플러그인

의료 전문가를 위한 임상 문서 및 참조 번들: SOAP/APSO 경과 기록, 입원 H&P, SBAR/I-PASS 인계, 퇴원 요약, Safe Harbor 비식별화, 환자 지시문 가독성, 완전성 검사, FDA 라벨·MedlinePlus·PubMed·ClinicalTrials.gov에 대한 출처 명시 조회. 초안 전용이며 PHI 유출 가드 포함. 의료기기가 아님.

DSH 플러그인 설치 보안 게이트의 정적 번들 형태입니다. 페일세이프 정책으로 cordis_define/cordis_run을 검토하며, 검토/감사 도구와 브라우저 승인 팝업(agree / agree+whitelist / reject; agree+whitelist는 플러그인 패밀리를 tru에 기록)을 제공합니다.

대화 및 워크스페이스 실행 취소 기능입니다. /undo 타임라인, 세션 헤더 작업 또는 메시지 아이콘을 사용해 전송한 모든 프롬프트 이전으로 되돌릴 수 있습니다. 비공개 Shadow Git 스냅샷이 파일을 복원하고, 되돌린 턴은 모델 컨텍스트에 남지 않으며, Undo Rollback으로 실수를 복구할 수 있습니다. 보관된 세션 관리 및 도구별 색상 카드가 포함됩니다.

dsh 보안 모드 플러그인은 빈 프로필을 구성하여 타사 플러그인을 전혀 시작하지 않도록 합니다.

LiuHe MCP 코드 툴킷(44개 도구)을 dsh web으로 연결: repo_map, 심볼 검색, 허용적 매칭을 지원하는 edit_batch, 실행 취소 저널이 있는 트랜잭션 편집, 결정론적 품질 게이트 — 충돌 격리된 Rust tree-sitter 파싱 데몬과 SQLite 인덱스로 지원.

GEO 브랜드 감사 스킬 번들: 17개 이상의 AI 엔진(ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言)에서 AI 검색 가시성, 추천, 인용, 경쟁사 존재감 및 콘텐츠 갭 진단을 제공합니다.

DSH Web UI 내 플러그인 마켓: 노이즈 필터링, 큐레이션 마크, 랭킹으로 dsh-plugin 주제를 크롤링하고 원클릭 설치(dsh.bundle-verified)를 지원합니다.

Xiaohongshu/RED 바이럴 노트 에이전트 스킬 번들: 인기 노트 조사, 노트 생성/재작성, 검증, 인증된 계정 분석, QR 로그인 및 제어된 게시.

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

LoongPort DeepSeek Harness (dsh) Cordis 번들 및 설정 CLI

dsh용 OpenCode Zen 무료 모델 제공자

Feishu(Lark) 채널 어댑터(dsh-im 플러그인 계열, experimental): WebSocket 장기 연결로 공인 네트워크 불필요 + 승인 카드 버튼. 실제 Feishu 자체 앱 자격 증명이 필요하며 CI 실측은 미실시.

SCNet HPC용 DeepSeek Harness 플러그인: SSH 설정, CPU/DCU Slurm 작업, 클러스터 프로빙, 컴퓨트 노드 진단, Hygon DCU/DTK 안내.

DeepSeek Harness의 웹 내 플러그인 관리자: 분류된 플러그인 목록, 원클릭 전환 프리셋 번들, 가져오기/내보내기, 실패 시 자동 롤백, 원클릭 설치 플러그인 마켓.

자체 호스팅 릴레이를 통한 휴대폰의 DSH 접속(자체 TLS 종단 프록시를 통한 WSS): 브리지 슈퍼바이저와 QR 로그인이 있는 번들 플러그인, 네이티브 Android 앱, 서버 측 기기 해지.

DeepSeek Harness에서 Stata 실행: 네이티브 Stata AI Skill 서비스가 DSH와 함께 자동 시작(macOS/Windows 바이너리 동봉)되어 회귀, do 파일, 계량경제학 워크플로를 수동 설정 없이 실행할 수 있습니다.

chain-of-thought 누출 검사기. 문서와 주석에서 AI 세션의 잔여물(폐기된 설계 인용, PR 시점, 변경 서술, 리뷰 진행 순서)을 찾아내는 무의존 CLI이며, 설치 가능한 bundle로 cot-trim 수정 skill을 함께 제공한다.

DeepSeek Harness(DSH) 플러그인: 설정 → 일반 아래의 "사고 언어" 선택기로, 시스템 프롬프트 섹션을 통해 모델이 어떤 언어로 추론(사고 사슬)할지 지정. 추가 호출 없음, 지연 없음, 12개 언어 지원

DeepSeek Harness(dsh) 웹 플러그인: 사이드바 하단에 API 잔액 + 오늘 지출 위젯 표시. /api/dsh-usage 라우트 + React 클라이언트 번들, 빌드 과정 불필요

네이티브 Search1API(s1) 웹 리서치 도구입니다: 검색, 뉴스, 페이지 크롤링, 사이트맵 탐색, 트렌딩 토픽을 `s1_*` 도구로 제공하며 s1 스킬이 함께 번들되어 있습니다.

DSH 模型群聊：多模型角色群组对话面板。角色绑定不同 provider/model，群内共享对话记录；设置页支持启用/停用。

Registers the imagegen skill on the skill registry, so generating and editing raster images needs no hand-copied files under $DSH_HOME/skills. The agent drives a bundled image_gen.py CLI against any OpenAI-compatible GPT Image endpoint for text-to-image, reference-image editing, and transparent-background cutouts.

SearXNG search and Scrapling multi-tier fetch provider bundle for DeepSeek Harness ctx.web with SSRF protection and markdown conversion.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.