플러그인

에이전트의 파일 변경 사항을 dsh-better-sidebar 사이드바 탭 또는 채팅 턴 끝 행으로 검토 — 행 수준 diff와 실행 취소.

DSH Web GUI용 모바일 UI 셸: 데스크톱 3열 레이아웃을 터치 친화적인 폰 레이아웃(오버레이 드로어, 드래그 가능한 FAB, 전체 화면 대화상자, 무한 스크롤 기록)으로 변환, 1024px 뷰포트 이하에서 적용, 데스크톱 영향 제로. - dsh-mobile-gate 위에 구축된 DSH용 완전한 모바일 PWA: 안전한 원격 접근 게이트웨이, 홈 화면 설치(manifest + service worker), 오프라인 기능, 터치 제스처(당겨서 새로고침, 가장자리 스와이프 뒤로, 핀치 줌 폰트), 에이전트 완료 푸시 알림, 터치 퍼스트 레이아웃 — 데스크톱 영향 없음.

DeepSeek Harness 웹 재시작 복구: 크래시 또는 재시작 후 중단된 에이전트 턴이 자동으로 계속됩니다(호스트 측 agent/created 리스너, 브라우저 타이밍 경쟁 없음).

DSH 답변 내 클릭 가능한 파일 경로: Codex 스타일 인라인 열기, 파일 관리자에서 보기, 턴 끝에 표시되는 언급된 파일 칩 목록

선택한 Git 범위(베이스 브랜치, 커밋되지 않은 변경, 특정 커밋 또는 사용자 지정 지시)를 검사하는 독립적인 네이티브 서브에이전트를 생성하는 /review, /review-status, /review-cancel을 추가하고, 현재 대화에 발견 사항 보고서를 반환합니다. 출력은 호스트 로케일에 따라 영어 또는 중국어입니다.

DeepSeek Harness 에이전트를 임의의 캐릭터로 변환: 글로벌 코스프레 스위치, JSON 임포트/익스포트가 가능한 SillyTavern v2 롤 카드, 중립/롤 사고 스타일 토글, 내장 스킬을 통한 자연어 카드 작성.

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.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

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.

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.

통계 표시줄 출력 속도를 207(122) tok/s처럼 두 값으로 바꿉니다. 괄호 밖은 첫 토큰 이후 디코딩 속도, 괄호 안은 첫 토큰 지연을 포함한 전체 요청 속도입니다. 누르면 턴, 단계, TTFT, 단계별 시간이 표시됩니다. 기본 session-stats 항목을 대체합니다. DSH 0.2.1-rc.5 이상 필요.

DSH 웹 GUI 오른쪽 아래에 고정되는 GPT/ChatGPT 페르소나 데스크톱 펫입니다. 잔액, 오늘 사용량, 피크/비피크 요금, 턴별 비용을 표시합니다. 편집 가능한 말풍선(텍스트, 잔액, 사용량, 요금, 이미지, 랜덤 문구, 가중 선택), 줄별 스타일/글꼴, 플로팅 빠른 편집, 효과음, 사용자 지정 캐릭터 그림/애니메이션/오디오, 스냅/뒤집기를 지원합니다. 5개 그룹에 GPT풍 문구 54개. 라우트, bundle id, 데이터 파일이 독립 네임스페이스라 고래/Xiaoke 위젯과 함께 실행됩니다. MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget(MIT)의 파생물입니다.

Huawei Cloud CodeArts를 DeepSeek Harness에 연결합니다. 내장 OAuth2 로그인(PKCE + DPoP) 또는 토큰 붙여넣기를 지원하며 CodeArts 모델을 대화창에서 쓸 수 있습니다. CodeArts credit API에서 계정별 잔액·만료 예정 크레딧·일일 출석을 읽고 요청·토큰 수는 로컬에서 집계합니다. 입력창 아래에 계정별 크레딧 팝오버를 표시하며 잔액 표시와 upstream 대기열 안내는 설정에서 각각 끌 수 있습니다.

DSH 한 줄 초안을 역할·목표·제약·출력 형식이 포함된 작업 개요로 확장합니다. linshenkx/prompt-optimizer를 바이트 단위로 검증해 포팅했으며, 3개 모드와 동일한 10개 템플릿을 제공합니다. 기록은 동의 후에만 저장하고 버전 연결과 구조 비교를 지원합니다. 실행마다 토큰 사용량을 표시하며 클릭 없이는 저장하거나 보내지 않습니다.

전용 Obsidian 볼트에 순수 Markdown 형식의 프로젝트 문서와 장기 기억: 6개의 mem_* 도구(search, read, write, log, brief, admin), 세션 첫 단계에서 한 번의 예산이 할당된 회상 주입, 완료된 턴의 자동 증류. Obsidian이 실행 중일 필요는 없으며, 플러그인을 제거해도 볼트는 읽기 가능한 상태로 유지됩니다.

이벤트별 사운드 알림: 턴 완료, 승인, 질문, 플랜 리뷰, 목표 차단, 작업 실패 각각에 고유한 사운드와 볼륨이 부여되며, Web UI에서 구성 가능(내장 신스, 음소거 또는 로컬 오디오 파일).

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH 이중 언어)용 Expert-mode 에이전트 프리셋: 수석 코디네이터와 17명의 도메인 전문가 서브에이전트의 자동 작업 위임. 기능: 태스크보드 스케줄러(파일 시스템 상태 머신 pending/ready/running/done/failed, 의존성 DAG, 원자적 클레임, 재시도, 충돌 복구), 품질 게이트(고위험 작업의 5단계 파이프라인: 요구사항 명확화, 구현, 검증, 독립 검토, 통합, 2라운드 재작업 한도), Five-Anchor 제약(턴별 검토/수렴/드리프트 방지/협업 확인/자원 인식), Near-distance Guidance(전문가별 ID/작업/출력 템플릿), 점진적 공개(약 28% 토큰 절약), 전문가 영속성, 전문가 간 파일 메시지 버스(직접 P2P 통신, 코디네이터 중계 0), 상호 검토, 경험 풀, 단순 작업 패스트 트랙, 자동 재시도를 통한 장애 복구. 전문가: 데이터 분석가, 카피라이터, 법무 검토, PM, 프론트엔드, UI/UX, 아키텍트, 소셜 미디어 운영, 그로스 해커, 퀀트 금융, 금융, 백엔드, DevOps, DB, QA, 보안.

DeepSeek Harness 자체의 빠른 모드입니다. 같은 모델과 reasoning effort를 유지하면서 프롬프트만으로 출력 token을 줄입니다. 기본값이 켜진 것은 출력 규율 스위치뿐(late mode, step 4부터 작동)이며 나머지는 꺼져 있고 각각 따로 켤 수 있습니다. 도구 출력이 길면 trim 스위치를 켜세요. 단일 머신 측정이며 리더보드가 아닙니다. 긴 출력 작업 30쌍은 trim에서 벽시계 시간 0.756x, 출력 token 21% 감소; 실제 pallets/click PR 6건의 24쌍은 0.805x, 23% 감소. 공식 SWE-bench Lite 정의를 자체 harness로 측정하면 개선이 없습니다(8개 인스턴스, 독립 3회, 합계 72쌍: 시간 0.933x/token 0.903x, 시간 구간은 여전히 1을 가로지름; 같은 설정도 단일 실행 간 30% 차이). trim 단독보다 trim에 다른 스위치를 더하면 결과가 나쁩니다. 수치와 재현 방법은 저장소에 있습니다.

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

Jev 판단을 세 가지 자동 동작으로 바꾸는 DeepSeek Harness 플러그인 — 요청과 관련된 세그먼트로 과대한 도구 출력을 잘라내고, 가져온 페이지에서 모델을 겨냥한 지시를 선별하고, 다음 단계에 맞는 스킬을 고릅니다 — 여기에 jev_ask와 jev_gate 도구, 재시작 후에도 남는 판단 원장, /jev-status 보고서를 더합니다. TypeSafe API 키가 필요하며, 키가 없으면 아무 동작도 하지 않고 아무것도 전송하지 않습니다.

AI 스타일 패턴을 제거하고 개인 음성에 맞추는 작성 도구. 8개의 결정론적 툴이 텍스트를 스캔하고 샘플에서 스타일 지문을 구축하며 재작성 브리프를 반환합니다.

실제 프로필을 건드리지 않고 일회용 프로필에서 DSH 플러그인의 격리된 설치 및 스모크 테스트 드라이브를 실행하여 구조화된 통과/실패 기록과 배치 매트릭스를 반환합니다.

DeepSeek Harness Web UI용 플로팅 데스크톱 펫으로, 대기 중 숨쉬기, 가끔 방향 전환, 무작위 동작, 화면 배회를 보여줍니다.