플러그인

DeepSeek Harness (dsh)를 위한 보호형 컨텍스트 압축: LLM이 제안하고, deterministic 가드가 처리 — verbatim 가드 하의 eager per-atom shrink(extract/summary/false) + 지연 reference-graph eviction(0-LLM) + append-only 로그의 바이트 단위 완전 일치 recall.

점진적 공개 방식의 MCP 게이트웨이: `mcp_search`로 대규모 원격 카탈로그를 검색한 뒤, 지연 연결과 제한된 캐시로 `mcp_call`을 통해 정확한 스키마를 호출

에이전트의 MCP 서버·스킬·도구를 관리 — 컨텍스트 내 실제 상태(로드/잘림/축출)와 세션별 전환 스위치를 보여줍니다.

Zotero 내보내기를 지원하는 DSH용 독립형 문헌 라이브러리: 전체 텍스트 PDF 가져오기(Unpaywall/arXiv/사용자 정의 URL 템플릿), Crossref 기반의 느슨한 검색, APA/GB-T 7714/MLA/Chicago 인용 생성, 하이라이트와 노트가 있는 사이드 패널 PDF 리더, 현재 대화로 연결되는 AI 지원 Q&A/번역을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

AI 스타일 패턴을 제거하고 개인 음성에 맞추는 작성 도구. 8개의 결정론적 툴이 텍스트를 스캔하고 샘플에서 스타일 지문을 구축하며 재작성 브리프를 반환합니다.

DSH LLM 자동 재시도 엔진용 설정 카드: Settings -> General에서 재시도 횟수, 백오프, 지터를 실시간으로 조정할 수 있으며, 구성 가능한 retryableCodes 칩을 제공합니다. 기본값에는 INVALID_REQUEST가 추가되어 thinking 모드의 OpenAI 스타일 HTTP 400 reasoning_text 오류도 자동으로 재시도됩니다.

임의의 http/https 페이지를 가져와 제목, 설명, 본문, 제목 윤곽선 및 링크를 반환하며, 통계(문자/단어 수, 읽기 시간, 언어) 및 상위 키워드를 포함합니다. 콘텐츠 이미지를 세션 워크스페이스에 다운로드하여 비전 분석에 사용하고 scrape.imageAnalyzer 서비스를 통해 등록된 분석기에 전송할 수 있습니다.

harness용 중국 A주식 금융 데이터 MCP 서버: THS 무료 공식 REST(기본) + AKShare(폴백) + Wind(독점 도메인) 통한 11개 fin_data__* 도구(시세/K 라인/재무/캘린더/특별 데이터/공지/EDB/조정/펀드/지수), 관찰 가능한 저하, 컨텍스트 예산 압축(결과 측 -72.2% 측정), 오프라인 10년 시장 데이터 레이크; BYOK.

MCP 및 스킬 관리자: 설정 패널에서 MCP 서버 및 스킬을 활성화/비활성화하여 실시간으로 컨텍스트 확보; 선택적 AI 중간 레이어(mcp_search/mcp_call)가 비활성화된 서버를 온디맨드로 호출, 사용자가 활성화한 서버를 표시하는 상태 기반 가시성 필터링.

DeepSeek Harness용 음성 입력: 마이크에 말하면 인식된 텍스트가 일반 채팅 메시지로 제출됩니다. 로컬 또는 브라우저 음성 인식 사용.

텍스트 전용 모델용 무료 비전 브리지: 무료 티어 제공자(Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR)를 통한 이미지 이해, OCR, UI 및 디버그 분석, 설정 GUI 포함.

HTTP를 통해 PowerContext 서버에 연결하여 회상, 메모리, 핸드오프, 경험, 스킬 기능을 제공하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

로컬 이미지 또는 HTTP(S) 이미지 URL을 구성된 OpenAI 호환 vision 엔드포인트로 inspect_image 도구를 통해 보내고, 그 텍스트 응답을 대화로 반환합니다.

DSH 웹을 위한 원클릭 무료 모델 설정, 코딩 입문자를 위해 만들었습니다: Windows(install.bat)와 macOS/Linux(install.sh, v1.7.0+)용 원클릭 설치 프로그램; 영구 무료 채널 4개 — Zhipu GLM(텍스트 + 이미지), SiliconFlow(Qwen3-8B 및 15개 이상의 9B 미만 모델), iFlytek Spark Lite, 그리고 openrouter/auto를 통해 라우팅되고 시간이 지나며 바뀌는 풀에서 선택하는 OpenRouter 무료 풀; 무료 모델이 하나라도 연결되면 사라지는 왼쪽 아래 설정 힌트; DeepSeek 피크/비피크 가격 실시간 알림; 초보자용 도움말 센터 포함.

DeepSeek Harness용 NeatMem 장기 기억 플러그인으로, neatmem 서버에 대한 얇은 REST 클라이언트입니다.

Unreal Engine 5.8 Unreal MCP를 위한 비공식 DeepSeek Harness 통합입니다.

DeepSeek Harness용 무손실 컨텍스트 폴딩입니다. 가장 오래된 구간이 요약 브리프로 대체되고 원본은 세션 로그에 그대로 남습니다.

작업을 명명된 태스크로 감싸고, 태스크가 닫히면 다음 단계 경계에서 전체 메시지 범위를 하나의 요약으로 접습니다. 원본 내용은 요청 시 복원할 수 있습니다.

DSH를 위한 모듈형 최전선 실행 규율. 26개 스킬에 걸친 증거 우선 라우팅, Manus 스타일 파일 계획, 검증 게이트, 연속 실패 복구, 대화형 웹 대시보드를 제공합니다.

macOS 및 Windows의 DSH Desktop을 위한 Codex 방식의 창 캡처: 두 Command 키(macOS) 또는 두 Ctrl 키(Windows)를 누르거나 카메라 버튼으로 가장 앞의 창을 캡처해 현재 채팅에 첨부하고, VoiceOver 방식의 접근성 트리를 숨은 컨텍스트로 주입합니다.

캐시 안정적 점진적 도구 탐색: 모든 요청에 고정된 tool_search와 tool_dispatch 표면, 인메모리 카탈로그 검색, Harness 파이프라인을 통한 중첩 디스패치, 탐색 전반에 걸쳐 바이트 안정적인 네이티브 도구 목록.

36개 확장자를 웹 UI에 인라인 렌더링하는 모델 대면 display_file 도구: 클릭 확대 라이트박스 이미지, 탐색 가능한 동영상, 오디오, PDF, 호스트에서 LibreOffice로 PDF 변환된 Office/OpenDocument 파일, 샌드박스 프레임의 로컬 HTML. 바이트는 범위 지원이 있는 서명된 HTTP 라우트에서 스트리밍되며, 이미지 지원 라우트에서는 PNG/JPEG/WebP/GIF가 모델 컨텍스트에도 들어갑니다.

DSH용 구조적 코드 인덱스: 8개 언어(C/C++ 포함) 전반의 Tree-sitter 심볼 검색, 임포트 그래프 PageRank로 순위가 매겨져 시스템 프롬프트에 주입되는 범위 제한 리포지토리 맵, code_refs를 통한 함수 수준 호출 그래프, code_health를 통한 선택적 순환 의존성 및 고아 모듈 검사, 그리고 작업 트리 변경 컨텍스트와 작업 인식 코드 컨텍스트를 제공합니다.