플러그인

동의 기반 DSH Web 1회 음성 미리보기입니다. 자격 증명이 필요 없는 로컬 합성 데모와 선택적 Qwen Audio를 지원하며 Session을 정확히 격리합니다. 전사 내용을 초안에 명시적으로 넘길 수 있지만 자동 제출하지 않습니다.

사용자 정의 agent, 자동 라우팅, 모델 failover, squad 오케스트레이션을 제공합니다. 도구 6개(agent_dispatch / agent_followup / agent_list / agent_squad / agent_import_skill / agent_upsert). 기본 내장 agent는 없습니다. 오른쪽 탭 기본 패널(Overview / Agents / Squads / History)과 플로팅 액션 버튼을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 성장형 메모리 워크벤치입니다. Hindsight bank의 증가를 7일 추이, 회상 히트맵, 타임라인으로 보고 지식 페이지와 백그라운드 작업을 관리합니다. 플러그인이 로컬 daemon을 자동 시작합니다.

DSH 세션 관리 기능입니다. 세션 하나 또는 workspace의 전체 세션을 보관·삭제하고 설정 페이지에서 보관된 세션을 복원합니다. 보관 시 workspace metadata를 백업하며, 복원할 때 삭제된 workspace 등록을 자동으로 다시 만듭니다.

DSH 서비스 재시작 후 main agent를 자동으로 깨웁니다. 마지막 실행 시각을 비교하고 중단 시간을 읽기 쉬운 형식으로 표시한 복구 알림을 게시·전달해 중단된 작업을 이어가게 합니다. 일반 cordis ctx에서 동작하며 패키지형 DSH Desktop을 지원합니다.

Sub2API 호환 타사 잔액 사이트용 소형 DSH 지갑 패널입니다. 장기 API Key로 /v1/usage를 호출하고 설정된 provider를 자동 검색해 잔액과 일일 사용량을 보여줍니다.

DSH Web 작업 패널 플러그인입니다. 요구사항, 대기열, 하위 agent 실행, 자동 재검토, 검수 후 재작업, 예약 실행을 시각화된 하나의 흐름으로 제공합니다.

DeepSeek Harness용 fail-closed 네트워크 복구, 권장 답변, 안전한 무인 이어 실행.

autodsh — DeepSeek Harness 기반 자동화 작업 플러그인입니다. 트리거, 자동화 내용, 결과 알림을 작업 패널에서 관리합니다.

/tabs를 입력해 chrome-devtools-mcp를 통해 브라우저 탭을 선택하고 해당 URL을 composer에 자동 입력합니다.

Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent 등 로컬 AI CLI 대화를 실제 DSH session으로 자동 가져옵니다.

대화 진행 상황을 Tencent IMA(일일 노트와 Work 지식 베이스)에 자동 업로드하며, 로컬 Claude Code ima-upload 워크플로를 반영합니다.

DSH Web 설정에서 로컬 Skills를 보고 자동 호출 및 `/name` 호출 정책을 편집합니다. 번들 항목과 심볼릭 링크 항목은 읽기 전용입니다.

실용적인 DSH 마이크로 플러그인 모음입니다. 턴별 현지 시각 주입, 안전한 재시작, 세션 ID 배지, Tavily 검색, 구성 가능한 LLM 요청 헤더 경로를 제공합니다. MCP 서버 콘솔은 공식 `@deepseek-ai/dsh-mcp-client`를 런타임에 관리합니다. 추가/편집/활성화/비활성화/재연결, 도구별 스위치, SSE 실시간 상태, `mcpServers` JSON 가져오기, 프로필 YAML의 MCP 항목 자동 마이그레이션을 지원합니다.

DSH Web UI용 Composer 통계 막대입니다. 자동 동기화되는 공식 CNY 요금과 피크/비피크 구간, 모델별 집계, 실시간 타이머, 서브에이전트 트리 병합, DeepSeek 잔액, 예산 경고, 스트리밍 비용 추정을 제공합니다.

DSH용 Antigravity 스타일 run_command: 짧은 명령은 구성 가능한 대기 시간(기본 10초) 내에 인라인으로 반환되고, 더 긴 명령은 나중에 수집하고 완료 알림을 받을 수 있도록 자동으로 ctx.jobs로 승격됩니다 — 세션 샌드박스와 승인 파이프라인 아래에서 ctx.shell을 통해 실행됩니다.

텍스트 전용 모델을 위한 투명한 멀티모달 라우팅: 모든 모델 호출의 모든 이미지가 자체 멀티모달 이해기로 완전히 전사되며(축자 OCR, 데이터, 불확실 영역, 주입 방어), vision_relook을 통한 집중 재확인과 이미지 관련 실패 시 자동 재시도를 제공합니다. 번들 엔드포인트나 차용한 로그인이 없습니다.

질문 인덱스: 대화 오른쪽에 떠 있는, 질문한 내용의 순서 있는 접이식 목록으로, 질문을 클릭하면 세션이 해당 지점으로 이동합니다. 열 때 각 세션의 전체 기록을 자동 인덱싱하고 로컬에 유지하며, 필요 시 윈도우를 확장해 더 오래된 질문으로 이동합니다.

Workflow One - DeepSeek Harness(dsh)용 시각적 AI 워크플로 오케스트레이터로, 멀티 에이전트 DAG, 실시간 실행, 복구, Feishu 통합을 제공합니다.

듀얼 모델 자동 라우팅 플러그인: 저비용 직접 처리 / 고비용 업그레이드와 escape-learning 폐루프(직접 처리의 오답이 자동으로 지문을 학습하여 다음번 같은 지문은 강제 업그레이드)를 제공하며, 영속화되고 Python ModelRouter와 상호 운용됩니다.

DeepSeek Harness의 AI 협업 mailbox입니다. 메시지, task handoff, delivery receipt를 제공합니다. 하나의 package에 MCP integration과 mailbox UI가 포함됩니다. version 0.2.2는 DSH 0.2.0-rc.2 필요. Agent Mail 1.0.0-alpha.7 provider를 별도 설치해야 하며 model 자동 wake나 지속적인 online status는 없습니다.

workspace-write를 넘어서는 샌드박스 에스컬레이션을 위한 LLM 승인 응답자: 먼저 결정론적 정규식 필터를 거친 뒤 깨끗한 컨텍스트의 검토 모델을 사용합니다; 확실하지 않을 때만 사람에게 묻습니다. 번들로 제공되는 코어 패치가 필요합니다.

네이티브 계속 가능 DSH 서브에이전트가 명시적 최대 토큰 종료로 끝나면 자동으로 한 번 계속한 후 중지합니다.

MCP를 통한 NI Multisim 회로 생성, 시뮬레이션, 최적화 및 실험 보고서를 위한 DeepSeek Harness 플러그인