플러그인

현재 세션에서 보낸 모든 메시지를 탐색할 수 있습니다. 최신순 전체 목록, 텍스트 필터, 원클릭 복사, 메시지로 이동(대상이 아직 로드되지 않은 경우 이전 기록을 자동 로드)을 제공합니다.

DeepSeek 브레인 + 자동 이미지 전사: GUI에서 이미지를 첨부하면 기본적으로 공식 deepseek-v4-flash-vision-exp로 전사됩니다(순수 텍스트 V4-Pro 브레인도 이미지를 볼 수 있음). 대안으로 OpenAI 호환 VLM 또는 로컬 Ollama 사용 가능.

웹 작업 보드와 timer_agent 도구를 갖춘 호스트 상주 cron 엔진: 일정에 따라 실제 에이전트 세션을 발동하여, 컨텍스트용으로 고정된 세션을 이어가거나 선택한 프로젝트 워크스페이스에서 새 세션을 시작합니다.

DeepSeek Harness용 독립형 두 번째 뇌 — 영구적인 대화 지식을 로컬 Markdown 볼트로 자동 캡처(맞춤형 중복 제거, CJK 검색, git 친화적)하며, 그래픽 지식 베이스와 대화형 지식 그래프(범례 필터, 시간 차원 색상, 박스 선택, 병합, 삭제, PNG 내보내기/가져오기)를 제공합니다.

DSH 플러그인 올인원: 한 번 설치로 DeepSeek Harness용 5가지 모듈 제공 — 브라우저 자동화, MCP 서버, GitHub/GitLab 자동 리뷰, 네이티브 인앱 패널.

DeepSeek Harness용 자동 컨텍스트 압축: 모델에 도달하기 전에 도구 출력을 압축하고 모든 손실 압축을 CCR 리트리벌 툴로 가역적으로 유지합니다.

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.

텍스트 전용 메인 모델에 설정 가능한 비전 모델을 추가합니다: vision_read_image 도구, 작성 바의 비전 모델 선택기, 텍스트 전용 경로를 위한 이미지-텍스트 자동 변환.

DSH(DeepSeek Harness) 플러그인: AI 에이전트용 Chromium인 ego-lite 브라우저를 HARNESS에 연동합니다 — 텍스트 시맨틱 스냅샷, 시맨틱 좌표 클릭, 폼 입력, 스크린샷, CDP 제어, 작업 공간 격리를 아우르는 13개의 구조화된 ego_* 도구를 제공합니다. ego 런타임이 내장되어 있어 Linux + Chrome 환경에서 공식 저장소를 클론하거나 직접 빌드할 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다.

보안 감사 방법론 스킬 팩과 plugin_vet 공급망 게이트: 8개의 에이전트 스킬(시크릿 스캔, 의존성 감사, 공급망 리뷰, 프롬프트 인젝션 리뷰, 감사 오케스트레이션, 위협 모델링, 취약점 인텔, 사고 대응)의 중국어판과 영어판, 그리고 스킬을 마운트하고 자동 plugin_vet 사전 설치 스캐너를 등록하는 npm 프로바이더 번들.

모델과 토큰 예산을 각 역할에 맞춘 뒤, DSH가 작업 유형별 특화 서브에이전트를 위임하도록 하세요. 자동 설정과 역할별 추론 노력 및 도구 권한과 함께, 아키텍처 분석, UI/UX, 코드 구현, 코드베이스 탐색, 문서 조사까지 다룹니다.

DeepSeek Harness Web UI용 풀 듀플렉스 음성 모드: 토글(2초 일시정지 자동 전송) 또는 zipformer2 스트리밍 ASR로 편집 가능한 초안으로의 홀드 투 토크 받아쓰기, 선택 가능한 웨이크 워드 지원; 라이브 캡션이 포함된 문장별 Edge TTS 읽어주기, 말하는 동안 재생과 실행 중인 턴을 중단(진짜 barge-in). 온디바이스 ASR, API 키 불필요.

DeepSeek Harness 샌드박스 권한 상승에 대한 규칙 기반 자동 승인 기능으로, 선택적으로 LLM 검토자와 네이티브 사람 대체(fallback)를 사용할 수 있습니다.

DSH Web 세션 관리자: 삭제, 보관, 워크스페이스 간 이동, 프리셋 마이그레이션; 즐겨찾기, 나중에 검토, 검색, 정렬, 우선순위, 태그와 메모 추가(수동/반자동). GitHub에서 제안을 환영합니다.

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.

설정 사이드바의 스킬 풀 관리자입니다: 활성화/비활성화, 이름 충돌 안내가 있는 폴더 일괄 가져오기, 상태 기반 원클릭 DSH 사양 검사 및 자동 수정, 시스템/프로젝트 범위 라벨을 제공합니다.

DeepSeek Harness (DSH) 세션 간 메모리 플러그인: 대화 모델이 작업하면서 기록하는 Markdown 프로젝트 메모리로, 주제 파일의 점진적 공개, 선택적 백그라운드 무음 증류, 프로젝트별 격리 및 핫업데이트 설정 패널을 지원합니다. 메커니즘은 Claude Code auto memory와 맞춰져 있습니다. | 에이전트가 유지 관리하는 세션 간 Markdown 메모리: 점진적 공개형 주제 파일, 선택 가능한 무음 증류, 프로젝트별 격리. Claude Code와 정렬됨.

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 UI에서 새로 도착한 tool-call 카드들을 자동으로 펼치며, 사이드바 토글로 무작동/펼치기/접기 상태를 순환하고 그 상태를 localStorage에 저장합니다.

외부 USB HID 디바이스를 통한 컴퓨터 사용: 평이한 언어로 타겟을 지정하면 비전 모델이 잘라낸 윈도우 스크린샷에서 이를 찾고, Raspberry Pi Pico 2가 실제 마우스를 움직이고 실제 키보드로 타이핑합니다. 7개 도구. Windows는 윈도우 목록, 윈도우별 크롭, 자동 윈도우 활성화를 지원하고, macOS는 pyobjc가 필요하며 둘 다 지원하지 않으며, Linux는 지원되지 않습니다.

Windows 데스크톱 컴퓨터 사용 도구(click, type, key, screenshot)로, 신선도 검사, 승인 게이팅, 모든 동작 주변의 프로세스 식별 검증, 그리고 정제된 감사 추적을 제공한다.

aflare 워크플로 도구를 제공하는 DeepSeek Harness (DSH) Cordis 플러그인

DeepSeek Harness를 위한 의미 기반 검색, 리소스 관리, 자동 리콜(사용자 + 에이전트 이중 공간) 및 세션 메모리: viking:// URI에 대한 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob, memadd/memremove 리소스 관리, memqueue 옵저버 상태, memcommit 세션 캡처, memlearn 스킬 플레이북 생성.

DSH용 장기 기억 및 자가 진화 플러그인: L0 캡처 → L1 기억 추출 → L2 장면 그룹화 → L3 사용자 페르소나, 자동 회상 주입, 스킬 합성, 완전 로컬 동작(SQLite FTS5 + jieba, 선택적 벡터 회상).