플러그인

자동 단위 테스트 생성 기능입니다: /testgen 명령과 generate_tests 도구가 테스트를 스캐폴딩·실행·수정하며 통과할 때까지 반복합니다(LLM + 오프라인 템플릿 생성기 사용; vitest/jest/mocha/node:test 지원).

경험 기반 근육 기억을 활용한 작업 계획 기능입니다: 과거 해결책을 조건반사적으로 회상하고, LLM 능력을 매칭하며, 교훈을 자동으로 영구 저장합니다.

ShiGuang Memory Engine(SGME) 브리지: HTTP를 통한 멀티 에이전트 공유 장기 메모리 — L0/L1/L1.5/L2 정제, 시나리오 기반 주입, 통합 검색, 능동적 케어 시그널(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), `dsh-sgme`로 설치 가능

Task-driven plugin equip engine: dual retrieval (curated rules + LLM semantic), combo scoring (synergy/conflict/cost/trust), conflict detection and install-command export.

Durable citation-thread learning companion for DeepSeek Harness conversations

LLM auto-approval for sandbox escalation requests, with presets and a fail-closed fallback.

Unified LLM request/response inspector: reasoning-effort tuning, external-think export, traffic & bundle analysis.

Multi-agent math problem-solving & verification framework: brainstorm → solver iteration → multi-verifier debate → Verified knowledge base, with checkpoint resume and manual/auto intervention (also ships as an agent preset).

Per-subagent LLM provider/model selection with role templates.

LLM provider that runs the locally installed Claude Code CLI as the model backend, so requests go through an existing Claude subscription instead of a metered API key; native tool calls are bridged over MCP.

모델 턴 종료 후 LLM이 3개의 비판적 후속 제안을 생성하여 클릭 한 번으로 전송 가능한 칩으로 표시

LLM 요청이 계속 실패할 때(재시도 소진, 인증, 할당량, 속도 제한) DeepSeek Harness 에이전트를 위한 자동 프로바이더/모델 폴백 체인입니다.

최근 사용한 프로바이더(DeepSeek/Moonshot/Kimi For Coding)의 잔액/쿼터를 보여주는 드래그 가능한 플로팅 카드: 자동 탐색, 색상별 등급, 실시간 새로고침

DSH용 모델 스위치: 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지정 가능하며, 엄선된 무료/저가 DeepSeek 프로바이더 프리셋과 무료 티어가 속도 제한에 걸릴 때 자동 폴백 제공

네이티브 LLM 제공업체 비전 브리지: 채팅에 붙여넣은 이미지를 비전 모델(pi-ai/llama.cpp를 통한 Qwen3-VL)이 설명하고, 그 텍스트 설명을 텍스트 전용 DeepSeek에 전달해 답변 생성 — 이미지 수신, 라우팅, 압축 모두 하네스 네이티브 메커니즘으로 처리, LRU 설명 캐시와 503 재시도 포함

DSH 插件：把网页大模型接入 Agent 工作流——真实浏览器驱动，支持代码审查、翻译、红队等多种角色。

OpenCode Zen free models provider for dsh

Contract regression harness for plugin authors: a scripted LLM adapter drives the real pipeline in isolated child processes with session-event assertions (load/contract/behavior/fault layers); zero API key, CI-ready.

Enhanced ACP server for DeepSeek Harness: block & reasoning streaming, usage telemetry, model/effort switching, permission presets, session resume/archive, per-session MCP servers, and Zed file/terminal forwarding.

Surveys local code and GitHub/npm for reusable implementations before development, evaluates reuse versus rewrite, and checks architecture coupling.

GPT plans dependency DAGs, DeepSeek workers execute tasks with adaptive parallelism, and an optional GPT reviewer audits incremental Git diffs and drives repair rounds.

Adds persistent execution contracts, recursive work graphs, critical clarification, and evidence gates for long or underspecified Harness tasks.

Vision-augmented DeepSeek adapter: a vision-capable model describes image input, then a text-only DeepSeek model reasons over the description.

Faithful port of the hermes-agent MEMORY.md / USER.md mechanism for DSH: bounded dual-bank memory (2200/1375 chars), a single `memory` tool (add/replace/remove/batch), frozen-snapshot injection per session, nudge reminders, DSH-native JSON storage — zero external dependencies, zero LLM cost.