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dsh용 엔지니어링 워크플로 에이전트 프리셋: 요구사항 명확화, 계획 승인, TDD, 병렬 서브에이전트, 검증된 완료의 5개 게이트 단계와 obra/superpowers에서 차용한 6개의 워크플로 스킬.

12개의 테스트된 엔지니어링 스킬(git commit, code review, test-first, plugin dev, debugging, changelog, PR review, task breakdown 등): 모든 SKILL.md가 공식 스킬 규칙에 맞춰진 형식 유효성 검사기와 격리된 로드 스모크 테스트를 통과.

DSH 컴포저의 컨텍스트 인지 다음 메시지 제안: 트리거 반복 순환 기능을 갖추고 전송 전 사용자의 명시적 검토 가능.

Claude Code와 DSH를 위한 6개 엔지니어링 스킬입니다. 조사, 아키텍처 탐색, 구현 조율, 3축 diff 검토, 복잡도 감사, 변이 테스트를 포함하며 가능한 경우 호스트의 일반 서브에이전트 도구로 위임합니다.

dsh 세션이 어떤 graft 인덱스를 제공하는지, 그리고 그것이 여전히 코드와 일치하는지 보여주며, 모델에게 graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton, graft_map을 네이티브 도구로 제공합니다.

DeepSeek Harness용 거버넌스 장기 메모리입니다. 쓰기 보호가 있는 추가 전용 증거 원장, 7단계 권위 주장, 대체 체인, 도메인별 할당량을 적용한 예산 기반 단계 전 주입을 제공합니다.

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.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하면서 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테스식 가이드, TODO(你) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일을 모델로 함. `dsh plugin add` (npm의 dsh-learning-mode)로 설치 가능.

Config-only DeepSeek Harness bundle that mounts the in-box MCP client bridge against morluto/rea over stdio, for reverse engineering anything with agents, from app behavior down to native binaries.

Full upstream REA 6.4.0 integration over the official DSH MCP bridge: all 170 tools, the version-matched reverse-engineering skill, and the six original MCP prompts with argument completions reachable from the composer / menu, all sharing one REA process and complete structured Evidence. External analysis engines are bring-your-own.

Engineering intelligence for coding agents — persistent, evidence-aware, project-isolated engineering memory with unified hybrid search (memory + RAG documentation) for DeepSeek Harness.

DeepSeek Harness를 위한 에이전트 구조화 프롬프트 최적화 도구: 컴포저 초안을 role/task/context/constraint/format으로 다시 작성하며 normal, slim, expand 모드, 점수가 있는 확인 모달, continue-optimize, 그리고 local, hybrid, DSH 또는 cloud-API 엔진을 제공합니다.

라운드를 거치며 수렴하는 어드바이저 리뷰, 쓰기에 설계 토큰이 필요한 엔지니어링 모드, 작업을 더 강한 모델로 에스컬레이션하는 기능, 병렬 다중 모델 상담을 제공합니다. 설정 페이지에서 모델 경로, 타임아웃, 예산을 편집할 수 있습니다.

AI 비디오 전투 장면 설계를 위한 fight-scene-director 스킬을 등록하며, 동일 이름의 Codex 스킬에서 포팅되었습니다. Seedance 2.0/2.5 및 MiniMax H3용 구조화된 중국어 프롬프트와 궤적 맵 및 초기 위치 이미지 프롬프트를 출력합니다.

입력창 프롬프트 최적화 도구: 6가지 전략 × 3개 언어와 사용자 지정 지침으로 초안을 다시 작성하고, 목표/할 일/압축 요약/도구 결과와 채팅 컨텍스트를 선택적으로 활용합니다. 확인 대화상자, 최근 5개 기록, 3단계 설정 지속성을 제공합니다.

어수선한 턴과 사용자의 수정에서 프롬프트에 남기지 않은 것을 학습하고, 학습한 지시사항을 모든 새 대화의 시스템 프롬프트에 주입합니다. 지시사항은 설정에서 편집할 수 있으며 작성기 버튼이 현재 초안을 그것으로 다시 작성합니다.

장기 또는 명세가 불충분한 Harness 작업을 위해 지속적인 실행 계약, 재귀적 작업 그래프, 핵심 확인, 증거 게이트를 추가한다.

Prompt optimization, next-sentence prediction, inline completion, and per-session draft stashing for the DSH input box.

Multilingual writing, chunked long-form collaboration and continuity review, with on-demand DSH delegation discovery. Requires Python 3.9+ on PATH.

Settings page for the REA reverse-engineering tool gateway (rea-mcp-lite) that lives in the same repository: tick which tool bundles load into context, see the tool count and token cost of each bundle, hot-swap them without restarting DSH, and check this repository and REA for updates, including classifying the tools a new REA release added. Requires REA (rea-agents) and the gateway registered as the rea MCP server (see repo README).

Context governance for DSH: folds oversized tool results, collapses the tool surface and keeps the prompt cache warm, so long sessions stop getting more expensive.

Locks the model's reasoning, replies and tool-call descriptions to a chosen target language (Simplified Chinese by default) with system-prompt sections at the head, middle and tail of the prompt, offering three strength levels, an auto mode that follows the DSH interface language, a settings panel that shows the language currently in effect, and a sidebar quick switch.

Rewrites drafts with one model call or predicts the next reply when empty; independent tasks, safe draft replacement, result previews, and original-text recovery.

MACKORN 美矿 NH/NS 유압 원추형 크러셔와 파쇄·선별 라인 선정 도구입니다. 21개 도구가 고객 요구 입력, 기종/챔버/CSS 선정, 라인 구성, Whiten 1972 입도 곡선 시뮬레이션, 실측 보정, 에너지 비용 추산, 라이너 마모 설계, 딜러 평가, 14장 제안서 생성을 지원합니다. DeepSeek Harness 플러그인+MCP 서버이며 stdio와 원격 HTTP를 지원하고 의존성이 없습니다.