플러그인

/trading-agent 뒤의 A-주식 다중 에이전트 분석, TradingAgents-AShare에서 이식되었으며, 14개 역할(애널리스트, bull/bear 토론, 리스크 리뷰, 트레이더)을 harness LLM 라우트를 통해 실행합니다.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

"Deep diving..." 상태 행에 선택 가능한 애니메이션 스킨을 추가하며, 설정 가능한 크기와 선택적 상태 텍스트 교체 포함.

DeepSeek Harness용 자기 진화 플러그인: 에이전트 실행을 관찰하고 LLM을 통해 자체 자산 개선을 제안하며, 각 제안을 샌드박스 시험 에이전트에서 검증하고 검증된 변경만 적용합니다. 버전 관리 원장과 회귀 시 자동 롤백을 갖춥니다.

DeepSeek Harness 전용 Windows 전용 컴퓨터 사용입니다. 가상 화면을 캡처하고 PowerShell 및 Win32 SendInput으로 구축된 9개의 도구를 통해 마우스와 키보드를 제어합니다. picturereader와 페어링하여 텍스트 전용 모델이 스크린샷-분석-실행-검증 루프를 완전히 로컬에서 완료할 수 있습니다.

Memo — DeepSeek Harness 에이전트를 위한 세션 메모리 검색: 공식 sessionQuery 서비스에서 세션 간 전체 텍스트 검색(memo_search), 증류 노트(memo_remember), 코퍼스 통계(memo_stats)를 제공합니다. 인프라 없이 로컬 우선.

iLink 프로토콜을 통한 DeepSeek Harness용 양방향 WeChat 브리지: QR 스캔으로 개인 WeChat을 바인딩하고 채팅 박스에서 로컬 DSH 에이전트와 채팅(텍스트, 이미지, 음성-텍스트, 파일); 웹 설정 패널이 바인딩/시작/중지/상태를 처리하고, 프로젝트-세션 바인딩은 데스크톱에서 대화를 계속하며, 능동 wechat_notify 푸시는 스로틀링을 포함하고, 순수 Node 데몬이 Windows/macOS/Linux에서 실행됩니다.

DeepSeek Harness용 AI 점술 스킬: 풍수, 관상, 사주, 띠, 일일 점괘 및 중국 황력을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 Agent Experience Network, 트레이스 및 라이브 매니페스트에서 태스크 레벨 경험을 추출하고, H0-H4 증거로 등급을 매기며, 호환성으로 발견하고, 명시적 리뷰 후에만 승격합니다.

세션 인계 및 컨텍스트 관리: 구조화된 인계 문서(export/resume/status)를 통해 새 세션이 원활히 이어서 작업할 수 있으며, 활성 컨텍스트 정리도 지원합니다(공식 compaction API를 통한 acp_* 도구와 모델 작성 요약).

실시간 멀티 에이전트 세션 활동을 Web UI 측면 패널의 픽셀 아트 사무실로 렌더링한다 - 각 세션은 바쁠 때는 책상에서 타이핑하는 소/말 작업자이고, 한가할 때는 돌아다니며, 클릭해서 보는 작업 모니터와 자리에서 바로 승인 카드를 제공한다.

DSH 업데이터 + Settings의 공식 docs 동기화: @deepseek-ai/dsh를 한 번에 npm 업데이트하고 실시간 진행 상황(npm 출력 스트림, 경과 시간 타이머, 단조 증가 바)을 표시하며, 실행 중인 인스턴스만 건드리는 다중 복사본 보호, git pull을 통한 소스 트리 모드, Windows에서 PowerShell 7 원클릭 설치, 공식 docs/의 증분 동기화와 진행률 표시, 그리고 dsh_docs_search / dsh_docs_read 모델 도구를 제공합니다.

지도 및 경로 탐색 도구입니다. 기본적으로 무료 OSM/OSRM 데이터를 사용해 운전/대중교통/도보/자전거 경로 계획, 지오코딩, POI 검색을 제공하며, 중국 지역 커버리지를 높이기 위한 선택적 Amap(高德) 키도 지원합니다.

DSH 에이전트를 위해 context7.com에서 버전 고정된 최신 라이브러리 문서와 코드 예제를 context7_search 및 context7_get_docs 툴로 가져옵니다.

전송 전에 한도 초과 요청을 대기열에 넣는 사전 예방적 제공자별 토큰 버킷 속도 제한으로, 업스트림 429 오류를 방지합니다.

nuphus-mcp 공식 DSH 플러그인(nuphus-mcp 메인테이너 제작): PaddleOCR 요소 인식 및 Chrome CDP 브라우징을 갖춘 데스크톱 및 브라우저 자동화(38개 도구), 영구 stdio MCP 자식 프로세스를 통해 동작

계획을 수립하고 모델이 고정된 전문가 서브에이전트(explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council)에 작업을 전달하는 Orchestrator 에이전트 프리셋을 설치합니다. 명명된 모델 프로필은 omoslim CLI로 전환하며, Web 인스펙터 버튼으로 현재 서브에이전트 모델을 표시합니다.

dsh-checkpoint-rewind가 생성한 체크포인트를 시간 노드 타임라인으로 탐색하고, 임의의 두 시점 사이의 파일별 라인 diff를 보여준다. 세션 로그의 trace replay를 지원해 스냅샷 생성기가 필요 없고, 미리보기 우선 워크스페이스 롤백과 단일 실행 되돌리기를 /diff 및 /rollback 명령, JSON HTTP API, GUI 패널로 제공한다.

DeepSeek Harness용 로컬 OCR: 이미지를 붙여넣기/첨부하여 PP-OCRv5 + ONNX Runtime으로 텍스트를 추출, 완전 오프라인. TUI (cc-tui) 및 Web 지원.

Pi 프롬프트 템플릿을 DeepSeek Harness 슬래시 명령으로 노출합니다

DSH web GUI에 내장된 완전한 로컬 우선 이슈 보드입니다. Kanban / 목록 / Gantt / 워크플로 / 대시보드 뷰, 작업별 AI 채팅, 첨부 파일과 라벨, dsh-routines로 구동되는 todo 작업의 자동 할당을 제공하며, 데이터는 로컬 SQLite에 저장됩니다(dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

DeepSeek Harness용 Web Audio 라이프사이클 알림: 구성 가능한 10가지 이벤트, 저소음 기본값 3가지, 이벤트별 사용자 지정 사운드를 제공하며 오디오 에셋은 포함되지 않습니다.

텍스트 전용 DSH 세션을 위한 온디맨드 비전: 이미지는 마커로 변환되며, vision_describe 도구가 이미지와 질문만 OpenAI 호환 비전 모델로 전송합니다