플러그인

작성기 위에 모델 프리셋 버튼 행을 추가합니다. 왼쪽 클릭은 세션의 제공자·모델·추론 강도를 프리셋으로 바꾸고, 오른쪽 클릭은 편집기를 엽니다. 각 프리셋은 모델 ID 대신 사용자 지정 이름을 쓸 수 있습니다. 편집기는 세션의 실시간 모델 카탈로그를 읽고 프리셋은 로컬에 저장됩니다.

자식 에이전트가 사용할 모델, 추론 강도 상한, 출력 토큰 상한을 지정합니다. DSH가 어떤 도구로 시작하든 모든 자식 에이전트에 코드로 매번 강제 적용합니다.

시간대별 모델 라우팅: 설정 패널에서 요일별 피크/오프피크 시간대와 각 시간대의 제공자/모델을 정합니다. 선택지는 API 키와 구독 로그인을 포함한 Harness 레지스트리에서 가져옵니다. 전역 스위치는 이 정책으로 모든 요청의 모델과 추론 강도를 설정할지 제어하며, 세션마다 독립적이고 각 세션 행에는 자체 상태 표시가 있습니다. 패널은 현재 적용 중인 모델과 이유를 표시합니다. 주말·공휴일처럼 시간대가 없는 날에는 첫 번째 계획의 기본 모델을 사용합니다. 고급 추론 모델은 별도 축이며 세션 자체가 최대 추론 강도를 요청할 때만 사용합니다.

DeepSeek API 잔액과 turn별 대화 비용을 session UI에 표시합니다.

model picker를 전역 검색, 즐겨찾기, 최근 선택, model family 탐색, reasoning effort 선택으로 교체합니다.

원클릭 프롬프트 최적화 기능입니다. 구성 가능한 전략으로 composer 초안을 다시 쓰며 편집 가능한 템플릿, few-shot 예시, 고정 모델, 추론 강도를 제공합니다.

provider 및 model 전환과 reasoning effort 조절을 지원하며 각 model이 자체 level을 기억합니다.

DSH 웹 클라이언트 UI 개선 레이어입니다. frosted-glass 메뉴 표면, level 라디오 목록을 대체하는 드래그 가능한 reasoning-effort slider, 한 번 클릭해 model 목록으로 이동하고 Esc 한 번으로 닫히는 model 메뉴 탐색을 제공합니다.

서드파티 모델용 추론 강도 기어 프리셋입니다. 공급업체/모델별 16개 프리셋과 모드별 사용자 지정 wire 값을 dsh-llm-pi-ai에 기록하기 전 검증하고 규칙별로 거부합니다. 모델마다 OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages 간 전환 시 경로를 자동 재그룹화합니다. composer Optimize 버튼과 설정 섹션에서 선택한 모델로 입력 텍스트를 다시 씁니다.

dsh-model-router의 영어 전용 포크입니다. 구성 가능한 모델 풀에서 각 에이전트 단계를 라우팅하고 작업 복잡도, 도구 실패, 비용에 따라 추론 강도를 조절합니다.

별도 호스팅 없이 DSH에 원격 접속합니다. bot의 outbound 장기 연결을 사용하는 Feishu DM이 인터페이스이며 workspace, session(전환/이름 변경), model, reasoning effort, permission preset, balance 카드가 있습니다. 도구 승인과 에이전트 질문도 같은 채팅에서 답합니다.

DeepSeek Harness용 reasoning effort 슬라이더입니다. 선택한 모델이 추론 강도 수준을 선언하면 세션별 슬라이더를 대화 입력창에 주입하는 웹 클라이언트 bundle입니다. 추론 강도를 지원하는 모든 공급자와 작동합니다(Bailian…

DeepSeek Harness용 Alibaba Bailian(DashScope) 모델 카탈로그 프리셋 및 자동 어댑터입니다. reasoning effort 단계, thinking budget, context window, 기존 Bailian 경로 자동 조정, 구성 가능한 context 상한을 제공합니다.

시스템 설치를 건드리지 않고 DSH에서 외부 Agent CLI(Codex, Claude Code)를 설치·호출합니다. 각 CLI에 별도 Provider, model, reasoning effort, permission preset을 지정하며 직접 호출하거나 네이티브 하위 에이전트로 실행할 수 있습니다.

DeepSeek Harness에서 GPT 모델용 Codex 스타일 코딩 도구와 agent 프리셋을 제공합니다: exec_command, write_stdin, apply_patch, view_image. OpenAI Chat Completions 및 Responses API 경로를 추가하고 DSH 네이티브 plan, ask, approval, compaction에 연결합니다. 장시간 명령은 DSH 백그라운드 job이 되며 제한된 head/tail 출력을 job_output으로 읽습니다. 하위 에이전트 유형마다 preset, provider, model, reasoning effort를 고정할 수 있습니다.

dsh-mneme 메모리 통합 설정(autoDream 활성화, schema-max 출력 예산, deepseek-chat route)과 llm-deepseek reasoning-effort 수정, 감사 가능한 seed-society agent runtime용 MCP 브리지, 유식 seed 스킬 6개를 제공합니다.

DSH 설정에서 사용자 지정 pi-ai 모델에 누락된 reasoning-effort 선언을 추가합니다. 기본 effort 선택기를 활성화하고 나중에 추가된 모델도 처리합니다.

DeepSeek Harness Web용 전역 Alt+M 모델 명령 팔레트입니다. 모델·provider 퍼지 검색, 즐겨찾기와 최근 항목, 모델별 reasoning effort, provider·모델 설정, 요청 재시도, 용량 프리셋을 제공합니다. 선택적으로 OpenRouter 이미지·비디오 생성 도구를 추가할 수 있습니다.

이름 있는 역할을 사용하는 플래너/실행자 위임: 강력한 플래너가 지휘하고 일회용 실행자 서브 에이전트(역할별 라우트와 프롬프트)가 구현합니다. 기본 역할과 위임별 재정의, 작성기 칩의 전역 추론 강도 노브, 역할 관리를 위한 설정 페이지를 제공합니다.

카탈로그 기반 추론 노력 선택을 제공하는 DSH 웹 작성기용 제공자별로 접히는 모델 선택기.

네이티브 및 애니메이션 모드, 라이트 및 다크 팔레트, 모델별 색상을 갖춘 모델 인식 추론 노력 슬라이더를 추가합니다.

dsh 웹 GUI를 위한 모바일 뷰포트 수정: 스와이프 제스처가 있는 오버레이 드로어 사이드바, mode · model · effort 상태 줄이 있는 아이콘 전용 작성기, 중앙 정렬 팝오버, 가로 넘침/스크롤바 중앙 정렬 수정.

순위 기반 서브에이전트 위임: 역할 기반 모델 라우팅과 페일오버, 경로별 reasoning effort, 모델을 감추는 라벨, 포크 위임, 시각적 경로 편집기.