플러그인

중국어 Quarto Book을 작성·점검·출판하는 도구입니다. 9단계 장 작성, 구조·링크·그림 검사, 일관된 theme, 렌더링 승인 절차를 제공합니다. `type: book`인 repository에서만 로드되며 Quarto CLI와 Python 3이 필요합니다.

dsh용 회의록 도구입니다. 대화마다 회의 하나를 다루며 기기에서 전사와 화자 분리를 하고 요점, 담당 업무, 손글씨 메모, 리뷰, 월간 점수를 같은 패널에서 관리합니다. SRT/Markdown/Word 내보내기와 다른 dsh가 가져올 수 있는 회의 zip을 지원합니다. 확인된 담당 업무는 사용자의 robot 설정에 따라 DingTalk/WeCom으로 한 번에 보냅니다. 인식 model을 바꿀 수 있고 더 강한 로컬 model은 파일에서 가져올 수 있습니다. 클라우드 인식은 기본적으로 꺼져 있고 동의 전에는 요청하지 않습니다. Word 출력은 Python과 python-docx가 필요하며 첫 실행 때 인식 model 28 또는 77 MB를 내려받습니다.

Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive, Standard Ebooks의 퍼블릭 도메인 작품을 제목·저자·등장인물·어렴풋한 줄거리로 검색하거나 EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown을 가져와 사이드바에서 들을 수 있습니다. Microsoft Edge 신경망 음성, 오프라인 Kokoro, 기기 음성을 지원합니다. 재생 위치를 기억하고 방금 들은 부분에 연결된 음성 메모를 남기며 DSH model과 책에 관해 대화합니다.

내장 web_fetch 도구의 fetch provider로 Decodo Web Data API를 사용합니다. 기본 반환 형식은 Markdown이고 fetchProvider를 decodo로 고정하며 프로세스별 설정 가능한 fetch 한도를 적용합니다. Decodo API key가 필요하고 web_search는 바뀌지 않습니다.

`valuation_service` 도구 하나를 등록해 01/02/04 JSON workpaper tree를 읽고 통합 schema를 반환합니다. 비율 그룹 6개, 예상 비율, 누락 표시가 명시된 DCF 입력란, 비교 PS/PE, IRR을 포함합니다. 결정론적 로컬 처리이며 WACC, 성장률, capex, D&A, 운전자본 입력이 없으면 추정하지 않고 비워 두며 가정 차이는 검토 대상으로 표시합니다.

DeepSeek Harness에 `context_extract` 도구 하나를 등록합니다. 긴 원문(재무 보고서, 계약서, 장부)을 주요 지표, 표, 번호 조항, 주체, 교차 점검 경고가 포함된 고밀도 구조화 Markdown과 JSON으로 압축해 후속 처리에서 원문을 다시 읽지 않게 합니다. 재무제표·법률 계약·업무 장부를 구분해 처리하고 대차대조표와 현금을 대조하며 불일치는 조용히 고치지 않고 경고합니다. 읽기 전용이며 원본 파일을 수정하지 않습니다. openpyxl과 python-docx가 있는 Python 필요.

Python 3.12+가 필요하다. 샤오홍슈 읽기에는 xiaohongshu-mcp 백엔드와 QR 로그인 필요(ffmpeg/OCR은 선택). 샤오홍슈 노트와 WeChat 공식 계정 글을 일괄 읽어 본문, 로컬 OCR 이미지 텍스트, 영상 프레임 텍스트, 댓글 샘플을 JSON/Markdown으로 출력하고 각 결과에 원본 URL을 포함한다. 읽기 전용이며 게시·좋아요·팔로우·댓글을 하지 않는다.

DeepSeek Harness용 Genspark 도구다. @genspark/cli를 통해 웹 검색, 크롤링, 이미지/비디오/오디오 생성, 미디어 분석, X/Instagram/Reddit 검색, 모델 목록을 제공한다. 타입 지정 도구 17개와 /genspark-* 명령 18개. @genspark/cli 설치 후 로그인(gsk login)하거나 GSK_API_KEY를 설정해야 한다.

DSH용 AI 조사 도구다. 모델 출시 레이더, 구조화된 리더보드 13개와 중/영 커뮤니티 토론을 바탕으로 한 모델별 벤치마크·커뮤니티 보고서, 피드 46개 및 공식 X 계정 22개를 보는 AI 뉴스 레이더를 제공한다. 도구 4개와 skill 3개를 등록하고 모든 보고서를 목차가 생성된 Markdown으로 출력한다.

학습 요청과 로컬 자료를 바탕으로 개요, 강의, 도표, 학습 진행을 갖춘 구조화된 AI 과정을 만들어 로컬에 저장한다.

로컬 DSH 플러그인 프로젝트를 한 번에 GitHub와 플러그인 마켓으로 배포한다. 사전 검사, 파일별 업로드 및 바이트 검증, 마켓 레지스트리 PR 후 공개된 모든 파일을 다시 받아 바이트를 비교한다.

출시한 모든 작업을 한 화면에 표시한다. 로컬 프로젝트 정보, GitHub stars와 마지막 push, 플러그인 마켓 등록 여부/다운로드 수, upstream 중앙값 대비 대기 중 PR 시간을 보여 준다.

도구 10개로 Feishu/Lark 클라우드 콘텐츠를 생성·편집한다: Bitable 데이터베이스/레코드, Markdown을 네이티브 블록으로 변환하는 문서, 스프레드시트, 위키, 드라이브 파일, 메시지. Base V3 대시보드 차트와 서버 측 집계 쿼리도 제공한다.

Engramory Markdown 저장소용 로컬 BM25 자동 회상, fail-closed 쓰기 보호기, 정적 doctor, 메모리 패널이다. 명시적 opt-in 전에는 네트워크·데몬·모델 호출이 없다. 회상 품질은 저장소의 재현 가능한 벤치마크로 측정한다.

로컬 Markdown 보관소를 Settings에서 사용자가 고르는 두 폴더로 나눈다. 지식 폴더에는 DSH가 노트를 쓰고, 메모리 폴더는 턴마다 회상하고 턴 종료 시 저장하는 에이전트 장기 기억용이다. frontmatter Markdown, BM25 검색, 되돌릴 수 있는 보관, 경로 traversal·절대 경로·심볼릭 링크 탈출 거부를 제공한다.

DSH용 비공개 메모리 라이브러리다. 요청할 때만 기록하고 사용자 지정 페르소나를 제공하며 모두 로컬 Markdown에 저장한다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 지식 베이스다. Word/PPT/Excel/PDF(텍스트·스캔), EPUB, MOBI/AZW3를 가져와 페이지 앵커 Markdown, OCR 품질/신뢰도, 열을 고려한 PDF 읽기 순서를 만든다. LLM 관리 Wiki(schema.md 규칙, 자동 index.md, 추가 전용 log.md, 출처/역링크가 있는 유형 메모), high/medium/low 신뢰도 순위와 low 경고, 순위/KB 간 검색, 정밀 읽기·편집, md/jsonl/zip 내보내기를 제공한다. MOBI/AZW3에는 Calibre, 구형 .doc/.ppt에는 Windows Word/PowerPoint 또는 Linux LibreOffice가 필요하다. 스캔 PDF OCR 모델은 첫 사용 때 다운로드한다.

dsh용 경량 충돌 복구다. 재시작 후 마지막 턴이 실행 중 중단된 세션을 찾아 실제 상태 확인을 먼저 요구하는 이어쓰기 프롬프트를 주입해 부작용 작업의 무작정 재실행을 막는다. session repair가 콜드 읽기에서 만드는 진짜 표식(turn/end reason interrupted)에만 반응해 사용자 취소, 속도 제한, 모델 오류에는 작동하지 않는다. 오류 분류·백오프·설정 UI는 불필요하다. subagent가 중단됐지만 대기 중인 부모 턴이 정상 종료로 보여 놓치는 경우도 찾아 부모를 재개한다. 호스트 단일 파일, 외부 의존성 없음, 설정 상수 7개.

AI 답변의 문장을 골라 이전 채팅과 도구 기록에서 근거 후보를 찾고 지지 여부를 분류한 뒤 검토를 위해 원문 위치로 이동한다.

사이드바 세션 메뉴에서 대화 전체를 삭제할 수 있습니다. 채팅 텍스트 선택을 우클릭하면 Copy, Quote(작성창에 Markdown 인용 블록 삽입), Ask가 표시됩니다. Ask는 선택 내용과 질문을 재사용 가능한 연속 실행 subagent(label `ask`; 재시작 후 subagent catalog에서 다시 찾음) 하나에 보내고 답을 오른쪽 사이드바에 스트리밍합니다.

사이드바 세션 메뉴에 “Delete session”을 추가해 디스크에서 세션을 영구 삭제합니다.

DSH 세션 안의 human-in-the-loop 큐레이션 작업대입니다. 전체 턴이나 개별 메시지를 원문 유지 또는 요약 대상으로 표시하고, 모델 호출 없이 user/assistant/tool-result/injected-context 메시지를 제자리에서 다시 쓰며, 표시한 범위를 모델 작성 요약이나 공식 /compact로 압축합니다. 세션에 쓸 때마다 먼저 로컬 JSON 백업을 저장합니다.

Markdown 페르소나를 system-prompt 섹션으로 마운트합니다. ~/.dsh/persona/*.md를 수정하면 에이전트의 말투가 바뀌며 재시작 없이 저장 후 150ms에 다시 읽습니다. 프로젝트 .dsh/persona/ 파일은 전역 파일보다 우선합니다.

Volcengine Ark Coding Plan용 DeepSeek Harness provider route입니다. Coding Plan 모델 15개 전체와 모델별 추론 강도 설정을 단일 source에서 생성하고 매주 drift를 검사합니다.