플러그인

DeepSeek Harness용 Agnes AI 이미지 및 비디오 생성 도구입니다. 긴 비디오 작업은 나중 호출에서 이어서 진행할 수 있습니다. Agnes API 키(AGNES_API_KEY)가 필요합니다.

문헌과 실험 결과에 근거한 바이오의학 Research Graph입니다. 가설을 fork하고 근거를 연결해 연구를 진행합니다.

Douyin subagent가 한산한 시간대에 영상을 둘러보고 댓글을 읽어 보고합니다. `dy_*` 도구로 게시/답글도 가능하며 이미 로그인된 페이지에서 자체 request signature로 댓글을 보내므로 IM ticket은 필요 없습니다. 일일 quota 타이머와 Settings → Douyin(master switch, 자동 모드, 한산 시간대, 하루 라운드 수, 보고 상세도)을 제공합니다. Windows 중심이며 별도 `douyin-mcp` 바이너리(yunsur/douyin-mcp releases, `dy_config mcpExe`로 경로 지정)와 Edge/Chromium 로그인이 필요합니다. 답글에는 CDP port의 로그인 브라우저가 필요하고, 게시에는 대부분 계정에 없는 추가 자격 증명이 필요합니다.

8개 provider API(Labnana/OpenAI/Gemini/Seedream/DashScope/xAI/Zhipu/ComfyUI)를 통한 이미지 생성입니다. 저장 profile 여러 개, 대화별 갤러리, Labnana credit 추적을 제공합니다.

로컬 3D studio orchestration입니다. 실행 때마다 Blender, COLMAP, ComfyUI를 감지해 가능한 경로를 선택합니다. Three.js fallback은 primitive spec에서 model을 생성하고 GLB를 편집/크기 조정하며 offline viewer page와 Blender 없이 여러 시점 PNG를 렌더링합니다.

BeiShan Besson Minecraft 모딩 튜토리얼 사이트용 검색·계획 도구 모음입니다. 색인된 튜토리얼 194개를 7개 도구로 검색하고 학습 경로 계획, 버전 환경 비교, 문서 본문 가져오기를 제공합니다.

대량 출력을 대화에 남기지 않습니다. `ctk_execute`, `ctk_execute_file`, `ctk_batch_execute`는 child process에서 코드를 실행하고 결론만 반환합니다. `ctk_index`/`ctk_search`는 긴 자료를 `node:sqlite` 기반 로컬 FTS5 지식 베이스에 저장/검색합니다. routing gate는 실행 전 `curl`/`wget`을 거부합니다. `ctk_stats`, `ctk_doctor`, 실시간 context 점유 panel 설정이 포함되며 타사 runtime 의존성은 없습니다.

yt-dlp로 Bilibili 영상을 받고 key frame을 추출해 전사합니다. 자막이 없으면 로컬 faster-whisper 설치본을 씁니다. 요약 작성 agent skill을 등록하며 사용자 메시지가 영상 링크뿐일 때 활성화됩니다. PATH에 yt-dlp와 ffmpeg가 필요하고 자막이 없으면 faster-whisper도 필요합니다.

DeepSeek Harness용 local-first memory/persona 플러그인입니다. 4개 file-backed memory layer(pinned, memory, facts, experience), 편집 가능한 SOUL/MOOD persona, LLM 없는 session capture, BM25 검색, 테마 mood card를 제공합니다. 별도 web panel, Python service, vector database, API key는 필요하지 않습니다.

세션 간 및 채팅 내 키워드 검색을 제공하며 맥락 강조, 키보드 탐색, 메시지로 즉시 이동을 지원합니다.

DeepSeek Harness 플러그인: 작업을 잃지 않고 재시작합니다. 모든 대화가 유휴 상태가 될 때까지 기다린 뒤 호스트를 재시작하고 중단된 작업을 이어받습니다. supervisor가 호스트를 관리하면 supervisor에 요청하며, 실행 중인 호스트 옆에 두 번째 호스트를 띄우지 않습니다. 요청 헤더가 넘쳐 호스트가 시작되지 않도록 매 재시작 전에 누적된 오래된 로그인 쿠키를 지웁니다. 재시작 전 설정과 설치 플러그인을 스냅샷합니다(기본 2개, 최대 10개; 오래되거나 불완전한 것은 정리). 스냅샷은 자동 적용하지 않고, 호스트를 감시하거나 자동 복원하지 않습니다. 확인하거나 직접 롤백할 때만 씁니다. 작업이 끝나면 카운트다운 후 컴퓨터를 종료합니다. Windows 데스크톱 클라이언트와 systemd가 있는 WSL에서 검증한 호스팅 dsh web에서 작동합니다. Windows 호스팅 web, systemd 없는 WSL, 네이티브 Linux는 미검증입니다.

2단계 사이드바 정리 도구: workspace 그룹, workspace별 중첩 session folder, 드래그 앤 드롭, 실시간 session 상태 표시, 대기 session 개요, 수동 읽지 않음 표시.

DeepSeek Harness용 모델 연동 캐릭터와 공유 world. 개별 편집 persona/memory, 선택형 AI diary·sleep consolidation, 중/영 설정, task 인식 desktop pet, theme와 사용 통계를 제공하며 업데이트 후에도 설정을 보존합니다. Windows/Linux/macOS 지원, OS별 요구사항은 guide 참조. diary/consolidation은 token을 소비합니다. 설치/업데이트 전 보이는 desktop pet/bubble을 닫는 것을 권장(열린 file이 실패 원인일 수 있음). Codex/OpenAI API account query는 사용자 검증 완료, 다른 source는 검증/feedback 대기 중.

같은 계층의 대화 사이에 피어 채널을 만듭니다. 사용자가 권한을 부여하며 양방향으로 동일하고 재시작 뒤에도 유지됩니다. 한꺼번에 들어온 메시지는 하나의 순서가 보장된 전달로 합칩니다.

공식 산출물에 사적인 표현이 들어가지 않도록 하는 system-prompt 섹션 하나를 추가하고, 몇 차례마다 끝에 짧은 메모를 남깁니다.

dsh가 보내는 모델 요청에 사용자 지정 매개변수를 추가합니다. OpenRouter 제공자 라우팅과 대체 모델, 추론, 샘플링, 사용자 지정 body 필드, 헤더를 지원하며 OpenRouter나 다른 게이트웨이에서 사용할 수 있습니다. dsh의 기존 채널별로 매개변수를 구성하고 각 요청의 전송 내용을 실시간 미리 보기로 확인하며 요청 로그에서 실제 전송 내용과 게이트웨이 응답을 볼 수 있습니다.

ZCode CLI를 설치하고 로그인해야 합니다. ZCode CLI 에이전트를 DSH 모델 공급자로 중계합니다. 상주 app-server 세션이 각 턴을 스트리밍하며 모델 목록을 실행 시 CLI에서 읽으므로 컨텍스트 창, 이미지 지원, 공급자 경로는 설치된 CLI와 계정을 따릅니다. 안정판 0.6.0은 DSH 0.2.2-rc.1을 지원하고 CLI 검색을 개선하며 선택적 Retry를 포함합니다. 도구 권한 요청은 기본 거부, 알 수 없는 승인/권한 메서드는 항상 거부, full-auto는 명시적으로 옵트인해야 합니다. 별도 실행되는 app-server 프로세스는 DSH 승인 UI의 중재 대상이 아니며 이 정책은 OS 샌드박스가 아닙니다. kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy(AGPL-3.0) 기반이며 동일한 zcode-cli provider id를 등록하므로 원본과 함께 설치할 수 없습니다.

DSH 내장 GitHub Copilot provider의 웹 device-code 로그인/로그아웃을 추가합니다. 바로 쓸 수 있는 Copilot provider route를 미리 설정하고 자격 증명은 내장 credential store에 보관합니다. model catalog는 첫 로그인 시 fallback으로 관리하며 사용자 지정 모델 항목을 덮어쓰지 않습니다.

로컬 로그인된 Cursor 데스크톱 앱을 네이티브 LlmAdapter로 DSH에 연결합니다. state.vscdb 또는 auth.json에서 Cursor 로그인 토큰을 읽고 비공개 agent.v1.AgentService/Run HTTP/2 양방향 스트림을 사용하며 InteractionUpdate 증분을 dsh StreamChunks로 변환합니다. loopback 프록시는 필요하지 않습니다. macOS, Windows, Linux를 지원합니다.

dsh에서 TRAE 계정 모델 할당량을 사용합니다. 다중 계정 관리, 일일 체크인, 순환, 사용 통계, reasoning level 및 모델 표시를 지원합니다. Python 3.10 이상 필요. 첫 실행 시 Python 종속성을 다운로드합니다.

dsh-reasoning-effort의 포크입니다. 작성기에 제공자 목록, 옆으로 펼쳐지는 모델 패널, 검색, 간결한 행으로 구성된 2단계 모델 선택기를 추가하고 추론 강도 슬라이더와 최고 단계 효과를 함께 제공합니다.

DeepSeek Harness model channel 자동 보강: provider channel을 추가한 뒤 모델별 contextWindow, maxTokens, [text, image] 멀티모달 입력, {low, high, max} reasoning effort 단계를 수동 설정할 필요가 없습니다. 저장 시 자동 보강하며 Settings UI 페이지와 타임스탬프 백업을 제공합니다.

Harness workspace 뒤에 어두운 반복 비디오를 추가하고 boot splash가 끝나면 composer를 반투명하게 만듭니다.

DeepSeek Harness 사이드바의 토큰 사용 대시보드입니다. session log에서 일별 합계를 내고 12개월 heatmap, provider별 내역(today/7d/30d/all, today는 시간별이며 route별 평균 출력 속도 포함), 보관·삭제된 세션도 포함하고 subagent 사용량을 부모에 합산하는 세션 순위를 제공합니다.