플러그인

Microsoft 공식 AI 코딩 에이전트용 .NET/C# skills의 fork이며 DeepSeek Harness 플러그인으로도 패키징됩니다. 개발, 테스트, 진단, 마이그레이션, AI 통합을 다룹니다.

각 턴에서 호출한 skill을 보여 주고 앱 안에서 skill을 설치·업데이트·제거합니다.

Bilibili 플랫폼/AI 자막을 추출하거나 외부·임베디드 자막, ASR/OCR을 대체 수단으로 사용해 Markdown, Word, PDF, TXT, SRT, JSON으로 출력합니다. 타임스탬프, 이중 언어 정렬, 품질 보고서를 제공합니다. Python 3.10+ 필요. 플랫폼/AI 자막에는 Bilibili SESSDATA cookie가 필요하며 OCR/ASR/PDF에는 ffmpeg, faster-whisper, LibreOffice 또는 reportlab이 필요합니다.

내·외탄도학 논문 재현 및 코드 생성 skill입니다. PDF 렌더링에는 LibreOffice Kit, 수식 OCR에는 vision API key(예: Qwen-VL)가 필요합니다.

skill에 tag를 지정해 필터링합니다. boolean tag expression이 선택한 하위 집합만 workspace나 대화에 전달합니다(예: `pdf + docx`, `aegis * plugin`). 제외된 skill은 설정 UI에서 숨기는 데 그치지 않고 model catalog에서 deny-shadow 처리됩니다. expression 밖의 skill은 수동으로 추가하거나 강제 비활성화할 수 있습니다. 내장 `tagging-skills`는 실행 중인 머신을 바탕으로 agent가 tag 집합을 도출하도록 안내합니다.

workspace의 OpenWiki를 DSH Web 오른쪽 사이드바에서 미리 봅니다. wiki 디렉터리를 감지하고 공식 `openwiki visualize` reader를 loopback port로 제공해 전용 탭에 삽입합니다. 설치된 openwiki·DSH 버전을 설정 가능한 최소 버전과 비교해 보여주고 registry에서 자체 업데이트를 확인합니다.

로컬 설치된 wps365-cli를 통해 WPS 365 클라우드 문서(smart documents 및 .docx/.xlsx/.pptx)를 읽고 씁니다. 쓰기 전 충돌을 확인하며 WPS 365 enterprise 계정이 필요합니다.

사용자가 선택 동의한 대화를 주제별 폴더와 관리되는 인덱스를 갖춘 구조화 Markdown 학습 노트로 저장합니다.

Windows x64 번역 도구입니다. 전용 사이드바 항목과 Workbench/Chat 화면, 텍스트·문서 병렬 번역, 화면 영역 번역, 최근 기록, host model 선택, 음성 입력 및 미리보기를 제공합니다. 문서 OCR은 CUDA를 사용하고 CPU로 대체할 수 있으며 화면 OCR은 CPU를 사용합니다. CPU와 CUDA 패키지를 동시에 활성화하지 마세요.

Windows x64 번역 도구입니다. 전용 사이드바 항목과 Workbench/Chat 화면, 텍스트·문서 병렬 번역, 화면 영역 번역, 최근 기록, host model 선택, 음성 입력과 미리보기를 제공합니다. NVIDIA 의존성이 없는 CPU OCR을 사용합니다. CPU와 CUDA 패키지를 동시에 활성화하지 마세요.

사람에게 보여 줄 글을 작성하는 작업을 검토합니다. write/edit 도구에는 human_facing flag가 필요합니다. 플러그인은 계층형 PROSE.md 규칙에 따라 백그라운드에서 글을 검토하고 주석을 stage한 뒤 전체 파일과 대조해 /humanize, /humanize-loop 또는 post-compaction으로 반영합니다. 주 session은 계속 작업합니다. /humanize-review는 요청 시 git 추적 파일을 일괄 검토합니다.

읽기 전용 JSONL 및 NDJSON viewer입니다. byte index, record 이동, 대형 record streaming preview를 제공합니다. DSH >=0.2.1-rc.2가 필요합니다.

DSH 패널에서 GitHub Pages 블로그를 관리합니다. Markdown 글을 tag별로 탐색하고 front-matter 양식이 있는 분할 편집기에서 수정한 뒤 변경 사항을 GitHub REST API로 하나의 commit으로 게시합니다.

중국어 Quarto Book을 작성·점검·출판하는 도구입니다. 9단계 장 작성, 구조·링크·그림 검사, 일관된 theme, 렌더링 승인 절차를 제공합니다. `type: book`인 repository에서만 로드되며 Quarto CLI와 Python 3이 필요합니다.

DSH용 GPT-SoVITS 음성 출력입니다. speak 도구와 /voice 명령, 답변 아래 읽기 speaker 버튼, 음성 전환·합성 조정·로컬 service 관리·voice pack 원클릭 설치를 위한 설정 탭이 있습니다. Windows 전용이며 학습된 weights와 Python 환경이 있는 로컬 GPT-SoVITS checkout이 필요합니다.

Microsoft Edge neural voice로 assistant 답변을 읽고 현재 읽는 문장을 강조해 들으면서 따라갈 수 있습니다. 설정에서 강조 배경색, 글자색, 불투명도를 각각 조정합니다. 모든 답변에 sound-wave 재생 버튼을 추가하고 일시 정지, 이전·다음 문장, 속도 조절, 자동 읽기를 제공합니다.

DSH 웹 앱의 양방향 음성 기능입니다. 통합 작성창에서 받아쓰고 speaker 버튼과 자동 읽기로 답변을 들을 수 있으며 모든 기기에서 작동합니다. DSH 0.1.7+, Node 22+, numpy와 requests가 있는 Python 3, TTS model, 마이크가 필요합니다.

DSH Web UI의 플로팅 바에서 Bilibili 동영상 오디오를 재생합니다. 대기열, 재생 위치 이동, 속도 조절과 CDN Referer 확인용 host 측 reverse proxy를 제공합니다.

dsh용 회의록 도구입니다. 대화마다 회의 하나를 다루며 기기에서 전사와 화자 분리를 하고 요점, 담당 업무, 손글씨 메모, 리뷰, 월간 점수를 같은 패널에서 관리합니다. SRT/Markdown/Word 내보내기와 다른 dsh가 가져올 수 있는 회의 zip을 지원합니다. 확인된 담당 업무는 사용자의 robot 설정에 따라 DingTalk/WeCom으로 한 번에 보냅니다. 인식 model을 바꿀 수 있고 더 강한 로컬 model은 파일에서 가져올 수 있습니다. 클라우드 인식은 기본적으로 꺼져 있고 동의 전에는 요청하지 않습니다. Word 출력은 Python과 python-docx가 필요하며 첫 실행 때 인식 model 28 또는 77 MB를 내려받습니다.

macOS와 머리 추적 기능이 있는 AirPods가 필요합니다. AirPods 머리 동작으로 DSH 권한 요청과 질문에 답합니다. 끄덕이면 허용·확인, 흔들면 거부하거나 선택 항목을 이동합니다. 세션 카드에서 macOS 메뉴 막대 companion app을 설치합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 오프라인 운율 분석입니다. transcript와 함께 말한 속도, 음높이, 쉼, 에너지를 보고합니다.

Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive, Standard Ebooks의 퍼블릭 도메인 작품을 제목·저자·등장인물·어렴풋한 줄거리로 검색하거나 EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown을 가져와 사이드바에서 들을 수 있습니다. Microsoft Edge 신경망 음성, 오프라인 Kokoro, 기기 음성을 지원합니다. 재생 위치를 기억하고 방금 들은 부분에 연결된 음성 메모를 남기며 DSH model과 책에 관해 대화합니다.

DeepSeek Harness용 도구 2개를 등록합니다. `doc_ocr`는 로컬 RapidOCR 또는 클라우드 Zhipu GLM-OCR로 스캔 PDF·이미지를 페이지별 텍스트, 대차대조 확인이 포함된 재무 표, 계약 조항 검색 결과로 변환합니다. `doc_preprocess`는 backend routing과 sha256 기반 증분 건너뛰기를 포함한 7단계 파이프라인으로 원본 파일 디렉터리를 Obsidian용 지식 베이스로 만듭니다. 대조 실패 숫자는 만들어 내지 않고 보고합니다. 로컬 engine에는 rapidocr-onnxruntime, pypdfium2, Pillow가 설치된 Python(`pip install -r requirements.txt`), GLM engine에는 ZHIPU_API_KEY가 필요합니다.

구조화 이미지 인식입니다. 로컬 sharp 측정과 클라우드 vision model을 한 번 호출해 설명, 좌표가 포함된 OCR, 객체 위치, 세밀한 속성을 반환합니다. fingerprint cache로 같은 이미지는 모델 할당량을 쓰지 않고 밀리초 만에 다시 반환합니다.