플러그인

설정 > 일반 > Thinking language에서 고른 단계에 따라 모델의 추론 언어를 지정합니다. 간체 중국어 또는 답변만 제한하고 추론은 모델에 맡기는 default tier를 지원합니다. order -1000000의 system-prompt 섹션을 넣고 assemble 흐름 끝에서 맨 앞으로 다시 올립니다. 고정 섹션을 잘 따르지 않는 모델을 위해 각 사용자 메시지 앞에 턴별 사본을 추가하는 선택 기능도 있습니다.

tnnevol DSH 플러그인이 공유하는 Semi Design 패키지의 컴포넌트 체크리스트로, 대화 헤더의 `Semi UI` 버튼에서 열립니다: 입력, 폼, 셀렉터, 트리부터 테이블, 카드, 오버레이, 피드백까지 일곱 개의 사이드바 그룹으로 구성된 35개 컴포넌트와 다중 계정 케이스 페이지를 제공하며, 각 컴포넌트는 한 줄 설명과 페이지 개요와 함께 라이브로 렌더링되고 라이트, 다크, 시스템 따르기 미리보기를 지원합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`로 설치하세요.

도구 실행 없이 일회성으로 컨텍스트를 인식하는 사이드 질문을 위한 /btw를 추가하며, 독립적인 답변 버블은 복사, 접기, 닫기가 가능하고 답변이 메인 대화에 추가되지 않습니다.

API 키 대신 브라우저 OAuth로 로그인하는 DeepSeek Harness용 Tencent CodeBuddy 모델 프로바이더: 각 모델의 컨텍스트, 출력, 도구 호출, reasoning, 이미지 기능과 함께 CodeBuddy 모델 카탈로그를 나열하고, 여러 계정을 유지하며 사용 가능한 다음 계정으로 자동 페일오버하고, token 및 크레딧 사용량 패널과 함께 컴포저에 남은 쿼터를 표시하며, 계정별로 자동화 가능한 CodeBuddy 성장 과제를 실행 로그와 함께 완료합니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`로 설치하세요.

DSH에서 자연어로 Figma 디자인을 읽고 만들고 편집합니다. 레이어 일괄 편집, 컴포넌트, 변수, 스크린샷, 에셋 내보내기를 지원합니다. 로컬 모드는 공식 Figma MCP 호출 쿼터를 사용하지 않습니다.

DSH Knit는 대화와 관련된 작업공간의 Markdown, 코드, 이미지, 동영상을 순위화해 표시합니다. 기본 BM25/IDF 어휘 검색은 최근 대화와 문서의 제목·요약·본문을 로컬 비교하며 모델이나 네트워크를 쓰지 않아 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 최근 파일 목록이 아니라 전체 작업공간을 스캔하므로 재시작·새 세션 후에도 유지됩니다. 관련도 3단계, 일치/참조 근거, 인라인 미리보기를 제공하고 Context Pack을 knit_docs로 에이전트에 노출합니다. 읽을 때 귀속을 고정하는 읽기 증거, 검색 전에 적용하고 되돌릴 수 있는 고정/제외, 줄 번호가 있는 참조·import·test 증거, 재시작 후 재사용되는 증분 인덱스도 지원합니다. v0.23 하이브리드 검색은 선택 기능이며 기본 꺼짐; 사용자가 Ollama 또는 OpenAI 호환 임베딩을 설정해야 켜집니다. 전송 항목은 query와 후보의 제목/요약뿐입니다(Markdown 첫 부분 최대 60자, 코드는 상대 디렉터리, 미디어는 파일명). 전체 본문과 절대 경로는 전송하지 않으며 loopback이면 기기 안에 남습니다. v0.24는 미커밋 변경을 읽기 전용 git status(고정 argv, shell 없음, 환경 allowlist)로 연관시키지만 기본 꺼짐입니다. 실제 공급자 테스트 전에는 검색 개선을 주장하지 않습니다.

DeepSeek Harness Web용 블루 글래스 오션 판타지 스킨: 선명한 바다 배경, 글래스 버블, 골드 그라데이션 HARNESS 워드마크와 하단 만화 캐릭터가 있는 오션 사이드바, 고래 설정 버튼, 그라데이션 모델 텍스트.

Bloom Morandi 테마. 10가지 변형(mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender)을 OKLCH 기반으로 제작해 라이트와 다크가 지각적으로 균일하게 유지되며, 상단 바에서 전환 가능. 20개의 전경/배경 쌍 모두 WCAG AA 이상을 충족.

DeepSeek Harness를 위한 고신뢰성 Feishu/Lark 브리지: QR 원클릭 인증, 카드 기반 명령과 의도 확인 카드, 최소 1회 무손실 아웃박스, 미디어 송수신, /doctor 세션 로그 ZIP, 그리고 세션을 올바른 워크스페이스에 배치하는 재사용 가능한 DSH Web GUI를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 시작 애니메이션과 채팅 배경화면입니다. 사용자 애니메이션을 가져올 수 있는 2막 시작 연출과 설정 가능한 전환 3종(1막 진입, 막 연결, 2막 종료)을 제공합니다. 채팅 배경은 정지 이미지 또는 음소거 반복 영상이며 Wallpaper Engine 프로젝트 폴더와 사용자 영상 디렉터리, 무작위 순환, 영상별 삭제를 지원합니다.

에이전트의 프롬프트, 도구, 표시 스킬, 서브에이전트, 대체 모델을 시각적으로 구성하고 여러 에이전트를 팀으로 조립합니다. 호스트 프리셋 파일은 절대 쓰거나 편집하지 않습니다.

text-only models를 위한 디자인 충실도 QA: `deepseek_vision` 도구가 어떤 OpenAI 호환 vision route에서든 한 쪽 눈을 빌려와 모델이 구현이 mock과 일치하는지 판단할 수 있게 하며, 그 판단 뒤에 있는 벤치마크(4개 fixture, 23개 주입 결함, raw transcripts)와 그것이 의존하는 질문 규율까지 함께 제공합니다.

DSH용 다중 에이전트 수학 연구 프리셋 4종을 설치합니다. v2(다중 검증자 토론을 결합한 확률 기반 파이프라인), v3(플래너 에이전트와 재사용 가능한 방법 라이브러리를 갖춘 논문 형식 Markdown 지식 베이스), v4(서로 메시지를 보내고 회의하는 영구적 자기조직화 레지던트), v5(academician이 작업을 분해·할당하고 연구자들이 투표하며, 임시 작업자, 그룹 채팅, compare-and-set 태스크 보드를 갖춘 연구소)입니다. 네 가지 모두 체크포인트 재개, 사람의 개입, 선택적 Lean 형식 검증 스위치(off/encourage/require)를 지원하며, 증명이 통과하면 투표가 Lean 문장의 충실성 검사로 바뀝니다.

WorkBuddy 스타일의 스킬 선택기: 작성창 옆 버튼을 누르면 설치된 스킬의 검색 가능한 목록이 열립니다. 하나를 선택하면 공식 /skill-name 제스처가 삽입되어 메시지와 함께 스킬이 로드됩니다.

네이티브 브라우저 사이드바나 @를 통해 로그인된 Chrome/Edge 탭, 허가된 로컬 HTML, 실행 중인 Windows 앱을 참조합니다. 간결한 스냅샷, 일괄 작업, 스크린샷, 사용 가능한 WebMCP 도구를 지원합니다. 사용자가 허용한 파일 업로드, 같은 프레임 안에서 요소 끌기/파일 드롭, 선택 동의형 네트워크 메타데이터 수집도 가능합니다. 페이지/앱 정보는 펼칠 수 있는 칩으로 표시합니다. 도킹 가능한 요소 주석과 선택한 로컬 진단 로그는 전송하지 않고 채팅 초안에 덧붙입니다. 맞는 설치된 MCP 또는 승인된 설치를 우선 사용하고, 없으면 텍스트·단축키·페이지 이동을 지원하는 Cua Driver로 전환합니다. 데스크톱 읽기는 연결마다 한 번 또는 복구가 필요할 때만 수행합니다. 실패한 작업은 증거를 보존하고 자동 재실행 없이 중단합니다. 백그라운드 입력 지원은 앱에 따라 다릅니다. Chromium 기반 Chrome 또는 Edge 125 이상, 압축 해제 로드한 동반 MV3 확장과 1회 페어링이 필요합니다. 플러그인 설치로 확장이 설치되지는 않습니다.

DSH Web UI에서 MCP 서버와 스킬을 관리하는 플로팅 패널입니다. 서버별 지연 도구 로딩(ToolSearch, 기본값 꺼짐)으로 턴마다 도구 스키마를 컨텍스트에 넣지 않고 이름만 표시합니다. 내장 tool_search로 찾은 뒤에만 전체 스키마를 목록에 추가해 호출하지 않는 스키마의 토큰 비용을 줄입니다. MCP 서버는 전역 또는 프로젝트별 .dsh/mcp.json에 두며 서버별 활성/비활성, 47개 서비스 마켓, 다른 클라이언트 10종에서 가져오기를 지원합니다. 실제 스코프의 스킬을 자동 발견하고 shadowing과 모델 자동 호출/수동 전용을 설정할 수 있습니다.

활성 DSH 세션을 3D Overcooked 주방에 표시합니다. AI 에이전트가 일하고 고래 소녀들이 주방을 돌아다니는 모습을 옆에서 볼 수 있습니다. 상태 말풍선은 조리 중·대기 중·완료를 보여 주며 한 번의 클릭으로 이동합니다. 진행 상황을 확인하려고 만들었지만 이제 고래를 계속 보게 됩니다.

의미적 프롬프트 필드와 템플릿에서 DeepSeek Harness 세션 제목을 설정 가능하고 결정론적으로 생성한다.

Windows에서 원신, Honkai Impact 3, Honkai: Star Rail, Zenless Zone Zero의 일일 작업을 자동화합니다. 게임별 예약 작업이 BetterGI, game-daily 스킬 계열, March7thAssistant 또는 ZenlessZoneZero-OneDragon을 실행합니다. 게임별 스위치, 포그라운드 가드, 문제가 있을 때만 개입하는 실행 중 감독, 게임마다 하나의 보고 세션(후속 결과를 여기에 추가)을 제공합니다. DSH 데스크톱 앱과 해당 외부 엔진이 필요합니다.

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

로컬 Qwen3.8 27B/3.8 Flash와 온라인 API용 성찰형 자기 개선 플러그인입니다. 코딩 루프 수렴 제어로 Qwen3.8 27B/Flash의 반복 검증에 따른 과도한 심층 추론을 줄여 더 빨리 수렴하고 사고 시간을 단축합니다. 멈춘 턴과 무한 루프를 탐지·수정하는 5상태 전달 가드도 있습니다. 호스트 로직은 모델 비종속이며 온라인 API와 대부분 호환됩니다. 사용별 지속 개선, 반론 점검, 비평가 단계 격상, 역색인 메모리 검색도 포함합니다.

수학 모델링 대회를 위한 다중 에이전트 워크플로우: "UltraMath" 프리셋이 문제 읽기부터 프레임워크, 도출, 코딩, 검증, 논문 작성, 리뷰까지 진행하며, 4개의 단일 단계 역할 프리셋(수학자, 엔지니어, 작가, 리뷰어)과 33개의 모델 라이브러리 스킬 문서를 제공합니다.

번들 런타임 의존성이나 외부 서비스 없이 로컬 전용으로 동작하는 프로젝트 메모리: 단일 진실 공급원으로서의 JSON과 생성되는 PROJECT_MEMORY.md, 프롬프트 접두사 캐시 안정성을 위한 토큰 제한 세션 고정 Hot Memory, 캐시된 크로스 프로젝트 BM25 회상, 신뢰할 수 있는 세션/턴 출처, 쓰기 전 중복/충돌 거버넌스의 설명 가능성, 편집 가능한 중요도/핀/태그/대체/아카이브 수명 주기, 구성 가능한 최상위 턴 종료 증류, 그리고 검색·검사·진단·라이브 설정을 위한 이중 언어 Web GUI.

DeepSeek Harness용 Tencent CodeBuddy 모델 제공자입니다. API 키 대신 브라우저 OAuth로 로그인하고, 각 모델의 컨텍스트·출력·도구 호출·추론·이미지 기능을 보여 주는 CodeBuddy 모델 목록을 제공합니다. 여러 계정을 유지하며 다음 사용 가능한 계정으로 자동 전환합니다. composer에 잔여 할당량과 토큰·크레딧 사용량 패널을 표시하고, 계정별 자동화 가능한 CodeBuddy 성장 작업을 완료하며 실행 로그를 남깁니다. npm에서 `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`로 설치합니다.