플러그인

Windows용 DeepSeek Harness Computer Use. 21개 도구가 UI Automation 식별자와 패턴으로 대상을 지정하고, 번호 표시도 입력 전 실제 창에서 확인하므로 오래된 대상은 클릭하지 않고 거부합니다. 정해진 순서는 computer_batch 한 번으로 실행해 모델 왕복도 한 번입니다. 점진적 관찰과 2.0.0의 간결한 receipt(보통 추가 약 6 KiB 이하)로 문맥을 줄입니다. 사람에게 넘기기, 승인 모드, 모델에 보이는 정지 장치, 미리 빌드된 네이티브 worker를 제공합니다.

DeepSeek Harness에 macOS·Windows 스타일 인터페이스, 테마 색상, 배경화면과 글꼴 설정, 개별로 켜고 끌 수 있는 파란 고래 데스크톱 펫을 제공합니다.

DeepSeek Harness 데스크톱 앱에 재시작 버튼을 추가합니다. 작업 중이면 재시작 전에 확인하고, 이후 앱 중단 시간을 알려줍니다. 사이드바, 대화 헤더, 계정 메뉴, 설정 페이지에 둘 수 있으며 각 항목을 따로 끌 수 있습니다. 로그인 데이터 저장량 확인과 남은 임시 파일 미리보기를 제공하지만, 임시 파일은 세기만 하고 삭제하지 않습니다. Desktop 앱 전용입니다.

DeepSeek Harness(DSH)용 로컬 우선 핸즈프리 음성 비서 플러그인입니다. 음성 인식, 음성 합성, 음성 명령과 로컬 음성 엔진을 지원합니다.

DeepSeek Harness 웹 GUI용 Arknights: Endfield 테마입니다. 차콜과 경고 노랑의 산업용 HUD, 셸보다 먼저 삽입되는 부팅 화면, 대화 배경, 새로 구성한 Windows 제목 표시줄을 제공합니다. 사이드바 브랜드를 终末地工业 / ENDFIELD INDUSTRIES로 바꾸며 URL 플래그로 되돌릴 수 있습니다.

Claude Code 스타일의 계층형 메모리입니다. 사용자 및 프로젝트 범위를 지원하며, 프로젝트 메모리는 팀 공유를 위해 Git에 커밋할 수 있습니다. MEMORY.md 인덱스를 세션 시작 시 자동 주입하고 컨텍스트 창을 보호합니다. 파일만 사용합니다.

AI 코딩 에이전트를 위한 수명 주기 알림 계층 — DeepSeek Harness 0.2 플러그인: 턴, 백그라운드 작업, 리뷰, 실패로 사용자의 확인이 필요할 때 OS 알림, 페이지 내 토스트, 선택적 소리를 제공합니다.

로그인한 웹 AI(DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...)를 DeepSeek Harness의 모델 공급자로 사용하세요. 웹 모델이 도구 호출을 내보내면 DSH가 자체 권한 시스템 아래에서 실행하고 결과는 같은 웹 세션으로 반환됩니다. API 키가 필요 없습니다.

DeepSeek Harness용 멀티스레드 다운로드 플러그인으로 aria2를 포함합니다. 대상의 Range 지원을 확인한 뒤 파일 크기에 따라 aria2(연결 4개 또는 8개)를 선택하고, 지원하지 않으면 curl을 사용합니다.

사람과 Agent가 함께 사용하는 결정론적 프로젝트 작업입니다. 하나의 actions.json, 우측 사이드바 실행 패널, Agent 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 Codex 스타일 대화 개요: 현재 대화의 모든 사용자 질문을 나열하는 플로팅 패널로, 검색, 이전 항목 불러오기, 클릭 점프(스크롤 + 하이라이트)를 지원합니다. zh-CN / en 2개 언어 지원.

DeepSeek 웹 채팅과 DSH 사이에 로컬 메모리 풀을 공유합니다. DSM 태그 자동 캡처, 전체 답변 저장, 이름 기반 검색, 사이드바 주입을 지원합니다. 선택형 DSH 0.2.2-rc.1 데스크톱 패치는 같은 창에서 DeepSeek 채팅, 선택 영역 메모리 저장, 확대/축소를 추가합니다. Chrome/Edge 확장은 외부 브라우저 채팅용이며 선택 사항입니다.

DeepSeek Harness용 원격 개발 런처입니다. SSH를 통해 원격 호스트(또는 로컬 WSL 배포판)에 dsh를 구성하고 로컬 클라이언트에서 연결합니다. LLM 자격 증명은 리버스 터널을 통해 프록시되므로 로컬 머신 밖으로 나가지 않습니다. 독립형 CLI와 세션 패널, /remote-explorer 슬래시 명령, remote_* 에이전트 도구를 갖춘 dsh 플러그인으로 제공됩니다.

DeepSeek Harness용 판단 코어입니다. 인지 루프가 각 판단의 출처와 귀속을 기록하고 계획을 마무리하며, hippocampus memory는 경험을 journal ledger, episodic archive, 낮은 신뢰도 감쇠로 지식화합니다. 아키텍처에서 판단 책임, 일관된 기준, 출처 연결을 정의하고 dsh-linghun-assembler를 통해 A2A 메모리 관리 팀을 제공합니다. DSH ^0.1.0-rc.7 필요(rc.2 지원).

내장 web_search와 web_fetch 공급자를 각각 별도 토글이 있는 Tavily로 대체합니다. 잔액 기반 키 스케줄링, /usage에서 실제 크레딧 잔액 조회, 사용 중지·소진된 키를 제외하는 장애 전환, 14일 크레딧 차트가 있는 호출 기록을 제공합니다.

DeepSeek Harness의 모델 전환과 reasoning effort 제어: set_model / list_models 에이전트 도구로 작업 중에도 이유 필수, 제공자 허용 목록, 컨텍스트 창 토큰 압박 가드와 함께 제공자·모델·사고 깊이를 자율적으로 바꿉니다. 활성 모델은 런타임 컨텍스트에 주입되고, Plan Mode 자동 전환은 플랜 모드 진입 시 설정된 계획 모델로 바꾸고 종료 시 이전 실행 모델로 복원합니다.

DeepSeek Harness용 시작 스플래시: 오로라, 별가루, 포인터 시차 효과, 모듈 조립식 등장 애니메이션이 있는 아바타와, 같은 이미지를 메인 UI 배경으로 제공합니다. 두 이미지 모두 애니메이션을 실시간 미리보기하는 설정 페이지에서 교체할 수 있습니다.

J-Space Cognition Suite SV1 네이티브 에이전트 프리셋 및 독립 실행형 Cordis 플러그인: 13개 모듈, 영속 컨트롤러, 분리된 워크스페이스.

DeepSeek Harness용 스펙 주도 + 테스트 주도 워크플로 스킬 6종을 등록합니다: OpenSpec 스펙 작성과 Superpowers TDD 규율을 결합한 Phase 0-4 파이프라인(리뷰 게이트 포함). 런타임 의존성 없음.

DSH용 옴니모달 워크스테이션: 순서가 지정된 다중 카드 VLM 페일오버 체인을 통한 analyze_image, 동일한 이미지 리졸버를 공유하는 6종 비전 툴킷(확대, 색상 샘플링, 픽셀 diff, OCR, 요소 감지, 인라인 표시), OpenAI/DashScope/ComfyUI 프로토콜을 통한 generate_image, /build-video-tool 빌더가 있는 다중 카드 비동기 generate_video, 7개 provider를 통한 speak/clone_voice TTS를 제공하며, 모두 자동 저장 설정 페이지 하나로 구동됩니다.

AGENTS.md의 @path 가져오기가 참조하는 파일을 읽어 모델 컨텍스트에 넣습니다. 바이트 예산, 압축 후 재시딩, 6개 언어 설정 카드를 지원합니다. v0.3.x는 하네스가 불러온 모든 지침 파일의 import를 확장하며 세션 중 추가된 프로젝트 AGENTS.md도 포함합니다(DSH 0.2.0+ 필요). DSH 0.1.7에는 0.2.x를 사용하세요.

DeepSeek Harness 공급자로서의 OpenCode Go 구독 모델: 몇 분마다 라이브 게이트웨이 카탈로그를 다시 해석하고, 내장 테이블이 보지 못한 모델을 자동으로 적응시키며, 스트리밍, 도구 호출, 이미지 입력, 구독 사용량을 지원합니다. dsh-opencode-go의 유지 관리되는 포크: llm-opencode-go 설정 네임스페이스를 둘러싼 업스트림 패키지와의 충돌 시 플러그인 트리 전체를 실패시키는 대신 조용히 물러나며, 이미 선점된 opencode-go 라우트가 있으면 opencode-go-plus로 제공합니다.

Odoo를 위한 스펙 주도 개발 파이프라인: 도구 15개가 요청을 불변 스펙에서 아키텍처를 거쳐 모듈 코드나 라이브 구성까지 이끌고, 실제 Odoo 인스턴스의 증거로 뒷받침된 지속적 판정을 요구합니다. fail-closed 게이트, 선언된 환경에서의 사람 승인 배치, Odoo 자체 CSV/Excel 임포터, 플러그인을 통해 기록된 데이터를 되돌리는 저널을 포함합니다.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.