플러그인

테마 플러그인입니다. 다크/라이트 전환, 프리셋 테마 34종, 사용자 지정 테마 생성·공유·가져오기를 지원합니다.

단계별 model router. 정렬된 이미지/키워드 그룹 규칙을 가진 명명된 프리셋이 마운트된 모든 공급자와 모델에 걸쳐 각 에이전트 단계를 라우팅하며, 이미지 전사용 협업 플로우, 이미지 가드, 다중 플랜 쿼터 패널, 단계별 결정 관측 가능성을 추가합니다.

Codex 스타일의 세션 파일 변경 검토입니다. 턴별 카드(선택적으로 셸 편집 카드 포함, 합계는 턴 순변경량), 줄바꿈 없는 구문 강조 diff, 실제 줄 번호, 해당 줄 열기, 드래그 분할, 변경마다 앞뒤 3줄을 포함한 전체 파일 호버 미리보기, 턴별 원클릭 되돌리기, 툴바의 기록 크기 표시·삭제를 제공합니다. 기록은 세션별로 분할되며 중복 제거와 GC를 지원하는 콘텐츠 주소 스냅샷을 저장합니다. 밝은/어두운 테마는 DSH를 따르고 글꼴은 DSH와 설치된 스킨을 따릅니다(기기 글꼴과 px 단계 조절도 지원). 설정으로 전역 AGENTS.md에 간체 중국어로 생각하라는 규칙을 넣을 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 MySQL 커넥터입니다. 설정 페이지에서 여러 연결을 구성하고, 연결별 table allowlist와 쓰기 권한을 설정하며, composer에서 활성 연결을 전환하고, 모든 agent preset에 mysql_query / mysql_tables / mysql_execute 도구를 노출합니다.

DeepSeek Harness용 기술 문서 에이전트 프리셋: 자기 학습 템플릿 라이브러리를 통한 템플릿 기반 작성, 기술 문서용 AI 풍미 제거, 품질 보증 도구 키트(문서 감사, 문서 간 일관성, 번호 재정렬, 버전 동기화, PDF 및 Word 내보내기, 스크린샷 자동화).

DeepSeek Harness용 질문 주도 발견 연구 워크플로: QDD 에이전트 프리셋, 영구적인 수동 및 자동 실행, 감사 가능한 연구 패널을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 강화 ACP 서버: 블록 및 리즈닝 스트리밍, 사용량 텔레메트리, 모델/노력 스위칭, 권한 프리셋, 세션 재개/아카이브, 세션별 MCP 서버, Zed 파일/터미널 포워딩.

dsh용 엔지니어링 워크플로 에이전트 프리셋: 요구사항 명확화, 계획 승인, TDD, 병렬 서브에이전트, 검증된 완료의 5개 게이트 단계와 obra/superpowers에서 차용한 6개의 워크플로 스킬.

제품군 도구를 사전 설정 파이프라인(마스킹, 정리, 목록화, 패키징, 증명, AI 데이터셋 상태 점검, 정부 검사, 유통 평가)으로 연결하는 데이터 자산 오케스트레이션 엔진입니다. 증분 처리와 예약 실행을 지원합니다.

DeepSeek Harness용 Luna 페르소나 프리셋입니다. 표준 도구 전체를 사용하는 작은 악마 페르소나를 지각, 이해, 상태, 스타일, 조절, 기억의 결정론적 규칙 계층 6개와 파생 vitals 계층으로 구성합니다. 세션 간 기억 파일은 조건부 사용 및 억제 기능을 갖습니다.

Command Code: llm-pi-ai provider profile을 통해 Go/GOAT/Pro/Max 구독을 DSH에 연결합니다. 모델 동기화 미리보기, 즐겨찾기·숨김 모델, 모델별 reasoning 프리셋, 명시적 요청 진단, 사용량 알림, 설정 가져오기/내보내기, 웹 검색을 제공합니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션 프리셋입니다. 리드 에이전트가 내장 역할 목록에서 서브에이전트를 배정하고, 별도의 읽기/쓰기 레인 풀과 역할별 모델 바인딩을 사용해 공유 보드에서 보고를 모읍니다. go_work/continue/need_help/forward 도구, 트리 보기 패널, 설정 페이지를 추가합니다.

HTTP 클라이언트에서 DSH를 제어하는 API입니다. 워크스페이스, 세션(생성/프롬프트, 실시간 SSE 생성, 기록, 통계, TODO, 취소, 사용자 질의응답), 모델과 전역 기본값, provider, 에이전트 프리셋, 설정 네임스페이스, 스킬, 재개 가능한 분할 업로드가 있는 워크스페이스 파일을 위한 REST+SSE 47개 경로를 제공합니다. OpenAI 호환 /chat/completions, 내장 OpenAPI 3.0 사양, 대화형 요청 페이지도 포함합니다. 호스트 webServer와 도구만 주입하므로 DSH 웹서버(기본 /api/v1 접두사) 또는 별도 포트에서 실행하며 API 키 인증은 선택 사항입니다. 에이전트가 API를 쓰도록 가르치는 스킬도 포함합니다.

WeChat으로 로컬 DSH를 조작하는 self-hosted iLink bridge입니다. 지속적인 ACP session을 사용하며 context는 DSH에 유지되어 재개할 수 있습니다. 휴대폰 대화는 desktop workspace에 묶이고 이미지 인식, 파일 메시지(Excel/Word/PDF는 agent 자체가 파싱), 음성 전사를 지원합니다. 도구 승인은 WeChat 안에서 응답합니다(번호 카드, ask/allow/reject 정책; 120초 timeout은 reject). outbox helper로 어떤 process든 휴대폰에 메시지를 보낼 수 있습니다. 접근은 기본 strict(등록된 기기만 허용)이며 휴대폰 channel의 permission preset은 설정 가능합니다. bot을 공유하기 전에 README security 절을 확인하세요.

J-Space Cognition Suite SV1 네이티브 에이전트 프리셋 및 독립 실행형 Cordis 플러그인: 13개 모듈, 영속 컨트롤러, 분리된 워크스페이스.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.

13장의 δ-me13(Amphoreus) 역할 스킬 카드를 좌석 워크스페이스로 바꿉니다: 좌석별 테마와 배경화면, 첫 턴 스킬 주입, 채팅 스티커, 좌석별 메모와 프리셋, Alt+숫자 좌석 전환, 파견과 인수인계용 개요 캔버스. 스킬 모음 자체는 설정 가능한 로컬 디렉터리에서 읽으며 함께 제공되지 않습니다.

DSH Web용 모델 능력 관리자: thinking 레벨, 컨텍스트 창, 출력 상한, 입력 모달리티, 게이트웨이 호환 프리셋, EN/中文 UI.

DeepSeek Harness용 CLIProxyAPI 할당량입니다. 모델 선택기 옆에 링을 표시하고, 설정 패널에서 모든 계정의 할당량 기간, 요금제, 재설정 시간을 보여 줍니다.

DeepSeek Harness용 실시간 로컬 TTS: 음성 프리셋, 자동 읽기, 엔진 설정 어시스턴트, 읽어주기 버튼 및 GSV-TTS-Lite 엔진용 설정 패널.

DeepSeek Harness(DSH)용 중국 A주 대시보드입니다. 실시간 시세·지수, 전 시장 검색, 장중·선행 조정 캔들 차트와 F10 기업 정보, 주식/ETF/전환사채/LOF 보드, 보유 손익·가격 알림 watchlist, 13개 신호·7개 전략 스크리너, 상한가 심리계, 용호방, 3개 출처의 7x24 뉴스와 AI 주식 분석을 제공합니다.

dsh web용 Windows 시스템 트레이 런처로, 콘솔 없이 백그라운드 시작(VBS/powershell 체인), UI 열기/로그/아이콘 프리셋/로그인 시 시작/Harness 재시작 트레이 메뉴, 번들된 dsh-plugin-usage-meter의 원클릭 설치 및 업데이트, 그리고 Harness와 함께 트레이를 시작하는 dsh 플러그인 쪽을 제공합니다.

OpenSpec 변경을 위한 단계 게이트형 멀티 에이전트 파이프라인입니다. opx_* 도구 6개가 단계 상태 머신을 구동하고 developer/reviewer 프리셋 두 개가 구현과 검토를 맡으며, 번들 스킬 23개가 품질 기준을 정의합니다. full 모드는 분석과 구현 뒤 도구·작업·차원별 품질 검토를 실행하고, simple 모드는 구현 후 통합 품질 검토 한 번을 실행합니다.

지식 기반 기반 에이전트 프리셋: 위키 장기 메모리, 웹 KB UI, 관리 페이지 및 선택적 UI 개선.