플러그인

Builder ID, Identity Center, Google, GitHub 및 자격 증명 가져오기 로그인, 자동 토큰 및 프로필 새로 고침, 계정 사용량, 실시간 모델 탐색, 선택 가능한 추론 노력도, 스트리밍 도구 호출, 공급자 중지 사유 및 컨텍스트 오버플로 처리, 그리고 Kiro가 정확한 카운터를 보낼 때는 이를 사용하고 그렇지 않으면 실제로 보내는 컨텍스트 사용률 백분율을 모델의 공개된 윈도우 기준으로 환산하는 토큰 계정 관리를 갖춘 Kiro 모델 공급자입니다.

파일 탐색기, Monaco 편집기, 전문 검색, Git 패널을 갖춘 DSH용 VS Code 스타일 로컬 워크벤치입니다.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

DSH Skills & MCP를 위한 원스톱 시각 관리: 필요할 때 MCP를 로드하고, 세션 중 hot reload를 수행하며, 플러그인에서 SKILL & MCP 설명을 볼 수 있습니다.

DeepSeek Harness 커뮤니티 플러그인 마켓플레이스(공식 플러그인 사양 준수). 앱 내에서 4000개 이상의 수작업 엄선 커뮤니티 플러그인을 탐색·검색·설치할 수 있으며 매일 업데이트됩니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 임의의 캐릭터로 변환: 글로벌 코스프레 스위치, JSON 임포트/익스포트가 가능한 SillyTavern v2 롤 카드, 중립/롤 사고 스타일 토글, 내장 스킬을 통한 자연어 카드 작성.

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.

Deepseek Harness용 Codex 스타일 노력 수준 전환기입니다.

DSH 웹 UI용 Codex 스타일 턴 접기: 최종 답변을 표시 상태로 유지하고, 연속된 추론과 도구 활동을 그룹화하며, 다국어 요약과 함께 설정 가능한 실시간 소요 시간, 도구 호출, 토큰 지표를 표시합니다.

Auto 권한 프리셋용 카운트다운 폴백이 있는 LLM 보조 자동 승인: 정적 규칙, 리스크 티어, 브레이커 및 파일 감사.

DeepSeek Harness용 풀 기능 TUI: 스트리밍 대화, powerline 상태 표시줄, 실시간 think/tool/todo 패널, 서브에이전트 이중 보기, 테마 즉시 전환 — 모두 상위 패치 없이 순수 cordis 플러그인으로 제공.

모델·프로바이더·워크스페이스·기간을 아우르는 사용량 분석: 캐시 적중 가시화, 모델/프로바이더별 분해, 시간별·일별 추세, GitHub 스타일 53주 히트맵, 연속 사용, Token 점유율 도넛 차트, 조합 가능한 필터, 캐시 효율 추세, DeepSeek 잔액, CSV 내보내기. 세션 삭제 후에도 보존되는 영구 원장(증분 재구축, 재시작 시 미변경 세션은 로그 재독 없이 적용). 워크스페이스 등록은 DSH domain/changed 프로브로 자동 갱신되며 DSH 등록 워크스페이스만 엄격히 집계합니다. Token 회계는 입력·캐시 읽기/쓰기·추론을 분리하고 제로 사용 재생은 기록을 덮어쓰지 않습니다. 중국어는 현지 시간, 영어는 UTC. API는 루프백 전용.

DeepSeek Harness용 도구 출력 복구 레이어 — 도구 호출에 대한 JSON 스키마 강제, 파라미터 매핑, JSON 복구를 제공한다.

markstream-react를 사용하여 스트리밍되는 어시스턴트 Markdown을 렌더링하는 DeepSeek Harness 웹 플러그인.

DSH용 Live2D 데스크 펫: 8가지 상태 AI 상태 램프, 웹 위젯, 항상 위에 표시되는 투명 Electron 펫 창(표정, 모션, 채팅 버블 포함).

DSH에서 11개 외부 에이전트 CLI(Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok)로 자체 완결 태스크를 디스패치합니다: conductor_dispatch 도구를 등록하는 호스트 전용 번들과 자동 트리거되는 conductor 스킬을 포함합니다.

DSH용 마크다운 노트 관리자: 완전한 **MD 노트 관리자**와 **MD 노트 편집기**를 제공하여 대화를 빠르게 노트로 캡처하고, **Git 저장소와 동기화**하여 노트를 관리하며, **노트를 대화 컨텍스트로 가져올 수** 있습니다.

DSH용 장기 기억 및 자가 진화 플러그인: L0 캡처 → L1 기억 추출 → L2 장면 그룹화 → L3 사용자 페르소나, 자동 회상 주입, 스킬 합성, 완전 로컬 동작(SQLite FTS5 + jieba, 선택적 벡터 회상).

DeepSeek Harness (dsh)를 위한 보호형 컨텍스트 압축: LLM이 제안하고, deterministic 가드가 처리 — verbatim 가드 하의 eager per-atom shrink(extract/summary/false) + 지연 reference-graph eviction(0-LLM) + append-only 로그의 바이트 단위 완전 일치 recall.

DSH Web UI를 위한 배경화면과 선택적 Liquid Glass 아일랜드: Ice/Deepwater 프리셋, 가져오기, 배경화면 불투명도, 공식 라이트/다크/시스템 테마에서의 아일랜드별 블러 설정.

DSH 웹 UI용 스킨 플러그인: 기본 내장 스킨 4종에 더해, 사진을 전체 인터페이스 배경으로 사용하고 팔레트가 주조색을 따라가는 사용자 지정 이미지 스킨을 지원합니다.

ShiGuang Memory Engine(SGME) 브리지: HTTP를 통한 멀티 에이전트 공유 장기 메모리 — L0/L1/L1.5/L2 정제, 시나리오 기반 주입, 통합 검색, 능동적 케어 시그널(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), `dsh-sgme`로 설치 가능

`/side`로 지속적인 사이드 세션을, `/btw`로 일회성 사이드 질문을 실행하며, 임시 포크에서 실행되어 메인 이력에 영향을 주지 않습니다.