플러그인

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.

dsh-router용 RTK (Rust Token Killer) 확장: 각 bash 도구 호출을 `rtk rewrite`를 거치도록 재작성하여 에이전트가 압축된 명령 출력을 읽도록 하고, rtk가 없거나 동등한 기능이 없으면 원래 명령으로 폴백합니다.

dsh 웹 GUI를 위한 전체 파이프라인 중국어 번역: 스트리밍되는 모델 추론의 실시간 번역, 각 영어 답변 아래의 인플레이스 중국어, 도구 출력 및 도구 호출 설명의 한 줄 중국어 요약을 제공합니다. 세션 기록에는 절대 들어가지 않는 독립형 제공자 요청입니다.

DeepSeek Harness용 자기 진화 플러그인: 에이전트 실행을 관찰하고 LLM을 통해 자체 자산 개선을 제안하며, 각 제안을 샌드박스 시험 에이전트에서 검증하고 검증된 변경만 적용합니다. 버전 관리 원장과 회귀 시 자동 롤백을 갖춥니다.

Midscene을 통한 AI UI 자동화입니다. ctx.midscene 연결 지점을 통해 실제 Android 기기 또는 이미 실행 중인 Chrome에서 탭, 입력, 질의 및 단언을 수행하는 android_ui 및 web_ui 도구를 제공합니다.

`ctx.fs` 및 `ctx.subprocess` 연결 지점을 제공하여 에이전트의 파일 시스템, bash 및 PTY 터미널을 Docker 컨테이너 내부에서 실행하므로, cwd, 환경 및 백그라운드 프로세스가 하니스 재시작 후에도 유지됩니다.

OCR, 결정론적 기하학, 씬 그래프, 에셋 및 렌더링 비교를 사용하여 UI 스크린샷을 구현 등급 웹 사양으로 변환하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

DSH 플러그인용 검증된 큐레이션 랩: 모든 항목이 격리된 환경에서 실제 설치/정적 검사 관문을 통과하며, 전체 로그와 재현 명령을 제공합니다(중국어 우선).

DeepSeek Harness용 에이전트 설정 패커: 로컬 에이전트 자산(스킬/세션/프로필/설정/메모리)을 마이그레이션이나 공유를 위해 zip으로 묶고, 프라이버시 스캔, diff 기반 복원, 팩 관리, 설정 UI를 제공합니다. 메모리는 라이브 데이터베이스가 아닌 읽기 전용 Markdown 미러로 제공됩니다.

Claude Code 세션, 스킬 및 플러그인 자산을 DSH에 네이티브 재개 가능 세션으로 가져오고, DSH 세션을 Claude Code JSONL로 내보내거나 동기화.

DeepSeek Harness를 위한 콘텐츠 주소 기반 산출물, 사실, 액션, 리포트 계보(lineage) 추적 기능입니다.

DSH Typewriter: WebAudio로 타이핑 분위기음을 재현하며, 플러그인 전용 설정 API를 제공하고 오디오 파일을 전혀 사용하지 않습니다.

DeepSeek Harness용 범용 Model Context Protocol (MCP) 브리지: 에이전트를 stdio/sse/websocket MCP 서버에 연결하며, 10k 도먼트 스케일 엔진, 1밀리초 미만의 BM25 도구 검색, 동적 토큰 예산, 실시간 웹 UI 대시보드를 갖추었습니다.

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.

웹사이트 복제 방법론 스킬: 정적 사이트, React/Vue/Next 콘텐츠 사이트, WebGL/Canvas 중심 프런트를 아우르는 실제 소스 우선 결정 트리, 2차 AI 분석에서 인용한 실행 가능 코드의 필수 검증, 그리고 CDP 브라우저 정찰, 에셋/폰트 수집, 라우트 크롤링, 소스맵 탐색, 픽셀 차이 감사를 위한 13개의 무의존성 Node 스크립트.

DeepSeek Harness의 세션 지시 앵커: 새 세션의 첫 단계에서 자유롭게 구성한 지시 블록을 플러그인 출처 메시지로 주입하고, 요약 컴팩션 후, N턴마다, 또는 계측된 컨텍스트 압력이 임계값을 넘을 때 다시 앵커링합니다. /anchor 명령은 모델 호출 없이 필요할 때 다시 앵커링합니다. 설정 페이지에서는 페이지 단위 프리셋 라이브러리, 주입 순서, 재앵커 소스, 문자 제한을 관리합니다.

자체 대화 탭에 3D 모델 라이브러리를 추가합니다. 에이전트는 CadQuery 스크립트로 만든 모델이나 테셀레이션된 메시로 제공된 모델을 여기에 저장합니다. 라이브러리는 three-cad-viewer로 미리 보고 폴더로 정리하며 STEP, BREP, STL, DXF를 포함한 10가지 형식으로 내보냅니다.

DeepSeek Harness용 원클릭 간결한 출력 스타일: 결과 우선, 군더더기 없음, 동일한 작업 깊이. 모든 최종 응답은 일반어 다이제스트 카드로 시작하며(텍스트 선택하여 복사), 세션별로 범위 지정되고 헤드리스/CLI에서도 작동하며, /concise 명령, style.md 오버라이드 및 로컬 API를 제공합니다. 다이제스트 카드의 링크와 파일 경로는 클릭 가능한 칩으로 렌더링됩니다: URL은 이동하고 로컬 파일은 OS 기본 앱으로 엽니다(v0.9+). 단계별 사전 생성 계약 알림(v0.11.2+)은 감사 보고서/테이블 형식 응답에서 다이제스트 누락을 측정 가능하게 수정합니다.

자격 증명이 필요 없는 Outlook 자동화: COM을 통해 로컬 데스크톱 Outlook 클라이언트를 제어하는 13개 도구 — 메일 검색/읽기, 임시 보관함, 회신/전달, 일정, 주소록, 회의실, 한가한 시간 — 와 사이드바 새 메일 배지. Graph API 등록도, SMTP 비밀번호도 필요 없습니다. 컴퓨터를 벗어나는 모든 것은 3단계 사람 승인 게이트를 통과합니다.

직접, 수동 HTTP(S)/SOCKS5 프록시, 주변 시스템 프록시 모드 간에 프로세스 내 DSH fetch 트래픽을 핫 스위칭하며, no-proxy 규칙과 새로 생성된 자식 프로세스에 대한 선택적 프록시 환경 변수를 지원합니다.

런타임 컨텍스트 스냅샷에 압축된 날짜 줄을 주입해 DSH의 시간 컨텍스트를 약 280자에서 46자로 압축합니다. 런타임 의존성은 없습니다.

공식 llm-retry(n/5)가 포기한 뒤에도 일시적인 API 실패(타임아웃, 전송, 속도 제한, 5xx, SSE 끊김)를 동일한 열린 단계에서 성공, 취소 또는 일시 중지할 때까지 계속 재시도합니다. AUTH, QUOTA, 사용자 Stop은 절대 재시도하지 않습니다.

Council of High Intelligence: 역사적 인물 18명으로 구성된 싱크탱크를 결성해 다관점 구조화 토론을 수행. 실시간 DAG 사이드 패널, SQLite 실행 기록, .council.yaml을 통한 프로젝트별 기본값 지원.

텍스트 전용 DSH 모델용 구성 가능한 이미지 인식: 이미지 메시지는 먼저 OpenAI 호환 비전 모델(Base URL, 모델 ID 및 API 키는 설정 섹션에서 지정)로 전사된 다음, 이미지 입력 지원이 광고되면서 텍스트로 메인 모델에 전달됩니다. API 키 인증 체계는 선택 가능 — OpenAI, Anthropic, Gemini 또는 Azure 스타일 요청 헤더 — 키가 없으면 요청 전송 전에 보고됩니다.