플러그인

Claude Code 또는 Codex에서 DSH 에이전트로 작업을 디스패치: 네이티브 서브에이전트 진행 상황, 티어별 프리셋을 갖춘 호스트 내 워커 세션, 그리고 비전 및 이미지 생성을 위한 멀티모달 브리지.

로컬 VS Code JSON/JSONC 테마 가져오기, 터미널 배경 효과 상속, 마우스 텍스트 선택, 구조화된 도구 및 diff 뷰, Session/Profile/plugin 관리, Skill/MCP 브라우저를 갖춘 DeepSeek Harness용 터미널 작업 공간.

DSH를 위한 예측적 연상 기억. 고정 경계에서 프롬프트 없이 recall을 주입하고, 3층 자동 통합, skill 결정화, Astra 스타일의 컨텍스트 관리를 수행한다. 컨텍스트 창 전환을 넘어 유지되는 인수인계 장부와 PLAN 화이트보드, 모델 창을 자동 감지하는 수위 센싱을 갖춘다. 로컬 Markdown 저장, 모델 비종속, 의존성 0. 어휘 0GB 하한에 선택적 의미 계층을 추가할 수 있다.

공급자/모델별 토큰 세부 내역, 캘린더 드릴다운, 계정 잔액, OpenCode Go / Z.ai 구독 할당량 추적을 제공하는 멀티 프로바이더 사용량 대시보드.

Claude Code나 Codex가 요청을 이해하고 DeepSeek Harness가 수행할 명확한 프롬프트를 작성한 뒤 결과를 검토하게 합니다. dsh-baton이 직접 테스트하고 변경 사항을 나열하며 서브 에이전트가 모든 요구사항을 확인하므로 메인 모델은 결과를 읽고 결정하면 됩니다. Codex는 신뢰해야 할 hook이나 폴링 없이 한 번에 최대 59분 기다립니다. 실행 중 요청을 바꾸고 작업별 Harness 모델을 지정할 수 있으며, 큰 작업에서 계획 토큰 예산 대부분을 아낍니다.

11개 마켓플레이스용 skills와 선택적 MCP rows: Wildberries, Detsky Mir, Yandex Market 간 가격 비교와 소스별 검색, 상품 카드, 리뷰를 제공하며 Ozon, Avito, AliExpress도 포함한다. 14개 skills는 설치 시 로드되고, RU_MARKETPLACE_MCP_DIR이 로컬 클론을 가리킬 때까지 두 MCP rows는 비활성화 상태이며, 이 클론은 Python 3.12+와 uv가 필요하다.

3D Gaussian Splatting / NeRF / 컴퓨터 그래픽스 연구 스킬 모음입니다. 논문 읽기, 방법 비교, 실험 계획, 코드 검토, 학습 디버깅, 시각화, MCP 렌더러 등 AI 스킬 18개를 엄선된 1011개 방법 카탈로그에 제공하고, 에이전트가 3DGS 렌더링을 제어하는 stdio MCP 서버도 포함합니다.

7개의 도구(doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify)로 스토리보드 JSON에서 1080x1920 세로형 프로모션 영상을 만들며, Remotion으로 로컬에서 렌더링합니다.

OpenPencil 디자인 미리보기 및 편집 플러그인입니다.

DeepSeek Harness에서 로컬 또는 원격 ComfyUI 서버를 구동: comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow 도구로 이미지와 동영상을 생성·편집하며, 워크플로 라이브러리(그래프 추출: 컴포넌트별/메인 플로우/전체), 해상도 자동 매칭 로드 영역, 라이브 큐, SDXL 및 Wan 2.1 템플릿, 컴패니언 스킬, 동일 출처 미디어 프록시를 갖추고 있습니다.

DeepSeek Harness용 학습 워크스페이스입니다. 사용자가 가진 PDF, DOCX, PPTX, Markdown 자료와 강의 녹음을 가져와 출처가 표시된 플래시카드·퀴즈·서술형 문제를 만들고, 내장 웹 패널에서 FSRS-6 간격 복습을 예약합니다. 녹음 전사는 본인의 SiliconFlow, Groq 또는 Gemini 키를 사용합니다. 실시간 수업에는 키가 필요 없는 기기 내 SenseVoice 엔진도 쓸 수 있습니다(최초 설치 시 약 239 MB). DSH 0.2.0-rc.2 이상, 0.3 미만이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 Git 기반 장기 메모리: 하이브리드 CJK/영어 검색, 인용된 컨텍스트, 트랜잭셔널 동기화, 미리보기, 롤백을 지원한다.

AI가 TSX로 작성한 UI를 대화나 사이드 패널에 스트리밍 생성해 삽입합니다. 모델의 기본 언어이므로 JSON Schema를 따로 학습시킬 필요가 없습니다. 깜박임 없이 렌더링하고 강제 재마운트 없이 프레임 사이 상태를 유지하며 카드 클릭으로 다음 대화를 진행합니다. 스트리밍에 적합한 인라인 보기와 더 에이전트적인 사이드 Canvas를 제공합니다. 카드 자체에서 bash, curl, 모델 호출, 파일 읽기·쓰기도 가능합니다.

기존 DSH 세션을 미리 보기 가능한 5개 섹션 핸드오프를 통해 다른 에이전트 프리셋으로 이동하며, 원본 세션을 보존하고 대상을 확인을 위해 일시 중지하거나 즉시 계속 진행.

DeepSeek Harness용 3계층 메모리 제어 평면: 영구 런타임 컨텍스트, 검색 가능한 프로젝트 문서, 플러그 가능한 장기 메모리, 스마트 라우팅, 감독된 에이전트 워크플로, WebUI 및 헤드리스 도구.

DSH용 Google Antigravity(agy CLI) 모델 - Gemini/Claude/GPT-OSS 구독을 통한 스트리밍 채팅, 네이티브 도구 카드, 사고 턴, GUI 내 Google OAuth 로그인.

DeepSeek Harness용 인증된 모바일 게이트웨이: 동반 네이티브 iOS 클라이언트를 WebSocket으로 연결해 세션, 실시간 이벤트, 작업, 목표, 승인, 명령, 파일 전송을 처리하며, QR 페어링과 기기 해제를 지원합니다.

레드팀 수행 모드입니다. 대상 조직 이름 하나를 보내면 정찰, 자산 분류, 취약점 발견, 익스플로잇, 내부 피벗 역할 5개를 가진 플래너 세션이 설정 가능한 동시성으로 실행됩니다. 사전 점검은 스킬/리소스를 확인하며 점수는 정찰, 인터넷, 경계, 내부의 4단계로 계산하고 서버 측 상한과 권한 우선 중복 제거를 적용합니다. 발견 사항은 로컬 SQLite에 저장됩니다. 상시 오른쪽 콘솔은 9개 페이지(자산 매핑, 에이전트, 세션/터널, 발견 사항, 점수 대상, 보고서, POC 지식 베이스, 스킬 라이브러리 등)를 제공합니다. v0.15.2에서 HTTP 증거/작업 기록, 일괄 수집, 범위 확인, 터널 피벗 프로브, 데이터 증명, 정리 원장, 범위 이탈 방지용 T0-T3 자산 등록을 추가했습니다. redteam_* 도구 59개, 번들 스킬 38개.

참조 이미지로 Seedream 이미지 생성과 MiniMax 이미지→비디오를 사용해 게임 아트를 만들고, 로컬 그린스크린 키잉으로 8방향 스프라이트, 시퀀스 프레임, 스켈레톤 애니메이션을 조립합니다.

Managed Agents 설정 탭과 MCP 도구를 추가해 장기 실행 에이전트 작업을 Ark cloud Managed Agents로 전달한다.

native DSH 모델 선택기에 Ark Agent Plan, Coding Plan 및 후불 모델 라우트를 등록한다.

경계가 있고, 계층화되어 있으며, 승인 게이트가 있고, 감사 가능한 세션 간 기억: 타입이 지정된 `ctx.memory` 인터페이스와 의존성 없는 SQLite 프로바이더, `memory` 도구, 고정 스냅숏 주입. 여기에 어댑터 레지스트리와 배포 가능한 준수성 스위트를 갖춘 dsh-memory-protocol v1 리허설이 포함됩니다.

🌌 Mebular · 에이전트용 안전하고 제어 가능한 분산형 공유 메모리와 작업 협업. DSH 네이티브 플러그인으로 기기/에이전트 간 메모리 공유와 작업 그래프를 제공해 물리적 기기가 에이전트의 경계가 되지 않게 합니다. 기존 Mebular 앱이나 CLI runtime에 연결하며, 없으면 패널에서 필요할 때 공유 runtime을 설치합니다. Mebular를 몰래 다운로드하거나 실행하지 않습니다.