플러그인

DeepSeek Harness용 통합 IM 채널: Feishu, Telegram, DingTalk, Slack, Discord — 영구 대화, 진짜 스트리밍 응답, 40개의 MCP Feishu 도구, 슬래시 명령, 플러그인 설정 내 IM 봇 상태 탭을 제공합니다.

Python 가상 환경 관리 명령을 래핑합니다. 에이전트가 터미널 명령으로 환경을 관리할 때 겪는 네트워크 및 권한 문제를 줄이고, 운영 체제 전반에서 작동하며, 설치를 미러와 로컬 프록시를 통해 자동으로 라우팅합니다. 도구는 부여된 읽기/쓰기 권한으로 엄격히 제한됩니다.

Kimi-Code 스타일 swarm: 적응형 스케줄링을 통한 배치 병렬 서브에이전트 디스패치, /swarm 명령, 채팅 내 실시간 진행 행 제공.

새 메시지(파일 받은편지함 또는 명령 출력 차이)에서 에이전트를 깨우는 지속형 백그라운드 감시기: Claude Code의 Monitor 도구에 해당하는 하네스 버전.

DSH용 대화 히스토리 리콜: 모든 과거 세션의 원본 텍스트에 대한 3계층(리터럴/퍼지/시맨틱) 검색, 완전 로컬 및 오프라인 — AI는 사용자가 말한 것을 절대 잊지 않습니다. `dsh.bundle.patch`를 통한 원커맨드 설치, 시맨틱 레이어는 워커 스레드에서 실행됩니다.

DSH용 네이티브 Windows 데스크톱 창(WebView2): 원 명령 설치, GitHub Releases에서 앱 zip 자동 가져오기, 바탕화면 바로가기 생성, 채팅에서 실행 가능한 desktop_launch 도구 추가

플러그인 작성자를 위한 사전 검사입니다. 마켓 검사 항목인 루트 export, dsh.client와 exports["./client"]의 일치 여부, npm pack에 패널이 포함되는지를 폴더나 GitHub 저장소에서 패널 또는 단일 명령으로 확인합니다. 릴리스 도구와 클라이언트 번들용 Node 테스트 키트도 제공합니다.

DSH용 이중 언어 오버레이로 플러그인·명령·스킬의 중국어 이름과 기능 설명을 덧씌웁니다. 표시 모드 3종과 수동 실행 AI 번역을 지원하며 DSH 소스 코드는 수정하지 않습니다.

여러 PR 작업을 한눈에 보는 board입니다. hub agent가 step tree를 관리하고 각 단계를 issue, PR, branch, worktree에 연결하며 4개 board tool을 제공합니다. 오른쪽 sidebar Board 탭과 composer 위 progress strip에서 완료/차단/사용자 조치 필요 상태를 보여 줍니다. board마다 스크립트가 읽을 수 있는 평범한 JSON 파일이며 설정형 drift command가 작업과 상태가 다른 단계를 표시합니다.

DSH용 개인 QQ 채널입니다. QR 로그인 NapCat 관리, 개인/그룹 AI 답변(묶음 처리·이미지 이해), 폴링을 통한 로컬 기록 보충, 그룹 내 @ 및 자신의 메시지 회수, QQ Zone 방명록 도구, 사이드바 패널을 제공합니다. 기본적으로 계정에 DM하거나 그룹에서 @한 모든 QQ 사용자에게 AI 답변합니다. 제한하려면 access.privateMode / groupMode를 allowlist로 설정하세요. 소유자 전용 명령은 계속 소유자만 사용할 수 있습니다.

저장소에 맞지 않는 패키지 관리자(npm 저장소에서 pnpm 대신 npm install, uv/poetry 프로젝트에서 pip install 등)를 탐지하고 모델에 정확한 명령을 알려 주는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

Command Code 잔액·할당량 패널입니다. composer 아래 상태 행에 사용 가능한 잔액과 5시간·주간·월간 구간을 표시합니다.

대화에서 로컬 영상과 오디오를 재생합니다. 턴 중 모델이 만든 화면 녹화, 변환 파일, 내레이션은 경로가 명령, 출력 또는 답변에 나타나면 최종 답변 아래 자동 플레이어를 표시하고 play_video로 다른 파일도 재생합니다. 영상은 호버 미리보기 카드, 오디오는 얇은 탐색 막대이며 HTTP Range 스트리밍으로 큰 파일도 메모리에 올리지 않고 탐색합니다. 기본 미리보기가 표시하지 못하는 mp4용 사이드바 미디어 렌더러도 등록합니다. look_video는 숨겨진 로컬 Chrome 또는 Edge로 시간 표시 콘택트 시트, 지정 시각의 큰 프레임 또는 짧은 구간의 프레임별 캡처를 만들고 무음/낮은 음량/클리핑/한쪽 채널과 검은 화면/정지 프레임을 점검합니다. MP4/MOV 헤더에서 휴대폰 호환성(코덱, HDR, faststart 등)을 읽고 ffmpeg 수정도 제공합니다.

Command Code 구독 등급 Go / GOAT / Pro / Max를 어댑터가 아닌 `llm-pi-ai` 라우트 프로필로 제공합니다. 실시간 `/provider/v1/models`와 요금제 기능 카탈로그를 결합해 각 모델을 게이트웨이가 지원하는 OpenAI Chat, OpenAI Responses 또는 Anthropic Messages 경로에 연결합니다. 등급을 바꾸면 이전 등급이 만든 경로를 삭제합니다. 같은 인증 정보로 5시간 및 주간 사용량 한도, 크레딧 잔액, 웹 검색 공급자도 사용할 수 있습니다.

사용량 대시보드는 세션 로그를 오프라인으로 분석해 일/주/월별 토큰, 예상 비용, 모델/도구/스킬/명령어 순위, 출력 속도, 작업 시간, 품질 지표를 차트로 보여줍니다. gridstack+ECharts 카드는 드래그해 배치할 수 있고, 사용자 정의 수식과 프롬프트 왕복 가져오기를 통한 AI 배치도 지원합니다.

공식 dsh-mcp-client를 통해 Microsoft Playwright MCP를 연결해 stdio로 에이전트에 브라우저 도구를 제공합니다. 최초 CDP 인증은 prompt note, call guard, /bw-setup 명령으로 안내합니다.

mcptoon MCP 게이트웨이를 단일 stdio 서버로 마운트해, 매 턴 전체 JSON 스키마를 나열하는 대신 압축된 보기에서 구성된 모든 MCP 서버의 도구를 에이전트가 찾게 합니다. doctor CLI는 mcptoon 실행 파일을 확인하고, 찾지 못하면 정확한 command/args 재정의 값을 출력합니다.

설정에서 DSH 스킬과 명령 관리: 전역 및 프로젝트 범위의 스킬을 나열, 활성화/비활성화, 편집, 삭제, 추가하고, 재사용 가능한 프롬프트를 슬래시 명령으로 저장합니다.

실제로 도착한 모든 Host 헤더를 동적으로 신뢰하고 기본 웹 바인딩을 0.0.0.0으로 바꿉니다. 와일드카드·열거할 수 없는 진입 도메인도 시작 명령 수정 없이 작동합니다. 인증 계층은 그대로 두고 용량 초과 시 LRU로 제거합니다.

dsh-router용 RTK (Rust Token Killer) 확장: 각 bash 도구 호출을 `rtk rewrite`를 거치도록 재작성하여 에이전트가 압축된 명령 출력을 읽도록 하고, rtk가 없거나 동등한 기능이 없으면 원래 명령으로 폴백합니다.

DeepSeek Harness용 원클릭 간결한 출력 스타일: 결과 우선, 군더더기 없음, 동일한 작업 깊이. 모든 최종 응답은 일반어 다이제스트 카드로 시작하며(텍스트 선택하여 복사), 세션별로 범위 지정되고 헤드리스/CLI에서도 작동하며, /concise 명령, style.md 오버라이드 및 로컬 API를 제공합니다. 다이제스트 카드의 링크와 파일 경로는 클릭 가능한 칩으로 렌더링됩니다: URL은 이동하고 로컬 파일은 OS 기본 앱으로 엽니다(v0.9+). 단계별 사전 생성 계약 알림(v0.11.2+)은 감사 보고서/테이블 형식 응답에서 다이제스트 누락을 측정 가능하게 수정합니다.

dsh 하네스용 범용 워크스페이스 기반입니다(워크스페이스별 라우팅을 지원하는 로컬 + 원격 워크스페이스 제공자). SSH는 그중 하나의 구체적 제공자로, 서버 디렉터리를 SSH 워크스페이스로 바인딩하면 세션의 파일 I/O와 명령이 해당 호스트에서 실행되며 호스트를 관리합니다.

dsh용 읽기 아카이브: 오픈소스 코드를 읽은 뒤 간단 메모를 남기거나 리포지토리/파일/심볼별로 하나의 카드로 묶이는 심층 노트를 작성하고, Obsidian에서 열 수 있는 Markdown 노트의 추가 전용 로그로 저장합니다. 기록 조회, 최근 읽기 탐색, 자신의 Obsidian 보관소 검색, 관련 노트를 읽기 기록에 연결할 수 있습니다. 9개 도구, /codevault 명령, 코드 읽기 스킬을 제공합니다.

lightroom-py MCP 서버를 통해 Adobe Lightroom Classic을 네이티브 dsh 도구로 사용: 카탈로그 읽기, 개발 설정 및 프리셋 적용, JPEG/TIFF/PSD/DNG 내보내기, 평점, 라벨, 키워드 및 IPTC 쓰기 — 로컬 머신에 설치된 Lightroom Classic을 구동하는 15개 도구, 클라우드 왕복 없음; Python 패키지는 PyPI에, Lightroom 플러그인은 한 명령으로 설치됩니다.