플러그인

DeepSeek Harness용 프리셋 엔지니어링 워크플로: 단계 전환, 산출물, 검증, 리뷰, 커밋 범위를 게이팅하는 dev_task 도구와 프로젝트 또는 사용자 스킬·규칙을 설치하는 웹 워크벤치.

DeepSeek Harness 스마트 칸반: 작업 카드 + 일회성 Worker/Verifier 파견 + 의존성 스케줄링 + 파이프라인 단계 구분 + Team 모드(모호한 사항을 메인 창에 보고하여 판정).

DeepSeek Harness용 영속적 크로스 세션 멀티 에이전트 팀 룸 — 멤버, 메시지 버스, 공유 작업 보드, 재시작 후에도 유지되는 공유 타임라인.

작업 범위 Git worktree 격리, 상태 기반 전달 전환, 오프 컨텍스트 메모리를 갖춘 AI 에이전트 팀용 라이프사이클 오케스트레이션 엔진입니다.

DeepSeek Harness(dsh)를 위한 우아한 재시작 + 클라이언트 자동 재연결 + 재시작 간 목표 연속성. 플러그인 업데이트 후 dsh-phoenix는 안전한 유휴 경계에서 dsh를 재시작하고, 브라우저 페이지의 연결을 유지하며, 실행 중인 목표를 재개하여 작업이 계속될 수 있도록 합니다.

멀티 모델 오케스트레이터: 메인 브레인이 복잡한 작업을 분해하고 각 모델의 강점에 따라 GLM / Kimi / Qwen 서브에이전트에 하위 작업을 배분하며, 모델별 토큰 사용량을 표시합니다.

새로운 DSH 세션에서 일회성 및 RFC 5545 반복 Agent 작업을 실행하며, 시각적 일정 편집과 세션 연동 이력을 제공합니다.

DSH Desktop 강화 플러그인으로 검증 가능한 사실을 드러냅니다. 제약은 관련될 때만 주입되어 유휴 대화에는 추가 토큰이 들지 않고, 주입은 계층화되어(세션 고정 텍스트는 시스템 프롬프트, 변동 내용은 꼬리 스냅샷) 프롬프트 캐시가 유효하게 유지됩니다. 규율: 매 턴을 질문/조사/논의/진단/실행으로 분류하고 경계를 강제합니다 — 질문 턴에서는 파일 편집 금지, 진단 턴에서는 요청 없는 수정 금지. 이번 세션에서 열지 않은 코드 줄 인용, 보지 않은 심볼에 대한 부정적 단정, 산출물과 맞지 않는 요구사항, '확인하지 않았다'를 '결정을 기다리는 중'으로 포장하는 행위를 모두 지적합니다. 답변은 사람을 위해 작성되며 코드·필드명·id는 처음 등장할 때 쉬운 말로 설명해야 합니다. 기억과 지식: 75%/90% 컨텍스트 경고와 세션 요약 내보내기(새 세션에서 'continue' 입력), 작업 디렉터리별로 세션을 넘어 축적되는 프로젝트 지식(자동 캡처, id로 삭제 가능). 검사 가능한 산출물: 작업 계약 / 변경 기록(자동 로깅, 미검증 항목은 인도 시 표시) / 가설 기록(결론은 근거 게이트를 통과해야 함) / 설계 결정. 대시보드와 페르소나: 라우팅, 트리거 적중, 블록 조립이 lume-metrics.jsonl에 기록되고 lume_metrics로 조회 가능하며, 페르소나는 채팅 로그·소설·대본·캐릭터 시트에서 증류하고 장기 및 임시 기억, 기억 성도, 페르소나 카드 내보내기/가져오기를 지원합니다.

작업 품질에 영향을 주지 않고 토큰을 적극적으로 절약하는 DeepSeek Harness 플러그인: 도구 결과의 무손실 앞/뒤 잘라내기(기본), grep 결과 접기, 압력 기반 dsh-compaction-basic 위임, 공격적 모드를 위한 LLM 요약 CompactionEngine 서브클래스. 8개 시나리오 합성 스위트에서 입력 토큰 97.6%를 절약하며, 모든 축소는 dsh 이벤트 흐름을 거쳐 '모델 가시 = 기록됨'이 유지됩니다.

dsh 웹 GUI의 커맨더 모드: 세션 헤더의 원클릭 버튼이 프로토콜 브리프를 세션에 주입한 뒤 모델 응답의 작업 블록을 파싱해 자동 실행합니다 — 전략가 루프와 워커 루프를 가시 배지로 분리.

DeepSeek Harness 이벤트용 Windows 시스템 및 사용자 지정 데스크톱 알림: 작업 완료, 실패, 실행 중, 승인 대기, 답변 대기 상태를 알립니다. 클릭하면 세션으로 이동합니다.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

DSH용 칸반 보드: git 브랜치 격리, 에이전트 자동 실행, 리뷰 기반 머지가 포함된 태스크 상태 머신.

워크스페이스별 완료 알림음과 승인/질문/계획 검토/목표 차단/작업 실패 이벤트용 주의 알림음, 내장 신디사이저, 음성(TTS), 커스텀 오디오 지원

명세 산출물, 스킬, 명령어, 목표 기반 구현, 작업 진행 컨텍스트 추가

내장형 작업 관리 엔진: 의사결정 지점 프로토콜, 아이디어 수집 보드, Linear 스타일 이슈 저장소를 제공합니다.

각 작업은 한 모델로, 그 검토는 다른 모델로 라우팅하며, 자격 증거, 페일오버, 내구성 있는 저널을 제공합니다.

일회용 코드로 두 대의 DeepSeek Harness 머신을 연결합니다 — LAN에서 직접, 또는 제로 구성 공식 기본값을 제공하는 종단 간 암호화 릴레이를 통해 네트워크를 넘어서도 가능합니다. 한쪽 에이전트가 다른 쪽에서 작업을 실행하고 파일을 주고받는 동안 각 머신의 파일은 제자리에 남습니다.

DeepSeek Harness를 위한 에이전트 구조화 프롬프트 최적화 도구: 컴포저 초안을 role/task/context/constraint/format으로 다시 작성하며 normal, slim, expand 모드, 점수가 있는 확인 모달, continue-optimize, 그리고 local, hybrid, DSH 또는 cloud-API 엔진을 제공합니다.

라운드를 거치며 수렴하는 어드바이저 리뷰, 쓰기에 설계 토큰이 필요한 엔지니어링 모드, 작업을 더 강한 모델로 에스컬레이션하는 기능, 병렬 다중 모델 상담을 제공합니다. 설정 페이지에서 모델 경로, 타임아웃, 예산을 편집할 수 있습니다.

원격 세션, 워크스페이스, 승인, 작업 및 복원력 있는 재연결을 지원하는 A2S용 DeepSeek Harness 브리지/플러그인.

DeepSeek Harness의 모델 전환과 reasoning effort 제어: set_model / list_models 에이전트 도구로 작업 중에도 이유 필수, 제공자 허용 목록, 컨텍스트 창 토큰 압박 가드와 함께 제공자·모델·사고 깊이를 자율적으로 바꿉니다. 활성 모델은 런타임 컨텍스트에 주입되고, Plan Mode 자동 전환은 플랜 모드 진입 시 설정된 계획 모델로 바꾸고 종료 시 이전 실행 모델로 복원합니다.

DeepSeek Harness를 위한 영구적인 Endeavour 및 Challenger 피어 세션으로, 계획을 세우고 순차 작업을 실행하며 보고된 결과를 검증합니다.

DeepSeek Harness용 Feishu/Lark 게이트웨이로, 주제 지속 대화, 실시간 실행 카드, 이미지 및 파일 입력, 채팅 내 승인 및 질문, 소스 허용 목록, 자연어로 생성되는 내구성이 있는 일회성 또는 반복 에이전트 작업을 제공합니다.