플러그인

DSH 플러그인: @firecrawl/anydoc 기반으로 Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV 등 문서를 GitHub-Flavored Markdown으로 변환

모델 턴 종료 후 LLM이 3개의 비판적 후속 제안을 생성하여 클릭 한 번으로 전송 가능한 칩으로 표시

벡터 + 그래프 메모리 백엔드: 로컬 memoria 서버를 대상으로 하는 observe/remember/search/recall 도구, HNSW 시맨틱 회상·FTS5 키워드 검색·지식 그래프 신호를 RRF 랭킹으로 융합, 턴 종료 시 자동 저장과 에이전트별 네임스페이스 격리 지원

DSH용 메시지별 삭제: 사용자 메시지, 답변 단계 하나, 또는 어시스턴트 답변 전체를 공식 surface-replace 계약을 통해 파생된 모델 컨텍스트에서 제거하고, append-only 로그를 다시 쓰지 않으면서 표시되는 트랜스크립트에서 숨깁니다.

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.

MacBook 키보드의 Caps Lock 표시등을 에이전트 상태등으로 바꿉니다: 에이전트가 작업하는 동안 켜지고, 승인이나 답변을 기다리면 깜빡이며, 유휴 상태에서는 꺼집니다.

모든 dsh 프롬프트를 로컬 agent-feedback-loop 피드백 메모리 파이프라인에 넣습니다 — 불만을 포착하고, 오프라인에서 성찰로 검토하며, 컴파일된 재발 규칙 컨텍스트를 해당 턴에 다시 첨부합니다. 프롬프트를 차단하지는 않습니다. agent-feedback-loop 런타임이 필요하며, 설치 후 agent-feedback-loop install을 실행하면 기존 dsh 프로필이 자동으로 연결됩니다.

DSH 세션을 대화 캔버스로 보여줍니다 — 모든 턴이 노드이고, 어떤 턴이든 실제 자식 세션을 포크하며, 압축된 컨텍스트는 하나의 초록 노드로 접혀 그대로 대화를 이어갈 수 있습니다. 왼쪽 레일은 캔버스를 DSH 워크스페이스별로 묶고 세션 제목에 맞춰 이름을 바꿉니다.

일반 브라우저의 DSH 세션을 WhaleHarbor lite 클라이언트로 바꿉니다: 클라이언트 스타일 상단 바와 작업 알림이 있는 독립 실행형 브라우저 --app 창. 그동안 전체 데스크톱 설치 프로그램이 백그라운드에서 다운로드되며(멀티 소스, SHA-256 검증), 준비되면 설치 안내가 표시됩니다.

프로바이더 중립적 계정 표시(DeepSeek 잔액, 구독 플랜 기간, 릴레이 크레딧)가 있는 피크/오프피크 과금 시계, 프로바이더 자체 카운터에서 측정한 턴별 지출, dsh-tui를 위해 프로바이더별로 분할된 /hist 토큰 기록 장면.

실행 중인 실행자를 파라미터 없는 advisor() 호출과 단계 기반 순찰 점검을 통해 더 강력한 리뷰어 모델과 짝지어, 계획·수정·중단 가이드를 반환합니다.

DSH 포크 자식이 부모로부터 상속하는 대기 중 프롬프트를 제거하여, 새 브랜치의 첫 턴이 부모의 다음 프롬프트가 아니라 거기서 입력한 프롬프트를 실행하도록 합니다.

L-clone 기억 훅: DSH가 매 턴 종료(turn/end) 시 외부 브레인으로 자동 capture하고, Web GUI 사이드바의 「브레인 보드」 버튼으로 기억 워크벤치를 원클릭으로 엽니다.

DSH 에이전트용 Windows 네이티브 도구: 클립보드 읽기와 쓰기, 시스템 알림, hosts 파일 검사, 네트워크 진단. 각각 인젝션 안전한 PowerShell에서 구조화된 데이터와 UI 카드를 반환합니다.

보관된 세션을 위한 설정 섹션: 워크스페이스별 탐색, 검색, 사이드바가 실시간으로 갱신되는 일괄 보관 해제, 선택적 자동 보관 규칙(유휴 일수, 워크스페이스별 최근 N개 유지)과 드라이런 미리보기 — 그리고 긴 대화의 턴 사이를 이동하는 왼쪽 가장자리 턴 레일과 컴포저의 ↑/↓ 입력 기록.

다음 행동을 말만 하고 도구를 호출하지 않은 채 끝난 에이전트 턴을 재개합니다: 가드가 agent/turn-stopping에서 턴 로그를 재생하고, 판정 모델에 참/거짓 질문 하나를 던지며, 같은 턴을 한 단계 더 실행하도록 유도합니다.

DSH Desktop의 턴별 파일 변경 카드: +N −M 배지, 정렬된 diff, Mac/Windows 파일 열기(시스템 앱, Finder/Explorer, VS Code).

완료된 각 어시스턴트 턴을 독립 리뷰어 모델로 감사하고 실패한 출력을 수정하도록 에이전트를 유도합니다. 턴마다 최대 2회 리뷰 라운드가 있으며 SOP 폴더 기준이 추가 리뷰 차원으로 주입됩니다.

에이전트 실행 추적을 감시하고 신호가 트리거될 때마다 성공한 턴 종료 시 LLM 검토를 실행하여 재사용 가능한 워크플로를 등록된 스킬로 결정화하고 이후 실행에서 점진적으로 개선합니다.

DSH 웹 클라이언트에 Reading 탭을 추가하여 프로세스 단계와 실시간 추론을 소스 순서대로 표시하고, 성공한 턴을 최종 답변으로 축소하며, 원래 탭, 작성기 및 도구를 그대로 유지합니다.

DSH용 모델별 능력 프로파일링: 로컬 세션 기록을 세션 수, 도구 사용, 오류 비율 및 상위 오류 서명을 표시하는 모델별 대시보드로 변환하며, 기간 필터 및 다중 모델 비교 기능을 제공합니다.

DeepSeek Harness의 승인, 질문 및 턴 완료에 대한 데스크톱 알림 — 다른 탭을 탐색하는 동안 DSH와 사용자 모두 기다리지 않게 됩니다.

턴이 시작될 때 나타나는 5가지 캐주얼 미니 게임(숫자 슬라이딩 퍼즐, 스도쿠, 스네이크, 슐테 그리드, 숫자 기억)으로, 세션 간 진행 상황이 자동 저장됩니다.

에이전트가 턴을 마치는 순간 브라우저 탭에서 짧은 합성 딩 소리를 재생하며, 전적으로 Web Audio API로 구현되었습니다. 백엔드 오디오와 OS 알림이 없습니다.