플러그인

DeepSeek Harness Web GUI용 폰트 플러그인: 대화에는 자체 폰트, 크기, 줄 높이, 굵기를 설정하고, 인터페이스에는 자체 폰트와 굵기가 있으며 기본적으로 대화를 따르고, 코드는 리가처 제어가 있는 자체 축을 유지하며, 전체 설정을 프리셋으로 저장할 수 있습니다.

13장의 δ-me13(Amphoreus) 역할 스킬 카드를 좌석 워크스페이스로 바꿉니다: 좌석별 테마와 배경화면, 첫 턴 스킬 주입, 채팅 스티커, 좌석별 메모와 프리셋, Alt+숫자 좌석 전환, 파견과 인수인계용 개요 캔버스. 스킬 모음 자체는 설정 가능한 로컬 디렉터리에서 읽으며 함께 제공되지 않습니다.

웹 설정의 "루프 엔진" 스위치는 모든 dsh 세션을 구동하는 에이전트 루프를 다섯 가지 엔진 사이에서 교체합니다. 내장 인프로세스 루프 외에 호스팅되는 Claude Code, Codex, Pi, Kimi Code를 포함하며 하니스에는 아무 변경도 가하지 않습니다. 각 호스팅 엔진은 자신의 사고와 도구 호출을 영속적인 세션 트랜스크립트에 유지하고, 명령, 스킬, 에이전트 프리셋을 인계받아 dsh 서브프로세스 연결을 통해 샌드박스로 실행됩니다.

DeepSeek Harness용 네이티브 술집 관리 패널: 다중 캐릭터 카드, 다중 월드북, 전환 가능한 프리셋.

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

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.

DSH Web GUI용 테마 스튜디오: 5개의 기본 프리셋과 완전히 커스터마이즈 가능한 라이트/다크 팔레트(액센트, 배경, 전경, UI 및 코드 글꼴, 반투명 사이드바, 대비), 즉시 핫스왑, localStorage에 영구 저장.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

J-Space Cognition Suite SV1 네이티브 에이전트 프리셋 및 독립 실행형 Cordis 플러그인: 13개 모듈, 영속 컨트롤러, 분리된 워크스페이스.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

opencode + oh-my-openagent(omo)를 재현하는 dsh 플러그인 + 에이전트 프리셋입니다. opencode의 툴체인과 시스템 프롬프트, omo의 다중 역할 서브에이전트 오케스트레이션, 브라우저 측 omo 역할 선택 + 역할별 모델/폴백 설정을 제공합니다.

Settings의 모델 행에 OpenAI 및 Anthropic 프로토콜 프리셋(llm-pi-ai)이 있는 추론 수준 편집기, 입력 모달리티 토글, 1M/128K 컨텍스트 및 최대 출력 프리셋을 추가합니다.

DeepSeek Harness 테마 플러그인 — Dark / Light / System 외관 전환을 지원하며, 34개의 사전 설정 테마를 제공합니다. 사용자 정의 테마 생성, 공유 및 가져오기도 지원합니다.

DeepSeek Harness용 에이전트 규율 가드: 프롬프트 수준의 알림이 도달할 수 없는 하네스 경계에서 4개의 게이트를 강제 적용 — 루프 서킷 브레이커, 토큰 비용 퓨즈, 경로 전환 경고, 플랜 승인 — 에이전트가 분 단위로 주간 할당량을 소진할 수 없도록 합니다. 원 클릭 🛡 칩, 핫 리로드 가능 임계값, 보이지만-장비된에서 경고-전용까지의 프리셋 제공.

다단계 목표를 재개 가능한 흐름으로 전환하는 에이전트 프리셋: 심사 단계, SHA-256 잠금 ID, HMAC 서명된 터미널 심사 게이트, event-sourced 실행 로그. 15개의 agent tools 동봉.

DeepSeek Harness용 실시간 로컬 TTS: 음성 프리셋, 자동 읽기, 엔진 설정 어시스턴트, 읽어주기 버튼 및 GSV-TTS-Lite 엔진용 설정 패널.

DeepSeek Harness용 기술 문서 에이전트 프리셋: 자기 학습 템플릿 라이브러리를 통한 템플릿 기반 작성, 기술 문서용 AI 풍미 제거, 품질 보증 도구 키트(문서 감사, 문서 간 일관성, 번호 재정렬, 버전 동기화, PDF 및 Word 내보내기, 스크린샷 자동화).

모든 DSH 모델을 위한 이미지 이해: vision, OCR, grounding, 크롭 도구와 병리조직학, 세포생물학, 해부학, 임상 이미지, 과학 도표용 도메인 프리셋.

DeepSeek Harness 웹 UI용 시각적 테마 커스터마이저 — 배경, 텍스트 색상, 테두리, 세부 요소를 모두 시각적으로 조정할 수 있으며, 가져오기/내보내기가 가능한 프리셋과 재시작 간 유지 기능을 제공합니다.

"New Session" 버튼에 내장된 프리셋 모드 배지: 클릭하여 다음 세션의 기본 에이전트 프리셋을 선택(긴 이름은 줄임표로 잘려 레이블이 읽기 쉽게 유지됨).

샌드박스 권한 상승 요청에 대한 LLM 자동 승인. 프리셋과 fail-closed 폴백을 제공합니다.

DeepSeek Harness 에이전트 프리셋용 향상된 자동 압축 기본값: 조정된 임계값/보존 예산과 모델별 정책을 한 번의 명령으로 적용하며, 백업과 롤백이 포함된 멱등 실행이 가능합니다.

시크릿 세션: 자체 프리셋(상위 컨텍스트 없음)과 완전한 도구 세트를 갖춘 독립형 임시 서브 에이전트. 드래그 가능한 플로팅 창이며, 닫을 때 흔적이 전혀 남지 않습니다.

DSH용 호스트별 개인화 기능입니다: 커스텀 지시사항, 로컬 장기 메모리, 답변 톤 프리셋을 제공합니다.