를 위한 AI 채용 워크플로: 직무 기준 정리, Boss직핀 + 리에핀(猎聘) 이중 채널을 통한 소싱 및 1차 스크리닝, 시장 인재 현황 파악, 이력서 평가, 면접 일정 조율, 후보자 대장 및 일보. Claude Code 플러그인 또는 DeepSeek Harness(dsh) 플러그인으로 설치할 수 있으며, 후자는 바로 사용 가능한 '채용 브라우저' 패널을 제공합니다. AGENTS.md를 읽을 수 있는 모든 AI 코딩 어시스턴트와도 함께 사용할 수 있습니다.

DSH 에이전트를 위한 웹 액세스: JS 렌더링 또는 보호된 페이지를 깔끔한 마크다운으로 가져오고, 14개 엔진을 아우르는 통합 검색, 호스팅 또는 자체 호스팅 Rust 브라우저 엔진에 대한 상태 저장형 대화형 세션(클릭, 입력, 스크롤, eval, 스크린샷)을 제공합니다. 모든 세션은 라이브 뷰 URL을 반환하므로 사람이 에이전트의 브라우징을 실시간으로 지켜보고 마우스로 제어를 이어받을 수 있습니다.

10개의 에이전트 스킬로 구성된 QA 파이프라인: 요구사항 분석, 테스트 전략, 케이스 작성 및 리뷰, E2E(Playwright) 및 API 자동화, 탐색적 테스트, 회귀 범위 및 버그 분석, 형식 규칙, 리스크 모델 및 스키마 검증기를 갖춘 공유 지식 베이스 지원.

DSH 사이드바에 세션 워크스페이스 어딘가에 이미 존재하는 Markdown 문서, 이미지, 동영상을 현재 대화와의 관련도 순으로 나열합니다. 최근 메시지는 문서 제목, 요약, 본문에 대해 IDF 가중치로 로컬에서 대조되며, 모델 호출도 네트워크도 사용하지 않습니다. 이 목록은 기억이 아니라 워크스페이스에서 스캔되므로 DSH를 재시작하거나 새 세션을 시작해도 비지 않습니다. 이미지와 동영상은 제자리에서 미리보기되며, 상대 경로 이미지는 해석되고 동영상은 HTTP Range로 스트리밍됩니다. 미리보기 헤더 아래의 참조 바는 미리보기 중인 문서를 인용한 문서와 그 문서가 인용한 문서를 보여주며, 한 번의 클릭으로 서로 이동할 수 있습니다. 같은 순위는 knit_docs 도구로 에이전트에게도 노출되며, 가장 관련성 높은 문서와 발견된 경우 각 문서에서 일치한 구절을 반환합니다.

AI 에이전트를 위한 마케팅 OS: 먼저 마케터처럼 사고하고, 전술을 출력합니다.

통합 멀티 프로바이더 웹 검색 및 페치: BYOK 키 풀, 헬스 모니터링, 결정론적 폴백.

번들 런타임 의존성이나 외부 서비스 없이 로컬 전용으로 동작하는 프로젝트 메모리: 단일 진실 공급원으로서의 JSON과 생성되는 PROJECT_MEMORY.md, 프롬프트 접두사 캐시 안정성을 위한 토큰 제한 세션 고정 Hot Memory, 캐시된 크로스 프로젝트 BM25 회상, 신뢰할 수 있는 세션/턴 출처, 쓰기 전 중복/충돌 거버넌스의 설명 가능성, 편집 가능한 중요도/핀/태그/대체/아카이브 수명 주기, 구성 가능한 최상위 턴 종료 증류, 그리고 검색·검사·진단·라이브 설정을 위한 이중 언어 Web GUI.

DeepSeek Harness용 OpenCues — dsh 컴포저에서 LLM 단어 대안과 '_'로 트리거되는 빈칸 채우기 기능.

DSH용 다중 에이전트 수학 연구 프리셋 4종을 설치합니다. v2(다중 검증자 토론을 결합한 확률 기반 파이프라인), v3(플래너 에이전트와 재사용 가능한 방법 라이브러리를 갖춘 논문 형식 Markdown 지식 베이스), v4(서로 메시지를 보내고 회의하는 영구적 자기조직화 레지던트), v5(academician이 작업을 분해·할당하고 연구자들이 투표하며, 임시 작업자, 그룹 채팅, compare-and-set 태스크 보드를 갖춘 연구소)입니다. 네 가지 모두 체크포인트 재개, 사람의 개입, 선택적 Lean 형식 검증 스위치(off/encourage/require)를 지원하며, 증명이 통과하면 투표가 Lean 문장의 충실성 검사로 바뀝니다.