플러그인

DSH용 테스트 작업 framework입니다. product/module/version 디렉터리 트리를 만들고 test_framework_* 도구 7개와 runtime skill 4개를 등록합니다. 테스트 전 prompt gate가 아직 기록되지 않은 요구사항 문서 분할, 버전, 관련 문서, 환경 자격 증명을 보고합니다. Playwright MCP server가 반드시 필요하며 fallback은 없습니다.

DeepSeek Harness용 Project Development Mode preset과 채팅 내 개발 보드입니다. lead 대화가 요구 사항을 명확히 한 뒤 Agent Team에 위임하고, 플로팅 보드가 사용자 변경 요청별 dispatch·실행·테스트·승인을 추적합니다. 보드 도구 7개를 제공합니다.

고정 간격으로 prompt를 실행하는 예약 작업입니다. 실행마다 새 session을 열고 실행 기록을 남깁니다.

절대 INDEX 경로와 version이 포함된 짧은 규약 안내를 session과 version 조합마다 한 번 주입합니다. 규약 version이 바뀌면 다음 turn(chat turn 포함)에 다시 주입합니다. 선택적 hard guard는 operation형 turn에서 session이 index를 읽을 때까지 write/edit 도구를 거부합니다(chat turn과 shell은 기본 차단 대상이 아님). 예제 checklist 또는 사용자가 지정한 디렉터리를 쓰며 의존성 없이 경로를 설정할 수 있습니다. 작업 시작 시 규약이 불러와지지 않는 문제를 해결합니다.

repository의 task ledger를 상주 prompt 섹션으로 유지하고 네이티브 도구 11개를 등록합니다. 대기열 탐색과 review task 승인용 사이드바 패널 및 플로팅 창도 제공합니다.

기계 검증형 추론 ledger입니다. 모든 사실은 실제 file:line으로 연결해 그대로 인용해야 합니다. 각 가정은 무엇이 반증할지 명시하고 검토되지 않은 채 남은 가정에 결론을 기대지 못하게 합니다. review date, confidence, kill condition도 기록할 수 있습니다. checker tool, /fp 명령군, 되돌릴 수 없는 shell command 전에 확인을 묻는 선택 gate, 매 라운드 수정된 error code를 보여 주는 웹 패널을 제공합니다.

/task-run 또는 CLI로 PUA와 Completion Guard 작업을 조정합니다. 완료하려면 고정된 acceptance와 최신 candidate/Goal certificate가 필요하며 상한은 8라운드, 90분입니다. macOS Desktop 0.2.0-rc.2에서 검증됐습니다. 0.3.7부터 PUA 0.3.27, Completion Guard 0.9.0, SpecWorkflow 0.1.1이 포함되어 Task Runner만 설치하면 됩니다.

ask_user_question에 아무도 답하지 않는 무인 DeepSeek Harness 세션을 계속 진행시킵니다. 질문 선택 흐름을 중재하고 사람의 답변은 그대로 둡니다. 설정한 대기 시간(기본 120초)이 지나면 (Recommended)/（推荐） 표시 선택지 또는 설정한 첫 번째/마지막 fallback을 제출합니다. 명시적으로 켜지 않는 한 plan review는 사람이 처리합니다.

장치별 DSH 플러그인 설치 성공 기록을 추적하고 사용자가 승인한 Baidu Netdisk 계정으로 여러 장치의 기록을 병합하며 사전 점검된 일괄 재설치를 지원합니다.

Windows 전용입니다. Settings → General에 대화가 완료된 뒤 컴퓨터를 종료하는 스위치를 추가합니다(기본 지연 60초, 5~86400초로 설정 가능). 네이티브 카운트다운 창에서 한 번 눌러 예약 종료를 취소할 수 있습니다(shutdown /a).

DSH 오른쪽 사이드바용 읽기 전용 orchd 패널입니다. task board, ideas board, 의존성 graph, review timeline, 현재 session 프로젝트의 설치 항목을 보여 줍니다.

디렉터리 감시를 시작하고 트리가 조용해지면 session 자체의 쓰기를 제외한 중복 제거된 변경 내역을 묶어 전달합니다. watch마다 새 turn을 깨우거나 다음 단계까지 대기열에 넣도록 설정할 수 있습니다.

각 skill이 모델 컨텍스트에서 차지하는 비용을 보여 주고 삭제 없이 catalog에서 숨깁니다. 디스크의 모든 skill에 대해 모델이 받는 정확한 catalog 행(description 정규화 및 길이 한도에서 잘림), 본문 크기, token 추정치를 나열합니다. agent가 받는 catalog message를 바이트 단위로 미리 보고 현재 session에 이미 게시된 사본과 비교하며, 잘못된 frontmatter 또는 우선순위 높은 root의 shadowing 때문에 catalog에 도달하지 않는 skill을 보고합니다. 숨기기는 frontmatter에 disable-model-invocation을 기록하지만 파일을 보존하므로 `/name`으로 계속 쓸 수 있습니다. ClawHub, Skills.sh, GitHub URL에서 가져오기 및 사용자 소유 skill 제거도 지원합니다.

dsh skill 관리 페이지입니다. agent mode별로 skill을 on/manual only/model only/off로 설정하고 session history에서 mode별 로드 횟수를 집계합니다. skills.sh 검색 및 GitHub 설치, Codex·Claude Code·폴더에서 가져오기, 생성·편집·버전 관리, 삭제된 skill 휴지통을 지원합니다. 제거 후에도 mode는 계속 작동합니다.

투자 리서치 bundle입니다. 검색, 페이지 가져오기, 출처 감사, 주장 검증, 수치 엄밀성, 채널 상태, workflow loader, chart engine, PDF renderer, PDF gate 등 도구 10개와 ai-berkshire에서 조정한 skill 23개를 제공합니다. 6단계 workflow에서 병렬 agent 4명(단융핑, 버핏, 멍거, 리루)이 기업을 조사하고 서로 검증한 뒤 표지·표·캡션·페이지 번호가 있는 차트 중심 PDF를 만듭니다. Python 3.10+ 필요. chart/PDF 도구에는 python-docx와 matplotlib도 필요합니다.

Web UI용 skill 생성 console입니다. 공식 creator skill을 가져와 요구 사항을 Huawei Cloud, 일반 또는 REST API creator에 전달합니다. 생성된 skill을 10점 rubric으로 평가하고 항목별 감점을 creator에게 돌려보내 8.5/10에 이를 때까지 반복합니다.

게시 전에 결과물의 기하 사양을 대상 플랫폼과 확인합니다: pixel 크기·비율·dpi·파일 크기/형식·실제 인쇄 폭·색상 모드. 콘텐츠 적합성(QR, 텍스트/이미지 비율, 저작권, 금지 콘텐츠)은 다루지 않습니다. Python 표준 라이브러리만 사용하고 외부 패키지는 없으며 입력을 수정하지 않습니다. Python 3.8+. 플랫폼별 신뢰도와 함께 10개 플랫폼·20개 슬롯(WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, 학술지 제출, 인쇄, 고객 전달)을 지원하고 ID/중국어 이름/별칭을 퍼지 매칭합니다. 직접 요청하거나 게시 대상을 언급한 후 이미지 등이 파일로 저장되면 자동 점검합니다. 모두 통과하면 한 줄, 문제일 때만 상세 보고합니다. 학술지/인쇄는 pixel/dpi로 실제 폭을 계산해 dpi metadata가 맞아도 작은 인쇄물을 탐지합니다. 여러 이미지 게시물은 일관성을 확인해 이상 항목을 지목합니다.

DeepSeek Harness용 근거 우선 재사용 skill입니다. 구현·이식·의존성 선택·도구 문제 해결 전에 로컬 프로젝트와 컴퓨터를 여러 단계로 검색해 기존 해결책을 찾습니다. 확인 가능한 근거로 재사용 여부를 판단하고 필수 요구 사항이나 위험 조건이 충족되지 않으면 재사용하지 않으며 확인하지 못한 점을 보고합니다. DSH bundle이 ctx.skills에 skill을 등록합니다.

최근 2주간의 코딩 에이전트 세션 transcript를 검토해 어떤 skills, hooks, rules가 효과적이거나 점검이 필요하거나 사용되지 않는지 보고합니다. Claude Code와 Codex만 지원하며 DSH 자체 transcript는 지원하지 않습니다. Python 3 필요.

Gillespie의 Fundamentals of Vehicle Dynamics에서 추린 공학 체크리스트입니다. 책의 10개 장에 걸친 카드 164개를 2단계 라우팅이 있는 단일 스킬 항목으로 제공합니다. 각 카드에는 계산 입력값, 절차, 방법이 더는 유효하지 않은 경계 조건, 페이지 참조가 있으며 설명 자체는 책에 남겨 둡니다. 본문을 재현하지 않고 오탈자·OCR 손상·내부 모순 등 원문의 결함 44개를 기록하며 각 카드에 검토 목록 ID를 붙입니다. 책을 대체하지 않는 학습 보조 자료입니다.

이미지 전용 스캔 PDF의 OCR을 Markdown으로 변환합니다. 책 한 권에 약 1시간 걸릴 수 있어 페이지마다 checkpoint를 저장해 중단 후 재개하고, 진행 로그와 빈 페이지·신뢰도 낮은 줄을 표시하는 품질 보고서를 제공합니다. Python 3.10+ 및 `pip install -r requirements`가 필요하며 첫 실행 시 OCR model을 다운로드합니다.

kb-curator skill을 포함해 로컬 3계층 지식 베이스를 유지하며 사용자가 승인하지 않은 내용은 인덱싱하지 않습니다. L2 검색 계층은 @kenz1117/dsh-engram을 별도로 설치해야 하며 engine은 Windows 전용입니다.

agent에 DSH(Cordis) 플러그인 작성 계약과 dsh plugin market 제출 절차를 제공합니다. bundle manifest와 entry module부터 pull request까지 다룹니다.

로드된 모든 skill을 사용자가 소유한 workspace별로 분류하는 오른쪽 사이드바 탭입니다. 각 workspace는 자체 카테고리 목록과 skill 위치를 가지며, 카테고리를 만들고 이름 변경·순서 변경·삭제할 수 있고 skill은 드래그하거나 선택해 이동합니다. 처음에는 profile model이 첫 분류를 만들도록 하거나 사용자가 미리 만든 카테고리에 배치할 수 있습니다. 행을 누르면 `/skill-name`을 복사하고 마우스를 올리면 skill 설명을 펼칩니다.