플러그인

better-sidebar에 Office 3종(.docx/.xlsx/.pptx) 미리보기를 제공하며, 별도 번들로 분리해 본체를 가볍게 유지합니다.

HTTP/전송 계층에서 강제되는 WebUI 인증입니다: 리소스, 플러그인 번들, /api, WebSocket을 아우르는 4단계 로그인 게이트와, HttpOnly 쿠키 기반 서버 사이드 세션을 제공합니다.

dsh용 특허 작성 게이트키퍼 — 아이디어를 먼저 중국 선행기술과 대조해 검증한 뒤, 5자 정렬 인터뷰, 8장 공개 초안 작성, 도면과 시뮬레이션 실행, 7차원 검토, docx/PDF 내보내기를 진행합니다. 스킬은 바로 사용할 수 있고, 검색·내보내기·실험 도구는 비활성 상태로 제공되는 번들 Python MCP 서비스에서 옵니다 — ~/.dsh/patent-services.yaml에 한 줄을 넣으면 활성화되며, uvx가 PyPI에서 wheel을 가져옵니다.

DeepSeek Harness용 다중 에이전트 오케스트레이션 계층 — autopilot/ralph/team 실행 모드, 19개 역할 카드, 40개 이중 언어 스킬, 번들된 MCP 상태 서버를 제공하며 oh-my-claudecode에서 이식했습니다.

Unreal Engine 5.8 Unreal MCP를 위한 비공식 DeepSeek Harness 통합입니다.

DeepSeek Harness용 Trellis 스타일 워크플로: agent/pre-step을 통한 턴별 phase breadcrumb, 번들된 skill provider, 그리고 git 청결성 가드레일이 있는 DSH 네이티브 task/phase 상태.

별도로 배포된 자체 호스팅 OwnDsh 서버에 DeepSeek Harness를 연결하여 팀 ID, 모델 액세스 제어, 할당량 및 사용량 감사를 제공하는 초기 단계 플러그인.

DeepSeek Harness용 원샷 mcp-unity 통합: 수동 설정 없는 번들 MCP 서버로 에이전트가 34개 도구(씬, 게임 오브젝트, 트랜스폼, 머티리얼, 프리팹, 메뉴 항목, 플레이 모드, 테스트, 콘솔 로그)를 통해 Unity 에디터를 제어하며 자동 재연결 지원.

실제 VSCode 편집기(code-server 또는 번들 브리지 확장을 통한 로컬 데스크톱 VS Code)를 GUI 탭으로 임베드합니다. 에이전트의 파일 편집은 탭을 닫거나 페이지를 새로고침해도 유지되는 턴 범위의 빨강/초록 diff를 열고, 에이전트가 쓰는 동안 파일을 잠그며, 감시 감독자가 고아 프로세스가 없도록 유지합니다.

DSH 웹 GUI용 Git 우선 파일 트리 사이드바: VS Code 스타일 들여쓰기 가이드, M/A/U/D/R git 데코레이션, HEAD와 작업 트리의 차이 미리보기, 미디어 미리보기, 드래그로 참조(파일/폴더/줄 번호가 있는 선택된 코드) — 순수 플러그인.

하네스를 떠나지 않고 DSH 플러그인을 탐색하고 설치: /store 명령, 설정 → 플러그인 탭, 에이전트가 호출할 수 있는 두 개의 도구 및 번들 스킬, 무엇이든 설치하기 전에 감지된 위험 플래그를 나열하는 승인 게이트 포함.

MCP 및 스킬 관리자: 설정 패널에서 MCP 서버 및 스킬을 활성화/비활성화하여 실시간으로 컨텍스트 확보; 선택적 AI 중간 레이어(mcp_search/mcp_call)가 비활성화된 서버를 온디맨드로 호출, 사용자가 활성화한 서버를 표시하는 상태 기반 가시성 필터링.

DeepSeek Harness 번들은 장기 콘텐츠 제작(학술 논문, 산업 분석, 비즈니스 해설)을 9역할 파이프라인으로 전환하는 스킬을 등록합니다: 병렬 실행되는 T1 문헌/T2 데이터/T3 케이스 스카우트, 코디네이터 실행 T4 분석가, T5 작가, T6 비판적 동반자, T7 감사자, T8 최종화자, T9 동료 검토자. 6단계에 걸친 삼각 증거 검증, 23항목 M게이트, 중국어 AI 추적 게이트를 포함한 G0-G14 감사, 저널 매칭 동료 검토 채점, 4개 인간 체크포인트 포함. `dsh plugin add lunheng-article-pipeline`로 설치(package.json#dsh.bundle.patch 및 스킬 등록용 lib/index.js 엔트리); T1-T9 역할 카드, 템플릿, 11개 무의존성 검증 스크립트, 5개국어 README 제공.

DeepSeek Harness 프로필 번들로 마운트되는 멀티플랫폼 Agent Skills 모노레포로, 중국어 작문, Git, 플러그인 개발, 테이스트, 시맨틱 린터 스킬을 제공합니다.

웹 심을 위한 SearXNG 기반 web_search 제공자: 자체 인스턴스의 JSON API를 통한 무료 자체 호스팅 키리스 메타 검색으로, 루프백 전용 docker-compose 예제를 번들합니다.

DSH 실제 브라우저 플러그인: Kimi WebBridge를 통해 에이전트가 사용자가 로그인한 브라우저를 조작할 수 있게 하며, 13개의 webbridge_* 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 Hermes 파이프라인에 연결합니다: 디스패치 스펙 템플릿, 모델 등급별 라우팅, 오케스트레이터 실행 품질 게이트, git 단일 작성자 규칙을 SKILL.md 팩(번들 설치 가능)으로 제공합니다.

모든 AI 도구와 에이전트를 위한 단일 메모리 레이어: Context Bundle 주입, 프롬프트 시점 회상, MCP 도구, 턴 종료 시 DSH 스레드 캡처를 제공합니다.

dsh를 진지한 코딩에 대비시킵니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수로써의 컨텍스트, 압축 간 호출 가능한 기억, 완전한 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, 함수로서의 서브에이전트, 함수로서의 워크플로우.

DeepSeek Harness용 비공식 업스트림 번들. 런타임 동기화 모델 카탈로그를 갖춘 CodeBuddy 게이트웨이, 모델별 추론 강도, 웹 검색/가져오기, 이미지 생성, 스트리밍 자격 증명 브리지, 그리고 로컬 변환 게이트웨이를 통한 TraeWork CN 및 Qoder CN 구독 채널과 키 유형별 OpenAI 호환 프로바이더 레지스트리를 제공하며, 모두 아코디언 설정 카드에서 관리합니다.

DSH 웹을 위한 원클릭 무료 모델 설정, 코딩 입문자를 위해 만들었습니다: Windows(install.bat)와 macOS/Linux(install.sh, v1.7.0+)용 원클릭 설치 프로그램; 영구 무료 채널 4개 — Zhipu GLM(텍스트 + 이미지), SiliconFlow(Qwen3-8B 및 15개 이상의 9B 미만 모델), iFlytek Spark Lite, 그리고 openrouter/auto를 통해 라우팅되고 시간이 지나며 바뀌는 풀에서 선택하는 OpenRouter 무료 풀; 무료 모델이 하나라도 연결되면 사라지는 왼쪽 아래 설정 힌트; DeepSeek 피크/비피크 가격 실시간 알림; 초보자용 도움말 센터 포함.

내장 작업 관리 엔진입니다.

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot 등 60개 이상 다른 에이전트의 디렉터리, Claude Code 플러그인 마켓플레이스, 임의의 스킬 Git 저장소에서 복사나 심볼릭 링크 없이 스킬을 dsh 카탈로그에 추가하는 라이브 스킬 프로바이더. 중복 제거, 프론트매터 수정, 이름 충돌 이름 변경, CLI(list, add, sync, doctor) 동봉.

DeepSeek Harness용 크리스티아누 호날두 데스크톱 펫. 오른쪽 하단 오버레이의 포르투갈 등번호 7 치비 마스코트가 에이전트 상태에 따라 애니메이션됩니다. 도구 실행 중에는 드리블, 턴 중에는 생각, 승인 대기 시에는 대기, 오류 시에는 다이빙, 턴 완료 시에는 호스트 프로세스 사운과 함께 SIU 세리머니 점프를 합니다. 드래그 가능하며 호버 시 커서를 바라보고, 트리플 클릭 시 다이빙하며, 설정 패널에서 여러 펫 관리와 커스텀 스프라이트시트 가져오기를 지원합니다. 브라우저를 닫아도 계속 살아 있는 테두리 없는 항상 위 Windows 네이티브 창으로도 실행되며, 호버 시 현재 작업 공간과 대화 제목을 표시하고, 더블 클릭으로 Edge에서 Harness 페이지를 열며, 드래그, 휠 크기 조절, 우클릭 메뉴도 함께 사용 가능하고 위치·크기·동작을 웹 패널과 공유합니다. 펫 시트는 임의의 셀 해상도를 사용할 수 있고 종횡비를 유지하며 확대/축소됩니다(atlas.scaling: smooth | pixelated). v2.2는 비디오 경로를 추가했습니다. 클립(그린 스크린 또는 일반 영상)을 넣으면 자동 배경 샘플링, 스필 억제가 있는 크로마 키, 동작 기반 세그먼트 분할, union-bbox 정렬을 통해 실제 움직임이 펫 애니메이션이 됩니다. 비디오 디코더가 설치되지 않아도 이미 추출된 PNG 프레임도 사용할 수 있으며, 클립 오디오를 동작별 사운드로 자를 수 있습니다. 펫은 DPSL-1.0 공유 선언에 따라 커뮤니티 갤러리에 게시하고 한 번의 클릭으로 설치할 수 있습니다.