플러그인

DeepSeek Harness 네이티브 비전 모델 deepseek-v4-flash-vision-exp를 위해 이미지 허용 한도를 32 MiB / 8192 px / 600장으로 상향하고, 큰 이미지를 타일로 분할한 뒤 호스트의 read_image 도구를 통해 전체 이미지와 800x800 타일을 반환하는 highres_read 도구를 추가합니다.

편집/write 도구 행에 인라인 +N −M 배지를 표시하고, 정렬된 diff, 검토, 되돌리기를 포함한 접을 수 있는 턴별 파일 변경 요약 카드를 제공한다. 기본 edit/write, str_replace_editor, Code Dispatch 하위 호출을 모두 지원하며 git은 필요 없다.

AI 스타일 패턴을 제거하고 개인 음성에 맞추는 작성 도구. 8개의 결정론적 툴이 텍스트를 스캔하고 샘플에서 스타일 지문을 구축하며 재작성 브리프를 반환합니다.

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

임의의 http/https 페이지를 가져와 제목, 설명, 본문, 제목 윤곽선 및 링크를 반환하며, 통계(문자/단어 수, 읽기 시간, 언어) 및 상위 키워드를 포함합니다. 콘텐츠 이미지를 세션 워크스페이스에 다운로드하여 비전 분석에 사용하고 scrape.imageAnalyzer 서비스를 통해 등록된 분석기에 전송할 수 있습니다.

코딩을 RPG로 변화: 완료된 턴, 도구 호출, 완료된 할 일이 XP를 얻고, 27개 이상의 업적 배지, 레벨, 칭호, 시즌 제공. 순수 함수 엔진의 이벤트 기반 점수 산정 — 작업 자체가 게임.

왼쪽 가장자리의 사용자 턴 탐색 레일(읽기 위치 하이라이트, 턴별 지표와 모델 답변 발췌의 호버 미리보기, 키보드 및 클릭 점프 컨트롤, 로컬 대화 검색 제공).

29개의 프레임 감사 상태를 갖춘 픽셀 아트 고래 데스크톱 동반자. 승인 대기 시 유리를 두드리고 탭 제목이 깜박이며, 턴 종료 시 완료 보고를 말하고, 웹 클라이언트에 슬래시 명령 팔레트를 추가.

로컬 이미지 또는 HTTP(S) 이미지 URL을 구성된 OpenAI 호환 vision 엔드포인트로 inspect_image 도구를 통해 보내고, 그 텍스트 응답을 대화로 반환합니다.

지속되는 대화 아웃라인: 턴별 질문과 최종 답변, 키워드 필터, 원클릭 이동, 간략/전체 기록 모드, Ctrl/Shift+클릭으로 Trajectory 뷰의 동일 위치 열기를 지원합니다.

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.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.

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.

어떤 아이디어든 각 플랫폼에 맞는 네이티브 홍보 콘텐츠로 만들어 줍니다.

CallKit을 통해 전화를 겁니다: `call_me`, `text_me` 도구를 제공하며, 선택적으로 턴 종료 및 승인 시 전화를 걸어 음성 답변을 세션으로 다시 받아쓸 수 있습니다.

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

호버 요약과 클릭 이동을 지원하는 우측 가장자리의 컴팩트 턴 레일

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.

DeepSeek Harness용 터미널 코딩 에이전트. 풀스크린 대체 화면 UI, 턴 인지 세션 탐색, 게이트된 /ship 워크플로를 제공하여 한 줄 요구사항을 명세, TDD, 재실행 수용 체크까지 진행합니다.

DSH 토큰 사용량을 가챠 게임으로 바꿉니다: 토큰으로 몬스터를 먹여 코인을 얻고, 14명의 AI waifus(Kimi/GLM/Gemini/Claude 등)에서 뽑기하며, 유물을 강화하고, 일일 출석 보너스로 Balatro 스타일의 전투 팀을 구성합니다.

오케스트레이터, 플래너, 지식베이스 브리지, 개발자와 두 명의 리뷰어로 구성된 6개의 전문 DSH 에이전트가 관리되는 스웜입니다. 요구사항을 엄격한 단계 파이프라인으로 바꾸어 각 산출물이 다음 단계 시작 전에 구조화된 증거로 자신을 입증해야 합니다. 리뷰어는 읽기 전용이며, 코드 병합은 리뷰 통과 후에만 이뤄지고, append-only 이벤트 로그가 라이브 칸반 보드에서 전체 재생과 감사를 제공합니다. 설계는 Hermes Agent 칸반에서 영감을 받았습니다.

로컬 MCP 서버를 통해 실제 Chrome을 구동하여 에이전트가 Google/Bing/Sogou를 검색하고, JS 렌더링 및 로그인 전용 콘텐츠를 포함한 모든 페이지를 읽으며, 백그라운드 창에서 클릭/스크롤/입력/키 누름/선택을 자동화하고, Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X, Reddit에 대한 검색/상세/댓글/다운로드를 실행합니다. 재개 가능한 댓글, SHA-256 검증 다운로드, 쿠키는 반환하지 않으며 localhost 전용입니다.

내장 web_fetch 도구용 Playwright/CDP web-fetch 제공자: 실제 브라우저에서 페이지를 렌더링하고, 노이즈를 제거한 뒤(Readability + DOMPurify) markdown으로 반환합니다.

DeepSeek Harness 웹 UI에 대한 LAN 및 리버스 프록시 접근을 제공합니다. localhost가 아닌 페이지에서 설정 서비스를 반환하고, 일반 HTTP에서 브라우저가 제공하지 않는 웹 API를 보완하며, 자체 리스너를 열 수도 있습니다.