플러그인

모드별 프롬프트(caption, UI, 문서, grounding, topology 등)를 통해 대화 이미지를 분석하고, 좌표 프리미티브(박스, 포인트, 참조)와 함께 구조화된 증거를 텍스트로 주입하며, 세션 수준 캐싱을 통해 replay 및 compaction을 거쳐 재사용할 수 있습니다.

로컬 DeepSeek Harness 에이전트가 BailingHub를 사용하여 데이터를 조회하고 레코드를 업데이트하며 온라인 스토어, SaaS 또는 기타 관리 시스템에서 허용된 작업을 실행할 수 있도록 합니다.

DeepSeek Harness용 사이드바 파일 트리: 확장자별 아이콘이 적용된 지연 로딩 트리를 갖춘 파일 패널로, 경로 복사 및 에이전트 전송 기능을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 사이버 고래 펫: shell.overlay 위에 떠 있고 먹이를 줄 수 있으며 색상을 사용자 정의할 수 있는 고래가 토큰 사용량, 쿼터, 상호작용, 세션 카운트를 보고합니다 — 호스트 채팅 브레인과 브라우저 표면을 갖춘 단일 dsh-plugin 번들

오프라인 SVG 팩과 원본 아이콘 보존 기능을 갖춘 DSH Settings 및 사이드바 작업용 자동화 및 사용자 맞춤형 Fluent 스타일 아이콘.

DSH 웹 GUI의 스킬 센터: 로드된 스킬을 소스별(system / project / user / custom / runtime)로 그룹 표시하고 생성, 활성화/비활성화, 삭제(.trash로 이동)를 제공합니다.

창 오른쪽 하단에 고정되는 원클릭 시작/중지 버튼: 분리된 헬퍼를 통해 정확한 부팅 호출을 다시 실행하여 DeepSeek Harness를 제자리에서 재시작합니다(loopback same-origin 보호). 선택적 중지만 수행하는 동작도 제공합니다.

PR 평가 및 개선 컨설턴트: 과거의 안티패턴과 성공 패턴을 바탕으로 PR 성공 확률을 평가하고, 원클릭 점수 산정 및 실행 가능한 제안을 제공합니다.

텍스트 전용 DeepSeek용 비전 툴킷입니다. 모델 호출형 `vision` 도구, deepseek/opencode-go용 래퍼 어댑터(v4 flash/pro), Antigravity IDE 쿼터(default, flash/pro) / 모든 OpenAI 호환 VLM / Gemini / 로컬 Ollama 채널, 압축 재복원 기능이 있는 증거 메모리, 콘텐츠 해시 캐시, 그리고 이중 언어 클라이언트 패널을 제공합니다.

에이전트 산출물을 위한 독립 브라우저 승인 테스트입니다. JSON 사양을 입력하면 실제 Chromium 판정이 출력됩니다.

설정된 텔레메트리 백엔드가 받기 전에 `session-telemetry/record` 내보내기 사본에서 지원되는 비밀 정보 패턴을 마스킹합니다.

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

DSH plugin: counts completed compactions per session and raises a floating reminder — with bilingual UI — only after repeated compactions plus heavy extra token spend.

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Deterministic project actions shared by people and agents: one actions.json, a right-sidebar run panel, and agent tools.

DSH Web plugin that injects an SVG (feTurbulence + feDisplacementMap) refraction filter and applies it through backdrop-filter to panels, bubbles and the input card, and bundles the orca-scene skin with theme tokens plus light and dark backgrounds.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Animated DSH Web pet with model-adaptive output pacing, tool-state reactions, replaceable character packs, and a bundled skill for creating or extending pet animations.

Cross-session experience memory for DSH. Lessons are evidence-graded, injected when the turn is about the same thing, and shown just before an action only when the record declares which call it applies to. A rule that holds whatever the turn is about — "always answer in Chinese" — can be marked **standing** and is then carried every turn: measured on 24 isolated real-model turns, a standing rule is followed 6/6 against 0/18 for the controls (empty store, same record unmarked, unrelated standing record). A guess still cannot become always-on: a standing record needs a verified passage like any other. What nobody looks up is retired, reversibly. Five tools, seven slash commands, zero runtime dependencies.

Simulated life context for DeepSeek Harness: every turn injects the past 24h of simulated life events from the workspace .life/ directory (sliding-window filter, session-level deduplication with delta updates, world summary) as a collapsed context notice, and the life_react tool lets the agent record feelings, thoughts and actions back into its life log for the next round of world evolution — turning a DSH agent into a roleplay character with a persistent daily life.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.