플러그인

로컬 사용량 원장입니다. 이 기기의 세션 로그를 읽어 일별/모델별/워크스페이스별 토큰 소비, 캐시 적중률, 도구와 채팅 비율, 예상 비용을 표시합니다. 앱에서 모델별 가격을 편집할 수 있습니다.

DSH 작성기에 사고 단계 바(normal/strict/max)를 추가합니다. 배타적인 루프 모드의 세 단계는 자기 검토를 3/5/8회 수행하며, 어느 쪽에도 추가할 수 있는 반대 검토 토글이 있습니다. 모델은 clarify_tier 및 forge_level 도구로 현재 단계를 읽습니다.

DSH 작성기 아래에 ✦ 버튼을 추가합니다. 설정된 기본 모델을 한 번 호출해 원래 의도와 언어를 유지하면서 초안을 더 완성도 높은 프롬프트로 바꾸고, 전송하지 않은 채 작성기 내용만 교체합니다.

DeepSeek Harness 창 가장자리를 따라 흐르는 혜성 모양의 빛 띠입니다. 최대 4개를 동시에 표시하고 세션별 모델에 따라 색을 지정합니다. 답변을 기다리는 동안 방향이 반전되며 대화가 끝나면 작성기나 워크스페이스로 돌아갑니다.

작성기의 Polish 버튼이 현재 대화에서 이미 쓰는 모델로 초안을 다시 씁니다. 네 가지 스타일, 구체적 사실을 그대로 보존하는 충실도 가드, 원클릭 되돌리기를 제공하고 자체 API 키는 필요 없습니다.

API Hub: DeepSeek Harness 안에서 로컬 API 제공자(key, model, 잔액)와 skill을 관리하고 호출합니다.

검색 기능과 제공자별 그룹을 갖춘 DSH composer model picker 대체 도구입니다.

DSH Web 플러그인: 모델 제공자의 quota와 사용량을 실시간 표시합니다(DeepSeek / GLM Coding Plan / OpenRouter / Kimi Coding Plan + 사용자 지정 어댑터).

명시적으로 펼칠 때 선택한 네이티브 DSH 채팅 영역 아래의 로컬 EPUB, TXT, Markdown 소설을 표시합니다. 실제 추론과 도구 출력을 보존하고 소설 텍스트를 모델에 보내지 않습니다. DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0이 필요합니다.

원신 계정 하나의 캐릭터, 특성, 무기, 성유물, 기원 기록을 단일 snapshot으로 읽어 6개 agent tools와 6탭 패널로 제공합니다. 성유물 부옵은 공개 게임 내 캐릭터 전시에서 가져옵니다. 평가는 CV와 캐릭터별 weight model 및 6단계 등급을 제공하고, 기원 분석은 천장, 운 등급, 기원 pool별 진행도를 다룹니다. 캐릭터·무기·기원 기록을 읽으려면 Miyoushe QR 로그인이 필요합니다. 전시 데이터는 UID로 공개됩니다.

DeepSeek Harness용 치비 고래 메이드 펫입니다. model 생성 중 흰쌀밥을 먹고 DSH 창 안이나 macOS/Windows 데스크톱 어디서나 살며 턴 사이에는 보물을 찾으러 잠수합니다. Windows desktop overlay는 설치 시 컴파일되며 swiftc 또는 .NET SDK가 없으면 건너뜁니다. 그러면 펫은 DSH 창 안에 머뭅니다.

DSH용 Git 그래프 플러그인입니다. 저장소 트리와 SVG 레인 기록(곡선, 병합 다이아몬드, ref 배지, 끝 표시, 내보내기)을 dsh-better-sidebar 탭에 보여줍니다. 모델에 전달되는 규칙 기능은 기본 프레임워크 7개 또는 자체 템플릿을 지원하고 기본 항목을 숨길 수 있으며, 모든 모델 단계에 삽입되어 최근 커밋 20개와 대조됩니다. 업스트림 플러그인과 /git 접두사를 공유하므로 둘 중 하나만 선택하세요.

Agent Settings: 사이드바에서 재사용 가능한 sub-agent profile을 관리합니다. 각 profile에 사용 조건 설명과 고유한 provider/model route를 설정하면 에이전트가 해당 profile을 subagent로 시작할 수 있습니다.

로컬 비생성형 의사결정 계층입니다. phocinae_ask와 phocinae_gate가 소형 결정 모델의 보정된 신뢰도와 형식화된 판정을 반환하며, 불확실할 때는 fail-closed 방식으로 상위 처리에 넘깁니다. loopback 8155 포트에서 phocinae-server를 실행해야 합니다(pip install phocinae-server). Phocinae-Largha-150M-v1 모델이 필요합니다.

DeepSeek Harness 설정을 위한 장기 메모리 상자입니다. 한 번 입력하면 새 세션마다 이어집니다. 0.3.0에서는 대략적인 메모를 5개 섹션의 요구사항 문서로 확장할 수 있습니다. 사용자의 요구는 그대로 보존하고 모델이 추론한 내용은 삭제 가능한 推断으로 표시하며, 열어 둔 항목을 임의로 결정하지 않고 나열합니다.

설정 → 모델에 연결 테스트 패널을 추가합니다. 배포 모델 카탈로그를 읽고 설정된 각 모델에 Host LLM 서비스를 통해 최소 채팅 왕복(짧은 “ping”, 작은 출력 한도)을 한 번 보내 실제 요청으로 연결을 확인합니다. 각 행에 성공/실패, harness 오류 코드(NO_ADAPTER, MISSING_CREDENTIAL, AUTH, RATE_LIMIT, TIMEOUT 등), 첫 토큰/전체 지연 시간을 표시합니다. 단일 모델 또는 3개 동시 전체 테스트를 지원합니다. 자격 증명은 Host 프로세스 안에서 확인되어 브라우저로 전달되지 않습니다. 동일 출처 제한과 요청 본문 크기 한도가 있는 경로에서 모델별로 독립 프로브를 수행합니다. 순수 JS, 빌드 단계 없음, MIT.

Meta Muse Code 구독을 DSH 모델 공급자로 추가합니다. 번들된 Meta 경로를 설정 > 모델에 선언하고 Muse Wonder를 포함한 계정 채팅 카탈로그를 모델 선택기에 동기화합니다. 로그인 카드와 `/muse-login` 명령이 DSH 내장 Meta 장치 코드 로그인을 실행하고 발급된 키를 갱신하며 자격 증명 상태를 빨강/초록 점으로 표시합니다. 활성 Muse Code 구독이 필요하며 Meta CLI는 필요하지 않습니다.

즐겨찾기, 최근 모델, 접을 수 있는 공급자 그룹, 키보드 탐색을 갖춘 검색 우선 선택기입니다.

Jev로 주 채팅 모델은 바꾸지 않고 추론 강도를 조절하며 하위 에이전트 기능/강도를 별도 적용하고 답변별 할당 피드백을 확인합니다.

로컬 workbuddy2api-hub 모델을 API 키마다 별도 OpenAI 호환 공급자로 DSH에 등록합니다. 키별 모델 선택을 유지하고 메인 키 잔액과 오늘/이번 주 토큰·크레딧·API 환산 비용을 사이드바 배지로 표시합니다.

DeepSeek Harness의 턴/단계별 비용 원장입니다. Chat과 Trajectory 옆에 Turns 탭을 두고 토큰, 추정 비용, 캐시 절감, 도구 인수·원시 결과·출처 검사기를 표시합니다. 클라이언트 전용이며 비용은 기록된 모델 사용량으로 추정합니다.

답변별 시간을 모델, 도구, 기타로 나누고 첫 토큰, 디코딩, 도구별 합계를 제공하며 로컬 JSONL 원장에 기록합니다. DSH 런타임에 Node 24 이상이 필요합니다.

과거 모델 라우팅을 포렌식 분석합니다. 각 세션을 재생하고 요청 형태에서 턴별 작업 복잡도를 LLM 없이 결정론적으로 분류합니다. 낭비 유형은 두 가지입니다. 쉬운 작업에 비싼 모델을 써 측정 가능한 차액이 생기는 경우, 어려운 작업에서 저렴한 모델이 실패하고 재시도 때마다 전체 컨텍스트를 다시 보내 업그레이드보다 다운그레이드가 더 비싸지는 경우입니다. 공급자 용량 오류 재시도(RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT)와 모델 실패를 구분해 오경보를 줄입니다. 증거로 라우팅 규칙을 만들고 내장된 백만 토큰당 가격표로 비용을 산정합니다.

DeepSeek Harness 작성기 UI입니다. 모델 메뉴의 추론 노력 행을 연속 슬라이더로 바꾸고 모델 어댑터에서 단계 목록을 실시간으로 읽어 길이에 상관없이 작동합니다. 각 단계는 손잡이 뒤 캔버스에 고유한 불꽃을 그립니다. 별도로 전체 액세스 프리셋이 활성화되면 권한 메뉴의 해당 행을 포함해 권한 트리거를 테마 오류 색으로 표시합니다.