플러그인

실제 코드를 '// ... existing code ...' 같은 placeholder 주석으로 바꾸는 파일 편집과 파일 대부분을 조용히 삭제하는 전체 파일 재작성을 차단합니다.

공유 기본 모델을 고정합니다. 채팅 안에서 모델을 전환해도 전역 기본값을 다시 쓰거나 기본 모델의 추론 강도를 낮추지 않습니다.

DeepSeek Harness용 Claude Design System 테마: warm-grey 표면과 clay 강조색, composer/sidebar/code block/Markdown 개선, workspace 상대 경로가 포함된 현지화 edit/write 카드, 빈 세션 페이지의 세 가지 고래 색상 모드 ASCII ocean을 제공합니다.

Generative UI: 모델이 render_ui를 React snippet과 함께 호출하면 답변이 대화형 카드로 렌더링됩니다. snippet은 opaque origin의 sandboxed iframe에서 실행되어 호스트 페이지·저장소·쿠키를 읽을 수 없고 frame CSP가 네트워크를 차단합니다. 카드의 message는 사용자가 확인한 뒤에만 전송되며, 실패한 카드는 오류를 보여 주고 source는 toggle로 펼칩니다.

ChatGPT 데스크톱 스타일 model picker입니다. thinking level 슬라이더에 입자 궤적을 더하고, 시각 효과만 바꾸는 fast-mode 토글과 길게 눌러 고정하는 기능을 제공합니다.

DSH reasoning stream이 반복되기 시작하면 중단해 턴이 멈춰 서지 않게 합니다. 스트리밍 텍스트에 5개 규칙(주기 단위, 반복 블록, share floor 초과 반복 행, 64-gram 밀도, 긴 문장부호/공백 후행열)을 적용합니다. JSONL 발동 기록, Web GUI 로그 패널, 선택형 복구 재시도(수정 메시지 포함)를 제공합니다.

Clash/mihomo를 TUN 모드 fake-ip와 함께 쓸 때 내장 web_fetch가 작동하도록 합니다. 보통 거부되는 fake-ip 대역(198.18.0.0/15, fdfe:dcba:9876::/64, 2001:2::/48)은 공개 주소 검사에 통과시키지만 loopback, 사설, link-local 주소는 기존처럼 차단합니다. 프록시 환경 변수나 Clash 변경은 필요 없습니다.

학습된 생활 리듬, 실제 오프라인 수면, 자체 메모리를 갖춘 AI 동반자입니다. pi 버전과 동일한 judge math를 통해 자기 보고 affect를 전달합니다.

프로젝트 수준 ledger 메모리입니다. 구조는 AI가 프로젝트마다 설계하고 플러그인은 감지·주입·기록·보관·git만 처리합니다. active ledger는 현재 상태, turn journal은 추가 전용, 결정/목표 트리/교훈은 다차원 인덱스를 둔 카드당 파일 하나로 관리합니다. 원칙 파일은 사용자만 수정할 수 있습니다. 압축 모드는 하나이며 AI가 유지(원문 재주입)/프로젝트 _stash/에 저장/폐기 세 묶음으로 분류합니다. 여러 프로젝트가 있는 container workspace에서는 한 subproject로 잠글 수 있습니다. 잠금은 플러그인 home에 저장돼 재시작 후에도 유지되고 프로젝트 안에는 표시를 남기지 않습니다. 5단계 활동 로그의 L4는 사용자 말을 그대로 저장(주입 금지, 요청 시 검색). 압축 전 사용자 인용·원시 오류·변경 파일을 verbatim capsule로 디스크에 기록하고 출처와 함께 재시작 후에도 보존합니다. handoff로 새 대화를 이어갈 수 있습니다. 도구 21개, 하위 명령 12개, 설정 39개(설정 panel과 프로젝트 manifest 중 우선 적용 선택 포함). 로컬 실행, 런타임 종속성 없음.

composer 도구 행 왼쪽 끝에 DeepSeek의 현재 피크/비피크 요금을 표시하는 칩입니다. 클릭하면 상태·요금, 다음 전환까지 카운트다운, 이유(주말, 명시된 법정 공휴일, 调休 대체 근무일, 피크 시간 외)를 보여줍니다. 명시적 UTC offset을 적용한 베이징 시간으로 판정해 컴퓨터 시계에 좌우되지 않습니다. 2026년 중국 공휴일 표(휴일 33일, 调休 근무일 6일)를 고정 포함하며 표 이후 연도는 추측하지 않고 표 범위 밖이라고 표시합니다.

DSH 설정 패널 하나에서 Skills와 MCP 서버를 관리합니다. Skills는 디스크에서 읽어 탐색·검색·본문 미리보기·생성·이름 변경·삭제할 수 있고, 삭제 전마다 백업합니다. 전역 MCP는 실제 cordis.patch.yml loader 행이며 프로젝트별 항목은 해당 프로젝트 세션에만 mount됩니다. 펼친 카드에는 실제 등록된 도구를 표시합니다. 서버별 allow/deny 규칙으로 필요한 도구만 남기며 차단된 도구는 registry에 들어가지 않아 매 턴 context를 소비하지 않습니다. 연결 상태(연결+도구 수/재시도/포기/활성화 실패)와 재연결을 보여 시작 실패가 숨겨지지 않습니다. 다른 MCP 클라이언트 26개의 기존 설정을 가져옵니다.

오른쪽 사이드바의 로컬 TXT 리더와 스포일러 방지 AI 독서 도우미입니다. 모델은 이미 읽은 내용인 현재 장, 이전 장의 끝부분, 읽으면서 확장되는 책별 배경 파일만 봅니다. 발췌·생각·답변을 Obsidian으로 내보낼 수 있는 구조화된 Markdown 메모로 저장하고, 완독 표시한 책만 원문을 엽니다.

reasoning-effort 드롭다운을 드래그형 스냅 슬라이더로 대체합니다. 5가지 스타일(thrust, fluid, fantasy, tech, texture)에 canvas 효과 13종을 제공하고 노력 수준에 따라 3단계로 해제됩니다. Custom 모드에서는 입자 형태 10종과 흐름 궤적 8종을 조합합니다. 포인트 컬러 9종/hex picker로 효과를 다시 칠하고, 선택적 키 입력음으로 음성 클립 2종, 합성 오리 삑 소리, 기계 클릭, 로컬 오디오를 지원합니다.

DeepSeek Harness 웹 클라이언트용 요소 주석 및 리뷰 패널: 라이브 앱 미리보기에서 UI 요소를 선택해 메모를 작성하고, 하나의 구조화된 블록으로 대화에 보냅니다

xcodebuild로 iOS/macOS Xcode 프로젝트 또는 workspace를 빌드·테스트·아카이브·실행합니다. 실시간 필터링 빌드 로그, 프로젝트에서 읽어온 scheme/destination 선택, 시뮬레이터와 USB 기기 로그 스트리밍을 제공합니다. libimobiledevice를 통해 iOS 16 이전도 지원하며 기기가 잠겨도 앱 로그를 읽을 수 있습니다. macOS 전용입니다.

위원의 법칙(Weiwen's Law, KISS의 법칙) 영문판: AI 에이전트를 위한 최초이자 유일한 도메인 독립적 화이트박스 인과 판정 미들웨어. 도메인 특화 인과 추론 도구(통계/경제/ML)나 증거 게이트형 에이전트 방화벽과 달리, 실행 전에 결정론적 구조적 인과 사슬(R->S->D->H->M)을 따라 *모든* 도구 호출을 판정합니다 — 어떤 도메인이든 훈련이나 도메인별 튜닝 없이 동작합니다. 파괴적 작업과 자격 증명 파일 작업을 차단하고, 반복되는 경계 위반을 에스컬레이션하며, 검증되어 수정될 때까지 결함 연결을 끊고, 감사할 수 없는 실행에 위험 판정을 내립니다. 완전 로컬 실행, API 비용 없음.

선택한 파일·디렉터리를 에이전트가 읽거나 검색·쓰기·편집하지 못하게 해 내용을 대화에 노출하지 않습니다. 이후 공급자 요청에서 400 오류를 유발할 수 있는 민감 단어가 든 파일도 포함합니다. 플러그인 페이지의 파일/디렉터리 탐색기에서 규칙을 선택합니다.

DSH Web 채팅에서 각 영어 사고 블록 아래에 중국어 번역을 표시하되 세션 기록은 수정하지 않습니다. 청크별 캐시, 번역 모델 설정, 설정 패널을 제공합니다.

MacBook 키보드의 Caps Lock 표시등을 에이전트 상태등으로 바꿉니다: 에이전트가 작업하는 동안 켜지고, 승인이나 답변을 기다리면 깜빡이며, 유휴 상태에서는 꺼집니다.

블로킹 드리프트를 방지하는 마인드맵 프로젝트 계획: 계획·모듈·작업을 의존성 DAG로 다루며 위상 정렬 실행 순서, 에이전트 위치 표시, 보드 편집마다의 사람 승인 게이트, git 교차 검증, 증거 기반 작업 완료를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 프로젝트별 메모리입니다. 각 workspace의 세션 첫 단계에서 PROJECT.md, DECISIONS.md, SESSIONS.md를 자동 생성하고 디스크에서 다시 읽으며 변경되거나 압축으로 빠졌을 때만 재주입합니다. memory_checkpoint로 분류 저장하고 작업했지만 기록이 없으면 턴 끝에 제한적으로 알립니다. memory_read는 실시간 로그와 아카이브를 읽고, memory_search는 의존성 없는 BM25로 검색합니다. 로그는 200개 제한이며 초과분은 SESSIONS-archive.md로 옮겨 컨텍스트에 넣지 않지만 열람·검색·항목별 복원이 가능합니다. 설정은 workspace/경로 필터, 세 파일 및 아카이브 읽기 전용 보기·새로고침, workspace별 JSON 내보내기/가져오기, 2단계 삭제, AGENTS.md 지침 블록 수정·제거, PROJECT.md 오래됨 알림을 지원합니다. 상태 칩은 동기화를 보여 주고 클릭 시 파일을 만듭니다. 의존성·벡터 저장소·임베딩·모델 호출 없음.

모든 dsh 프롬프트를 로컬 agent-feedback-loop 피드백 메모리 파이프라인에 넣습니다 — 불만을 포착하고, 오프라인에서 성찰로 검토하며, 컴파일된 재발 규칙 컨텍스트를 해당 턴에 다시 첨부합니다. 프롬프트를 차단하지는 않습니다. agent-feedback-loop 런타임이 필요하며, 설치 후 agent-feedback-loop install을 실행하면 기존 dsh 프로필이 자동으로 연결됩니다.

프로바이더 중립적 계정 표시(DeepSeek 잔액, 구독 플랜 기간, 릴레이 크레딧)가 있는 피크/오프피크 과금 시계, 프로바이더 자체 카운터에서 측정한 턴별 지출, dsh-tui를 위해 프로바이더별로 분할된 /hist 토큰 기록 장면.

프로젝트 기반 학습 코치입니다. 과목에 구애받지 않는 교육 엔진과 교체 가능한 분야 팩(Unity/C# 포함)을 제공하며 DSH Skill 및 설치 가능한 bundle로 출시됩니다. Skill 프로토콜은 먼저 직접 시도하고 단계별 힌트를 주도록 강제합니다. 의존성 없는 검증기는 근거 없는 능력 주장을 거부하고 차단 요인이 남아 있으면 단계 승인을 막습니다.