플러그인

첫 agent pre-step에서 `$DSH_HOME/rules`와 `<cwd>/.dsh/rules` 아래의 규칙 파일을 대화에 주입하고 압축 후 다시 주입합니다.

DeepSeek Harness에서 GPT 모델용 Codex 스타일 코딩 도구와 agent 프리셋을 제공합니다: exec_command, write_stdin, apply_patch, view_image. OpenAI Chat Completions 및 Responses API 경로를 추가하고 DSH 네이티브 plan, ask, approval, compaction에 연결합니다. 장시간 명령은 DSH 백그라운드 job이 되며 제한된 head/tail 출력을 job_output으로 읽습니다. 하위 에이전트 유형마다 preset, provider, model, reasoning effort를 고정할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 컨텍스트 정리: 내용 인식 도구 출력 축약, 오래된 로그 정리, 사용자 요구사항과 진행 중 작업 고정, 감사 기록을 남기는 “아카이브 후 압축”.

DSH Web UI용 플로팅 GPU 모니터입니다. 드래그 가능한 좁은 줄마다 nvidia-smi에서 가져온 개별 GPU의 정확한 이름, 사용률, VRAM, 온도, 전력 소비를 표시합니다. 사이드 패널과 카드 위에서도 보이며 드라이버가 제공하는 경우 VRAM 사용 상위 프로세스 목록을 보여줍니다. NVIDIA 드라이버가 없으면 n/a 표시로 저하됩니다.

DSH Web UI 작성창에서 코드 인용을 접습니다. `path:line` 헤더 뒤에 코드를 붙여넣으면 하나의 간결한 인라인 인용 칩으로 접습니다. 전송 시 `agent/pre-step` 훅이 붙여넣은 전체 스냅샷을 별도 컨텍스트 메시지로 모델에 주입합니다. 0.5.x는 사이드바에서 `path:lines`만 삽입하는 대용량 파일 선택도 접고 세션 cwd에서 코드를 가져오며 Ctrl+V 붙여넣기 가로채기보다 먼저 처리합니다.

llm/stream 경로에서 공급자별 동시 실행을 제한합니다. 초과 모델 요청을 DSH 내부 FIFO 대기열에 보관해 `llama.cpp --parallel 1` 단일 슬롯 로컬 서버에서 메인 에이전트, 하위 에이전트, 압축 작업이 차례로 실행되어 시간 초과를 피합니다. `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`를 설정할 수 있습니다.

다른 코딩 에이전트의 슬래시 명령(setup, connect, install, trust, browse, doctor, status, model, memory, compact, resume, review, mcp, init, suggest, improve, refactor)을 포팅하고, 의존성 없는 플러그인 소스 정적 스캐너와 파일·행 근거를 인용하는 감사 완료 플러그인 리포트 카드의 저장소 내 카탈로그를 제공합니다.

Sub2API 호환 타사 잔액 사이트용 소형 DSH 지갑 패널입니다. 장기 API Key로 /v1/usage를 호출하고 설정된 provider를 자동 검색해 잔액과 일일 사용량을 보여줍니다.

작성기에서 @를 입력해 다른 대화를 참조합니다. 과거 세션을 선택하면 압축된 컨텍스트가 현재 프롬프트에 주입됩니다.

컴팩션 품질 / 환각 탐지기: 대화 구간이 컴팩션될 때 핵심 정보가 살아남았는지 두 축에서 확인합니다 — FIDELITY(요약의 단언은 원본 리프 이벤트에서 그대로 발견되어야 하며, 그렇지 않으면 조작된 것으로 표시됨) 및 C

dsh-compaction-audit용 Step-0 관찰 프로브: 모든 compaction/* 세션 이벤트를 기록하고 shadowedSeqs가 session.events에서 여전히 읽을 수 있는 이벤트로 해결되는지 프로빙합니다. 관찰 전용; 주입하지 않으며 차단하지 않습니다.

@tabilo/ai-code-review용 DeepSeek Harness(dsh) 플러그인: diff 수집, 테스트/커버리지 실행, 영향 분석, 팩 스킬을 모델에 공급하기 위해 Node.js 엔진을 재사용하는 ai_code_review 도구(review | context)를 등록합니다.

Sub2API 프록시 또는 NewAPI 중계 GPT 모델용 DSH 웹 검색 및 Responses 네이티브 V2 컴팩션

글로벌 뉴스 모니터링 스킬: 세계 이벤트를 추적하고 산업, 통화, 상품에 미치는 영향을 분석합니다.

DeepSeek Harness를 위한 적응형 가역 컨텍스트(Adaptive Reversible Context, ARC) — 프로바이더 인식, 캐시 고려 컨텍스트 거버넌스와 가역 복구.

DeepSeek Harness용 계층형 모델 라우팅: think/build 모델 계층, 비전 위임(비전 모델은 이미지만 설명하고 작업 모델이 실행), 이미지 생성, 고영향 가드.

원신 콜롬비나(Columbina) 테마의 DeepSeek Harness Web 플러그인: 반투명 마스크가 있는 프리셋/커스텀 배경 이미지, 라이트/다크 스킴별 팔레트, 활성 대화 제목의 특별한 광효과를 제공합니다.

세 가지 AgentFrame 플러그인(memory-director, compaction, aura-scheduler)을 한 명령으로 묶어 설치하는 번들.

DSH용 공감각 인코더: 비전 모델이 이미지를 압축된 구조적 공간 텍스트(캔버스/요소/백분율 좌표)로 변환해 `mm_vision` 도구를 통해 텍스트 전용 LLM에 픽셀 수준의 이미지 이해를 제공합니다.

채팅 이미지를 고정된 OpenAI 호환 비전 모델로 라우팅하고 사실에 근거한 관찰을 선택된 메인 모델에 반환합니다. 세션 범위 관찰은 리플레이·압축·재시작을 넘어 재사용됩니다.

DeepSeek Harness 에이전트용 포커스 보드: 세션 워크스페이스에 모델이 유지 관리하는 지속적 노트로 목표, 제약, 결정을 압축과 세션을 넘어 고정하며, 자동 컨텍스트 주입, 초기화 시 아카이브, 선택적 웹 패널을 제공합니다.

세션 단위 자동 컨텍스트 압축 플러그인: 턴 내 매 단계 시작 전과 턴 종료 시점에 컨텍스트 사용량을 감지, 세션 임계값을 초과하면 자동으로 compact 수행, 요약을 컨텍스트에 주입한 뒤 자연스럽게 이어감(DeepSeek Harness / DSH)

컨텍스트 한도에 도달해 내장 압축이 포기되면 자동으로 한 번 더 압축한 뒤 다시 시도합니다. 그래도 실패하면 원래 세션을 핸드오프 패키지로 정리해 새 세션에서 이어갑니다. 엔진 교체와 UI 추가는 없습니다. 세션 재개는 기본적으로 명시적으로 실행하며 원래 세션은 읽기 전용입니다.

DeepSeek Harness workspace 간 장기 메모리입니다. 모든 workspace가 공유하는 기기 로컬 저장소, 세션 시작 시 주입되는 간결한 index, 상세 검색 도구를 제공합니다.