플러그인

DeepSeek Harness용 사람이 읽을 수 있는 Markdown 메모리: 사용자 수준(~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + 워크스페이스 수준 메모리를 매 턴 주입하고, 요약을 포함한 일일 로그를 자동 작성하며, 기존 WorkBuddy/CodeBuddy 메모리 디렉터리를 연결하고, 중복 제거가 내장된 memory_note / memory_note_user / memory_read 도구와 이중 언어 설정 페이지를 제공합니다. 일반 텍스트 저장소이며 데이터베이스는 필요 없습니다.

DeepSeek Harness용 장기 기억 플러그인입니다. 매 턴을 판단해 로컬 SQLite(utterance / event / version / stage / decision)에 저장하고 탐색 패널을 제공합니다.

dsh web UI 오른쪽 가장자리의 Git 스타일 점 타임라인: 사용자 메시지당 하나의 점, 호버로 내용과 메타데이터(시간, 턴, 지속 시간, TTFT, 토큰) 표시, 클릭으로 이동. 전체 세션 메시지 목록, 세션 내 및 세션 간 검색, #msg= 딥링크 북마크, 키보드 탐색도 추가.

코스 맵, 튜터, 칠판 열로 구성된 학습 탭으로, markdown 파일, 로컬 폴더 또는 GitHub 저장소를 가이드 코스로 변환하며, 레슨 잠금 해제, 숙련도 추적, 간격 반복, 튜터 설계 코스 가져오기 기능을 제공합니다.

각 방향마다 독립된 세션을 생성하는 비주얼 브랜치 브레인스토밍. 부모, 형제, 체크포인트, 복귀 핸드오프를 자동화하고, 선택적인 Better Sidebar 뷰가 포함된 전체 트리 탭을 제공합니다.

모델에 보이는 기록에서 퇴행적 추론 루프를 접어 다음 턴에 상류로 다시 전달되지 않게 합니다. 같은 문장을 반복하는 유형과 짧은 문장을 순환하는 유형을 감지해 일치 구간을 그 자리에서 대체합니다. 스스로 멈추지 않는 턴을 중단하는 보조 escape valve도 제공합니다.

/documents, /pdf, /presentations, /spreadsheets를 통해 DOCX, PDF, PPTX, XLSX를 만들고 읽고 편집합니다. 페이지를 렌더링해 레이아웃을 확인하고 사이드바 미리보기에서 선택한 부분을 세션에 편집 요청으로 보낼 수 있습니다. Python 3.10–3.13이 필요합니다.

두 번째 모델이 매 턴을 수동적으로 검토하고 노트를 주입합니다.

대화 내비게이터 패널. 현재 세션을 턴 단위로 접은 아웃라인으로 보여주며, 각 단계 종류 배지(assistant, tool, command, compaction, error)를 제공한다. 전체 사용자 질문을 보여주는 호버 버블, 턴 번호를 숨겨 배지만 보이는 최소 모드, 사용자 질문과 assistant 답변을 대상으로 하는 키워드 필터, 클릭으로 이동하고 읽기 위치를 추적하는 기능, earlier/all을 불러오는 기록 페이징을 갖춘다. 호스트 >= 0.1.2-rc.1. 레거시 호스트는 @legacy/0.2.5를 설치한다.

DSH 플러그인입니다. Blind Whale Farmer는 같은 저장소의 SMAPI 모드로, Stardew Valley의 게임 상태를 텍스트로 바꿔 AI가 MCP 도구로 농사, 낚시, 채광, 선물, 축제, 결혼 등을 플레이하게 합니다. 같은 PC에서 LAN 협동 플레이도 가능하며, 채팅 상대인 그녀와 중국어로 대화할 수 있습니다(F6). 플러그인 페이지의 설정 카드에서 플레이 제한(일수 및 분), 생각 중 시간 정지, 협동 모드, 추가 지침, 가이드를 설정해 실행 중인 게임에 적용합니다. 선택형 세션 프리셋 또는 단일 stardew gateway 도구를 사용할 수 있습니다(둘 다 기본적으로 꺼져 있음). 세션이 일반 텍스트로 반환된 도구 호출에서 멈추면 '계속 플레이'를 자동으로 실행합니다. 게임에 모드를 설치해야 합니다.

오른쪽 사이드바의 캔버스형 지식 베이스: 노트가 노드이며 9개 도구로 모델이 읽기/쓰기/연결/삭제할 수 있습니다. 노드에 이미지와 문서를 넣을 수 있고 읽을 때 텍스트를 반환하며 Office 파일은 즉시 추출합니다. 이미지는 이미지로 전달할 수 있습니다.

한 줄 요구사항에서 검증된 납품까지 진행합니다. TeamFlow는 분류, PRD, 설계, 기술 계획, 병렬 개발, 결함 재작업을 포함한 QA, 인수 단계를 실행합니다. 12개의 `teamflow_*` 도구와 실시간 파이프라인 그래프 및 백로그 칸반 작업대를 제공합니다. 요구사항별 폴더에 PRD, 설계, 기술 계획, QA 보고서와 인수 기록을 저장합니다.

대화 보기의 Execution graph 탭에서 각 턴의 프롬프트, 응답, 도구 호출/결과를 접을 수 있는 타임라인으로 표시하고 상세 확인과 PNG 내보내기를 제공합니다.

DSH 대화 글을 세션 내 Excalidraw 다이어그램으로 변환합니다. diagram_create 초안, 편집/자동 저장, PNG/SVG/.excalidraw 내보내기, diagram_read 재읽기를 지원합니다. 0.6은 대형 3단계 트리용 편집 개요와 색인을 추가합니다.

Joi를 위한 두 벌 세트 VTuber 테마: "Flowers"와 "Library"는 라이트/다크용으로 별도의 토큰 시스템이며, 새 세션 페이지 헤드라인에 전신 일러스트와 낮잠 자는 고래 소녀, 컴포저 상단에는 턴 상태를 따라가는 두 개의 치비 캐릭터, 듀오 사이드바 마크, 익어가는 귤 모양의 컨텍스트 미터가 포함됩니다. 세 번째 카드는 플러그인을 설치한 채로 기본 DeepSeek 모습으로 되돌립니다.

각 턴을 수동적으로 검토하고 메모를 주입하는 보조 모델을 함께 사용합니다.

Smart Charts 스킬: CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON 데이터 파일을 독립형 인터랙티브 ECharts HTML로 바꿔 줍니다 — 오프라인 지도를 포함한 32가지 차트 유형, 3가지 테마, CDN 불필요. --profile 데이터 프로필(열별 dtype, 카디널리티, 결측률, 샘플, 통계, 엔티티 그레인, 인사이트 신호) 덕분에 에이전트가 데이터를 읽고 차트를 직접 고를 수 있습니다. 각 차트에는 팩트 시트(plot_stats + data_preview)가 내장되며 그 수치만 인용 가능한 값입니다. LLM 변환 코드는 제한된 샌드박스(블랙리스트 + AST 화이트리스트 + 안전한 내장 함수)에서 실행됩니다. --doctor는 Python 환경을 자가 점검합니다. 완전 오프라인, ECharts 번들 포함.

의존성 제로, 이벤트 기반 음성 알림 플러그인: 추가 모델 불필요, 토큰 비용 없음. 시스템 내장 자연 음성으로 음성 출력하며 Windows와 macOS를 모두 지원합니다. 최종 응답 알림, 승인 및 질문 경고, 선택적 이벤트 알림(턴 종료, 명령 완료, 목표 변경, 도구 오류, 할 일 업데이트), 재생 가능한 최종 응답, 이중 언어 비주얼 설정 페이지를 제공합니다.

대화 내 "기본 응용 프로그램으로 열기" 파일 요청을 내장 우측 사이드바 미리보기로 전환합니다. 브라우저가 `POST /api/present.open`을 가로채 공식 리소스 주소 문법에 따라 `ctx.sidebarRight.openResource`를 호출하므로 네트워크로 전송되지 않으며 렌더러도 이 플러그인에 포함되지 않습니다. "파일 관리자에 표시"는 의도적으로 그대로 둡니다.

모든 요청의 토큰 사용량(컨텍스트 구성, KV cache 적중률)을 시각화하고 턴/세션별 예산으로 경고하거나 차단합니다. npm: dsh-my-context

DeepSeek Harness의 세션 간 페르소나와 일기입니다. 각 턴의 내용을 검색 색인이 있는 1인칭 일기로 남기고, 다음 대화에는 페르소나·직접 작성한 메모·일기 본문 검색으로 찾은 날짜별 기록을 주입합니다. 더 오래된 내용은 색인을 사용하는 feiyu_recall로 찾습니다.

Zero-residence 컨텍스트 엔진: 대용량 도구 페이로드를 라이브 컨텍스트에서 축출하여 쿼리 가능한 저장소로 옮기고 결정론적 포인터만 남기므로, 턴당 프롬프트 토큰이 대화 기록과 함께 계속 늘어나지 않습니다. 마스킹된 내용은 도구 호출 ID 또는 세션 seq로 필요할 때 세션 로그에서 그대로 복원됩니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

세션 턴 종료, 에이전트 질문, 승인 대기 시 브라우저 알림과 비프음. 알림을 클릭하면 세션으로 이동합니다. 원격 트리거 엔드포인트와 SSE 채널 내장(npm: dsh-my-notify).