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DSH 웹 UI용 macOS 유리 스타일의 플로팅 DeepSeek 사용량 패널: platform.deepseek.com/usage를 열지 않고 공식 잔액과 토큰 사용량(오늘, 세션, 24시간 부드러운 추세, 모델별)을 실시간 표시. · DSH 프로스트 유리 사용량 패널: 공식 잔액 + 토큰 사용량

Workflow One - DeepSeek Harness(dsh)를 위한 시각적 AI 워크플로 오케스트레이터: 멀티 에이전트 DAG, 라이브 실행, 복구, Feishu 연동(단일 패키지 에디션)

설정의 Skills & MCP 섹션: 실시간 디렉터리 감시로 스킬 탐색, 생성, 편집, 삭제, frontmatter 정책 키로 디스크의 모든 스킬 로드 토글, 로컬 폴더 또는 GitHub 저장소를 추가 스킬 스캔 루트로 등록, 프로필 패치의 MCP 서버 행 편집, Claude Code 또는 Codex에서 MCP 설정 가져오기, 큐레이션된 스킬 저장소 및 MCP 서버 마켓에서 설치.

휴대폰을 실시간 DeepSeek Harness Web 세션에 연결하는 Telegram 모바일 리모컨: 워크스페이스→세션 선택기(/sessions), 직전 질문/답변을 위한 /last, 모델 전환 /model, 네이티브 리치 메시지 답장을 제공.

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.

상세 열에 있는 프로젝트 파일 탐색기입니다(다중 선택, 드래그 이동, 업로드, 다운로드, 이름 변경, 휴지통, 시스템으로 열기). Markdown/HTML/JSON/CSV/노트북/PDF에 대한 세션 내 읽기 전용 미리보기 탭과 코드 하이라이팅, 실시간 모델 처리량 배지, 여러 줄 GoalBar를 제공합니다.

DSH 세션용 휴지통: 사이드바 삭제 아이콘, 다중 선택 복원 및 영구 삭제, 활성 세션 보호.

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.

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.

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

상품 촬영, 가상 착용, 배경 편집, 영상 제작을 위한 무한 캔버스 이커머스 비주얼 워크스페이스로, Harness 대화와 실시간으로 동기화됩니다.

Session의 서브에이전트와 지속 워크플로우를 위한 프로젝션 기반 실시간 DAG: 상태 및 탐색, 결정적인 깊은 체인 레이아웃, 맞춤/이동 캔버스 컨트롤, 현재 세션 노드 재배치를 제공합니다.

웹 설정 패널에서 전역 ~/.dsh/AGENTS.md 규칙을 편집하며, 저장 즉시 반영됨.

DeepSeek Harness용 세션 변경 검토 플러그인: 세션별로 write/edit 도구 호출을 추적하고 사용자 지정 가능한 색상으로 라인 단위 diff를 렌더링합니다. 세션 격리, 서브에이전트 집계, SSE 실시간 업데이트를 지원합니다.

에이전트 팀: 이름이 지정된 수명이 긴 팀원을 생성하고, 공유 작업 목록, 멤버 메일함, 가상 작업 공간으로 조정하며, 팀룸 탭에서 팀을 실시간으로 확인.

더 나은 폴드 바: 도구 호출과 Think 세그먼트를 자동으로 스텝 폴드 바로 접고, 완료된 각 턴을 라이브 메트릭(지속 시간, TTFT, 토큰, tok/s, 캐시 히트)이 포함된 단일 턴 헤더로 축소하여 최종 요약만 보이게 합니다. 애니메이션 포커 카드를 기본 제공되는 커스터마이즈 가능한 리딩 아이콘(실행 중 슈트 순환 카드 애니메이션, 접힐 때는 덱, 펼쳐질 때는 부채 포함), 공식 폴드 모드용 설정 행, 신규 및 구버전 DSH 모두 호환. DSH 소스에 대한 침입 없음.

연결 기능만 제공하며 자체적으로 화면에 그리는 것은 없습니다. DeepSeek Harness 세션 이벤트를 구독해 작업 상태를 12단계(planning / thinking / executing-tool / streaming / waiting-input / voice / awaiting-approval / complete / error / paused / idle / heartbeat)로 변환한 뒤 각 상태를 데스크톱 펫 백엔드 http://127.0.0.1:8000/api/plugin/dsh/ingest 로 POST합니다. 창은 없고 API 키나 토큰도 필요 없습니다. Mao Live2D 펫 앱을 별도로 설치하고 실행해야 합니다(자체 PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+가 필요한 Windows Electron 앱). 앱이 없으면 데이터를 보낼 대상이 없습니다.

DSH 기본 재시도에 요청 재시도, 턴 자동 이어쓰기, 무응답 감시를 추가합니다. 실시간 카운트다운 배너, 토스트 알림, 사용량 대시보드도 제공합니다.

로컬에 로그인된 모든 WorkBuddy 계정을 DeepSeek Harness의 자동 페일오버 모델 풀 하나로 통합(멀티 계정 로테이션, 실시간 크레딧, 모델별 크레딧 배수와 무료/야간 할인 태그가 있는 모델 카탈로그).

DSH Web GUI용 Android 실기 디버깅 워크벤치: 심각도/키워드 필터 및 크래시 스냅샷이 포함된 자동 첨부 logcat, 원격 탭/스와이프/텍스트 제어가 가능한 라이브 온디바이스 화면 캐스팅, memory/proc/frida 리버스 엔지니어링 툴셋, 에이전트 도구 30개.

DeepSeek Harness(DSH)를 위한 AI 네이티브 브라우저 워크스페이스로, 멀티탭 브라우징, 실시간 페이지 주석, 가벼운 코드 편집, 워크스페이스 미리보기, 웹과 데스크톱에 걸친 에이전트 지원 반복 작업을 결합합니다.

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.

헤더 할당량 배지와 사용량 모니터링 탭을 제공합니다. 공급자별 실시간 잔액/남은 할당량과 재설정 카운트다운, 요청, 토큰(입력/출력/캐시 읽기/캐시 쓰기), 캐시 적중률, 추정 비용 및 평균 지연 시간을 세션, 공급자, 모델, 클라이언트별로 추적하며, SQLite에 로컬 저장하고 기기 간 가져오기/내보내기를 지원합니다.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.