플러그인

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 영구 멀티스텝 작업 스택입니다. `focus_task` / `focus_complete` / `read_focus`와 `/focus` 명령을 제공하며 자동 프롬프트 주입은 전혀 없습니다.

컨텍스트 포화도 구간, 모델 윈도에서 계산한 세션별 압축 임계값, 캐시 읽기·쓰기 요율 기반 단계별 비용, 캐시 적중률, 피크·비피크 요금이 반영된 DeepSeek 잔액, 원클릭 인계 기능을 제공합니다. 모델을 호출하지 않으며 토큰을 쓰지 않습니다.

Prompt library stored in the plugin config, with a Settings page and a composer picker: the ticked prompts are injected into every model step of that session, and a subagent inherits the selection of its nearest ancestor session.

Clickable next-step suggestions under every reply; one click sends that sentence as your message.

네트워크 접근 없이 RDKit으로 만든 stdio MCP 서버 dsh-mol을 DSH 프로필에 등록합니다. 12개 도구: 사람이 읽을 수 있는 진단과 문자 위치를 제공하는 3단계 SMILES 검증, 분자 특성, 약물 유사성·구조 경고, PNG/SVG 구조 렌더링, 다중 분자 그리드, SMILES·InChI·InChIKey·MOL·SDF·분자식 변환, 단계별 변경 로그가 있는 표준화, 중복 제거, SMARTS 부분구조 검색, 지문 유사도, 거부된 모든 행을 보고하는 일괄 정리. 패치는 서버만 등록하며 도구는 먼저 설치해야 하는 Python 패키지에 있습니다. README의 `pip install` 또는 소스 설치 경로를 사용할 수 있고 PyPI 공개 전에는 소스 경로가 동작합니다.

DeepSeek Harness용 프로젝트별 메모리입니다. 각 workspace의 세션 첫 단계에서 PROJECT.md, DECISIONS.md, SESSIONS.md를 자동 생성하고 디스크에서 다시 읽으며 변경되거나 압축으로 빠졌을 때만 재주입합니다. memory_checkpoint로 분류 저장하고 작업했지만 기록이 없으면 턴 끝에 제한적으로 알립니다. memory_read는 실시간 로그와 아카이브를 읽고, memory_search는 의존성 없는 BM25로 검색합니다. 로그는 200개 제한이며 초과분은 SESSIONS-archive.md로 옮겨 컨텍스트에 넣지 않지만 열람·검색·항목별 복원이 가능합니다. 설정은 workspace/경로 필터, 세 파일 및 아카이브 읽기 전용 보기·새로고침, workspace별 JSON 내보내기/가져오기, 2단계 삭제, AGENTS.md 지침 블록 수정·제거, PROJECT.md 오래됨 알림을 지원합니다. 상태 칩은 동기화를 보여 주고 클릭 시 파일을 만듭니다. 의존성·벡터 저장소·임베딩·모델 호출 없음.

Keeps a pool of models and routes every agent step to one of them with its reasoning effort set — configured by clicking in the composer, no JSON needed. The router takes over the composer's model cell, so one control shows the session's model and reasoning effort alongside the router's own settings. Three authorization scopes (model / effort / full) where a manual pick only counts in the scope that owns it, and in effort scope the router is bound to the one model you choose. Task presets with per-model weights, vision routing for image steps, session signals (active todo, context pressure, token budget, subagent depth), and an optional semantic task classifier. Thinking stays on, because DeepSeek rejects a thinking-enabled request whose history contains a tool call made with thinking off.

DeepSeek Harness 에이전트를 위한 워크스페이스 드리프트 인식: 외부/사용자 파일 변경을 감지해 단계 경계에서 에이전트 컨텍스트에 주입합니다.

DSH 실행 중 턴 상태 표시줄을 개인화: 순환식 이중 언어 명언, 설정 가능한 애니메이션 로딩 아이콘(5가지 스타일 x 3가지 크기) 및 활성 테마 색상에 대한 원클릭 매칭, 모두 일반 설정 패널에서 제공되며 # 中文 / # English 섹션 명언 편집기를 포함합니다. 의존성, 빌드 단계, 설정 파일 없이 제공됩니다.

Process management: brings ntd-style processes (multi-stage, multi-step agent workflow templates) into the dsh web UI — browse, edit, validate, import/export and AI-generate processes; the built-in library is read-only while the personal library is writable with live file sync, and agents read the library through process_* tools and advance work stage by stage.

아카이브된 세션 관리자: '아카이브된 세션' 설정 페이지에서 아카이브된 세션을 나열하고 각각을 복원하거나 영구 삭제할 수 있습니다(2단계 확인).

DeepSeek Harness의 명시적인 세션 간 작업 상태: 호스트 이벤트 또는 모델 가시 work_state 도구로부터 자동으로 캡처되는 목표, 결정 및 다음 단계. /checkpoint으로 검사 가능.

DSH 웹 클라이언트에 Reading 탭을 추가하여 프로세스 단계와 실시간 추론을 소스 순서대로 표시하고, 성공한 턴을 최종 답변으로 축소하며, 원래 탭, 작성기 및 도구를 그대로 유지합니다.

드래그 가능한 링 게이지로 모델 출력 속도(tok/s)를 실시간 표시하고, 펼침 패널에서 단계별 속도, TTFT, 캐시 적중률, 캐시 읽기/쓰기, 추론·입력 토큰, 모델, 누적 토큰을 보여줍니다.

원스텝 GitHub 업로더: git을 초기화하고, README를 자동 생성하거나 개선하고, 저장소 토픽을 설정하고, 로컬 프로젝트를 GitHub에 푸시합니다.

DeepSeek Harness용 컨텍스트 관리자: 모든 턴을 우선순위로 정렬된 기록으로 자동 요약하고, 이를 고정된 세션 간 노트 및 사용자 지정 텍스트와 함께 각 모델 요청에 주입하며, 크기에 관계없는 실제 대화 범위를 요약으로 접어 토큰을 절약합니다. 영구적이며 재시작에 안전합니다. 참고: 수동 다단계 설치 — 세 개의 패키지 폴더를 profiles/node_modules에 복사하고 제공된 cordis.patch.yml 행을 추가한 뒤 DSH를 재시작하세요. 표준 원클릭 설치는 아닙니다.

한 세션의 실행을 턴, LLM 단계, 도구, 스킬, 서브에이전트, 코드 변경, 테스트로 이루어진 대화형 DAG로 렌더링하는 Graph 탭을 추가하며, 실시간 상태, 재시도 집계, 임계 경로, 트래젝터리 연결을 제공합니다.

항상 적용되는 ADHD 친화적 출력 형식입니다. system prompt 섹션 하나로 행동 우선의 번호 목록과 구체적인 시간 예측을 만들고, adhd_on / adhd_off / adhd_status 도구로 재시작 후에도 모드를 유지합니다.

데이터 소스 프록시를 통해 메트릭을 조회하는 읽기 전용 Grafana 도구: 인스턴스 상태, 데이터 소스 목록, 즉시 및 범위 PromQL 쿼리, 현재 알림 상태, 프로비저닝된 알림 규칙을 제공합니다. 범위 쿼리는 포인트 예산으로 다운샘플링되며, 이를 초과하는 명시적 step은 조용히 변경되지 않고 거부되므로 모델이 요청하지 않은 해상도의 데이터를 받지 않습니다.

DeepSeek Harness용 트레이딩 터미널 스타일의 비용 추적기: 사이드바에 잔액과 오늘 지출, 단계별 위안화 비용 표, 피크/비피크가 반영된 공식 가격 자동 동기화, 세션 간 및 일별 요약, 도구 단위 비용 귀속, 비용 예측을 제공합니다.

대화형 Markdown 마인드맵 작업 공간입니다. 전체 문서를 단계별로 편집하고 오른쪽의 실시간 시각화와 동기화하며, 작업 디렉터리에서 마인드맵을 열어 관리하고 내보낼 수 있습니다.

DeepSeek Harness(dsh)용 Linux 커널 개발 도메인 플러그인: 검증 피라미드 L1-L4를 모델 대상 도구로 제공 + 그래프 계층 거버넌스(anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md 계약을 시스템 프롬프트 섹션으로 사용. 순수 JS, 빌드 단계 없음.

Aseprite 스타일 픽셀 아트 스튜디오: AI가 선택 영역, 레이어, 애니메이션 프레임, 그라데이션, 대칭 및 참조 레이어와 함께 스트로크별로 스프라이트를 그리며, 각 단계가 ANSI 터미널 프레임으로 실시간 렌더링됩니다.