플러그인

매일 밤 DSH에서 설정한 모델로 캐릭터의 다음 날 일정을 생성합니다. 기본 페르소나는 AGENT.md이며, 가중치가 있는 하루 유형(업무, 휴식, 외출, 집, 야근, 빈둥거림 또는 사용자 지정)을 사용합니다. 날짜·시간·현재 활동·다음 일정을 시스템 프롬프트에 주입하고 시간표를 읊지 않도록 말투 메모를 덧붙입니다. `schedule_view`, `schedule_adjust` 도구와 세션별 주입을 켜고 끄는 `/life` 명령을 추가합니다. `aa1355721445-lgtm/dsh-image-studio`가 설치되어 있으면 라이브러리에서 각 일정의 의상·장면·소품을 가져옵니다. 설정 화면에서 오늘과 내일의 일정표를 보고 하루 유형을 편집할 수 있습니다.

자기 휴대폰에서 살아가는 캐릭터입니다. 플러그인이 Android 휴대폰을 설치·실행하고 앱 알림으로 깨울 수 있습니다. 스스로 앱을 설치하고 Xiaoheihe·Bilibili에서 탐색·좋아요·댓글을 하며, QQ(NapCat / SnowLuma, 분할 답장·스티커)도 사용합니다. 사람 카드가 있는 기억, 매일 23:30 일기, 깨어나기 전 자동 회상(기본 로컬 임베딩, SiliconFlow / DashScope 선택 가능), 대화 밖의 일상(HDS-Interlude 이후), 승인 단계가 있는 선택형 microVM PC를 제공합니다. 사이드바에는 phone/computer/dot 탭이 있고 설정은 `~/.dsh/dsh-dot.json`에 있습니다. 6개 구성요소는 각각 끌 수 있습니다. `/qq owner`로 설정한 QQ 번호만 사용자를 뜻합니다. 다른 사람의 메시지는 신뢰할 수 없는 알림으로 취급합니다.

DeepSeek Harness용 Agent 답변 검토기입니다. 별도의 LLM이 매 최종 답변을 1~100점으로 평가하고, 기준 미달이면 구체적인 피드백으로 Agent가 다시 작업하게 합니다. 점수는 답변 동작 행의 칩으로 표시되며(통과는 녹색, 개선 필요는 빨간색), 재시도 횟수와 이유는 마우스를 올려 확인합니다. 대화 화면의 Reviewer 配置 탭, 127.0.0.1 HTTP 서버 또는 dsh-better-sidebar의 선택적 우측 탭에서 실행 중 설정을 바꿀 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 Trellis 스타일 워크플로: agent/pre-step을 통한 턴별 phase breadcrumb, 번들된 skill provider, 그리고 git 청결성 가드레일이 있는 DSH 네이티브 task/phase 상태.

임의의 http/https 페이지를 가져와 제목, 설명, 본문, 제목 윤곽선 및 링크를 반환하며, 통계(문자/단어 수, 읽기 시간, 언어) 및 상위 키워드를 포함합니다. 콘텐츠 이미지를 세션 워크스페이스에 다운로드하여 비전 분석에 사용하고 scrape.imageAnalyzer 서비스를 통해 등록된 분석기에 전송할 수 있습니다.

로컬용 dsh-superagent 포크입니다. 사이드바의 각 작업공간에 메인 세션을 두고 요청을 티켓으로 만든 뒤 작업자 세션이 해당 작업공간 폴더 안에서 일합니다. 패키지 이름 dsh-superagent와 플러그인 ID를 공유하므로 업스트림 dsh-superagent와 함께 설치할 수 없습니다.

Inception Mercury의 diffusion(denoising) 스트림을 DSH Web UI의 답변 버블에 실시간 표시합니다. 지원되는 route에는 `diffusing: true`로 요청을 다시 보내 노이즈에서 최종 텍스트까지 실제 frame을 재생하지만 세션 로그에는 수렴된 답변만 남습니다. provider/model별 probe로 지원 여부를 확인하며 토큰 생성 전에 거부됩니다. 모델별 토글로 켜고, 첨부파일·보조 호출·미지원 route는 원래 adapter로 fallback합니다. 켜져 있는 동안 모든 모델의 assistant 메시지 renderer를 대체합니다.

완료된 턴을 최종 결론으로 접고, 구분선으로 사고 과정과 본문을 분리하며, 좌우에 도킹 가능한 레일에서 라인 또는 도트 마크, 선택적 링과 호버 요약과 함께 턴 사이를 이동할 수 있습니다. 호스트 우측 가장자리의 TurnNavigator를 숨기고, 이전 기록을 불러오며, 미리 채워진 진단 issue를 열 수도 있습니다.

양방향 WeChat(iLink) 브리지: 턴 종료 및 승인 요청 푸시, 채팅 내 승인/거부 및 메시지 삽입, 영구 중복 제거와 수렴형 긴 답변 청킹, 다른 IM으로 확장 가능한 채널 레이어

DeepSeek Harness 대화의 소스 링크를 해당 줄에서 열고 채팅 옆에서 Git diff를 검토하며 일시 중지된 변수도 확인합니다. 설명을 검색 가능한 Markdown 메모리 카드로 바꿉니다. Python 클래스 관계 보기는 베타입니다. Go/Java 탐색에는 language server, 중단점 디버깅에는 debug adapter가 필요합니다.

DSH composer에 세션별 실행 기어를 추가합니다. OVERDRIVE는 현재 세션에서만 Turbo를 켭니다. Fast와 Max는 계획·검증 정책을 바꾸며 요청의 reasoning effort를 낮출 수도 있습니다. Host는 확정 모드, 턴별 지연 시간, 단계 수, 도구 호출, 검증 명령 실행 여부를 보관합니다.

DSH용 메시지별 삭제: 사용자 메시지, 답변 단계 하나, 또는 어시스턴트 답변 전체를 공식 surface-replace 계약을 통해 파생된 모델 컨텍스트에서 제거하고, append-only 로그를 다시 쓰지 않으면서 표시되는 트랜스크립트에서 숨깁니다.

DeepSeek Harness용 모델 자율 컨텍스트 압축입니다. mind_map은 안정적인 seq ID, 역할, 토큰 가중치, 삭제 경계, clear-mind 절차를 포함해 에이전트 컨텍스트를 조사합니다. clear_mind는 선택한 대화 기록 구간을 모델 작성 체크포인트로 네이티브 압축 트랜잭션을 통해 대체합니다. 도구 호출과 결과 쌍은 한 줄 tombstone으로 합치며, 컨텍스트가 길거나 한 턴에 단계가 너무 많으면 미리 알립니다.

컨텍스트 압축에 Headroom(Apache-2.0)의 코드 스켈레톤 방식과 TokenPilot(arXiv:2606.17016)의 추정기 방식을 결합합니다. 발표 수치: Headroom은 코딩 에이전트 토큰 20%, JSON 60–95% 감소(동일 답변); TokenPilot은 장기 세션 비용 최대 60% 감소. 모두 해당 프로젝트의 보고값이며 이 플러그인의 측정/벤치마크가 아닙니다. DSH에서 압축 프로필, Auto Compact 임계값, 스켈레톤 압축을 설정합니다. DeepSeek V4 tokenizer로 측정하고 같은 리비전의 개수를 검증합니다. 미지원 모델은 fail-open으로 원래 도구 결과를 유지합니다. 턴 중 스켈레톤 압축과 끝부분 의도 요약을 공식 JSONL 압축 안에서 수행합니다.

에이전트 루프를 OpenTelemetry 트레이스, 메트릭, 로그로 GreptimeDB에 내보내며, 토큰 사용량, 비용, 세션 결과, 턴별 레이턴시를 다루는 7개의 Grafana 대시보드를 포함합니다.

실제 VSCode 편집기(code-server 또는 번들 브리지 확장을 통한 로컬 데스크톱 VS Code)를 GUI 탭으로 임베드합니다. 에이전트의 파일 편집은 탭을 닫거나 페이지를 새로고침해도 유지되는 턴 범위의 빨강/초록 diff를 열고, 에이전트가 쓰는 동안 파일을 잠그며, 감시 감독자가 고아 프로세스가 없도록 유지합니다.

내장 web_fetch 도구용 Playwright/CDP web-fetch 제공자: 실제 브라우저에서 페이지를 렌더링하고, 노이즈를 제거한 뒤(Readability + DOMPurify) markdown으로 반환합니다.

호버 요약과 클릭해 이동하는 내비게이션을 갖춘, 오른쪽 가장자리에 붙는 컴팩트한 턴 레일. npm에서는 `dsh-turn-scrubber`로 제공합니다.

온라인 카탈로그(models.dev + OpenRouter, 8,000개 이상 모델, 각 호출이 해당 순간의 가격으로 책정)에서 가격을 매기는 비용 추적: 턴당 비용 라인, 도구 출력/모델 출력/시스템 프롬프트/명령에 지출을 귀속시키는 비용 탭, 예산, 월간 예측, 약 166개의 실시간 환율 통화, bill_stats 에이전트 도구.

수정되지 않은 공식 DSH 릴리스를 대체하는 웹 인터페이스입니다. 접을 수 있는 추론 그룹, 읽기 너비를 조절하는 턴 타임라인, 도구 호출 카드, 모델·추론 노력 선택기, 하위 에이전트를 트리로 보여 주는 Agents 보기, 답변 내 선택형 차트·다이어그램 위젯, 라이트/다크 테마, 휴대폰 레이아웃을 제공합니다. npm에서 설치하며 제거하면 공식 UI가 복원됩니다. 선택형 jev_presentation_advice 도구는 TypeSafe 키를 저장한 뒤에만 활성화되며 최근 사용자 메시지 최대 4개와 예정 답변의 짧은 개요를 api.typesafe.ai로 보냅니다.

문연각(Wenyuan Pavilion): DSH용 AI 팀 워크벤치로 담당 작업, 독립 검수, 추가 전용 원장, 동시 프로젝트를 제공한다. 별도 프로필에 설치한다: dsh plugin --profile ai-team add @suifei/dsh-ai-team. web이나 desktop 프로필은 사용하지 말 것. 패치가 해당 프로필의 sandbox를 danger-full-access, 승인을 never로 설정하고 구성원 에이전트도 전체 접근 권한으로 실행한다. PMO 자동 실행이 기본값이며 60초마다 대기 중인 결정을 처리하고 담당자를 깨워 다음 작업을 배정한다. PMO 자동 실행을 끄면 결정이 받은편지함으로 간다.

dsh용 6계층 로컬 메모리입니다. 대화 턴을 수집해 L2 버퍼를 거쳐 스테이징 모델로 DL3 요약을 만들고, 매 턴 안정적인 메모리 블록을 주입하며 채팅 기록을 자리표시자로 대체합니다. 메모리 도구 5개와 설정 페이지가 포함됩니다.

각 턴에서 어떤 스킬이 호출되었는지(모델이 로드한 것, /name으로 입력한 것, 또는 없음) 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다. 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하고, 백업을 유지한 채 스킬을 제거할 수 있습니다.

DSH의 스마트 세션 제목: 각 대화 턴 후 독립적인 보조 LLM 호출이 사용자+어시스턴트 전체 기록을 요약해 첫 메시지를 그대로 반영하는 대신 세션의 실제 주제를 따르는 제목을 만듭니다. 첫 메시지는 즉시 제목이 붙고, 실패한 내장 제목은 이후 턴에서 자동 재시도되며, 수동 이름 변경은 덮어쓰지 않고, 서브에이전트/포크 세션은 건너뜁니다.