플러그인

Web UI용 skill 생성 console입니다. 공식 creator skill을 가져와 Huawei Cloud/generic/REST API creator에 요구사항을 전달하고, 생성 skill을 10점 rubric으로 평가합니다. 8.5/10이 될 때까지 항목별 감점을 creator에게 돌려줍니다.

SQLite FTS5+BM25 코드 검색 MCP 서버. 도구: code_search/code_outline/code_index/index_status. CJK bigram, 선언 인식 tree-sitter 청킹, 증분 재색인, 3단계 비밀 필터. 중국어 검색어로 영어 코드 검색, 기본 경로는 vector store/embedding 불필요. scripts/install.sh로 로컬 Python 3.10–3.12 엔진 설치, profile patch에 CODERAG_ROOT 설정 필요.

DeepSeek Harness 세션을 자체 호스팅 WeKnora 지식 기반에 보관하고 추출·요약·증분 중복 제거합니다.

/handoff로 zero-context 새 세션에서 이어갈 구조화 카드를 만듭니다. context가 임계값에 가까워지면 증가형 제목을 붙이고 사이드바 상단에 고정해 새 세션을 준비합니다.

Session map은 DSH 세션 fork-tree canvas와 Git repo를 새 workspace에 clone하는 Settings 페이지입니다. 헤더 toggle, 오른쪽 두 탭, 기본 off conversation 탭에서 엽니다. 현재 tree를 아래로 표시하며 wheel 이동, Ctrl/⌘-wheel 확대, subagent 필터와 turn/step/model·tool 시간/output token/running 개요를 제공합니다. clone은 repo 주소, 기억된 상위 폴더, native picker, 기본 off shallow 옵션을 받고 host에서 git clone 후 workspace 등록.

DSH Settings 대화상자의 가장자리와 모서리를 끌어 크기를 바꾸고 상단 띠를 끌어 이동합니다. 선택한 크기는 다시 열어도 기억됩니다.

DSH 모델 메뉴에서 다른 실행 중 세션이 사용 중인 모델을 표시하고, 모델별로 기억된 추론 강도와 그룹 접힘 상태를 복원합니다.

텍스트 선택 댓글과 인용 대화(dsh划词评论 / dsh-huaci-pinglun) 기능입니다. MIT 라이선스 BangBang-03/dsh-client-ui-quote 0.11.1을 기반으로 textarea 크기 측정, 테두리를 고려한 높이 계산, 긴 텍스트 스크롤을 제공합니다.

dsh 에이전트를 위한 세션 간 메모리입니다. 기억·회상·재검증해 확인 없이 가정하지 않습니다.

Plugins 페이지의 Installed 목록에 카테고리 탭(All, Appearance & UI, Usage & account 등)을 추가하고 선택한 탭을 기억합니다. 편집 가능한 상위 표에 지정한 패치 플러그인은 대상 플러그인 아래에 들여써서 표시합니다. 표시 전용이며 파일을 쓰지 않습니다.

확정적 답을 내는 가장 저렴한 검사 방법을 선택하는 검증 skill입니다. 정적 검사부터 단일 테스트 스위트까지 L0~L3 비용 단계, 고정 sleep 대신 타임아웃이 있는 조건 폴링, 실제 실패할 수 있는 assertion, 기억이 아닌 실측 시간을 규정합니다. skill이 쓰는 무의존성 Node 도구 2개도 포함합니다: `wait-until.mjs`(명령, 파일, 포트가 준비될 때까지 폴링)와 `measure-runtime.mjs`(모든 명령의 실시간 측정 및 라이브러리용 구간 타이머).

대화에서 IBM SPSS를 구동하는 논문·실증 분석 작업대입니다. `spss_check`(환경 자체 점검), `spss_variables`(.sav 변수의 라벨·유형·측정 수준·케이스 수 나열), `spss_data`(결측·이상값 확인용 사례 행 샘플), `spss_run`/`spss_run_file`(SPSS 구문 또는 .sps 실행, 상대 `CD` 및 `GET FILE` 경로 자동 재지정), `spss_analyze`(빈도, 기술통계, 카이제곱 교차표, t 검정, 일원 ANOVA, 상관, 선형 회귀 일괄 분석)를 제공합니다. 결과는 OMS에서 추출한 구조화 표입니다. SPSS 25~31 자동 탐지. MCP 서버는 의존성 없는 stdio 방식입니다.

공식 Agent SDK를 통해 로컬 Claude Code 구독으로 독립적인 코딩 하위 작업을 위임하고 결과를 호스트 세션에 반환합니다. 호출당 19개 매개변수로 모델, 사고 노력, 권한 모드, 허용 도구, 턴 수, 예산 상한 등을 제어합니다. 백그라운드 작업은 즉시 `jobId`를 반환하고 출력을 점진적으로 스트리밍합니다. 결과의 session handle을 `resume`으로 전달하면 같은 대화를 이어갈 수 있습니다. 약 20초를 넘길 명령은 내장 `mcp__dsh__shell` 채널로 보내 줄 단위 출력하며 모델 컨텍스트를 소비하지 않습니다. Claude Code 모니터 패널에서 작업, 구조화된 프로세스, 실시간 출력 확인 및 취소가 가능합니다. 위임 절차는 런타임 등록 스킬로 제공되어 플러그인 설치 시 함께 설치됩니다.

DeepSeek Harness용 앉기/물 마시기 알림입니다. Web GUI 구석에 고양이를 표시합니다. 30~90분 집중 주기가 끝나면 중앙 오버레이와 3회 알림음으로 일어나 걷고 물을 마시도록 알립니다. ‘later’ 버튼은 오래 앉기와 탈수에 대한 출처 있는 실제 사례를 각각 하나씩 보여줍니다(발행처, 날짜, 원문 링크가 있는 17개 항목 내장). 중지 시 작업 시간, 완료 주기, 성공한 중단, 미루기, 권장 음료, 좋음/보통/나쁨 등급을 포함한 세션 보고서를 냅니다. 고양이는 끌어 옮길 수 있고 위치를 기억하며 상태별 애니메이션을 반복합니다. 타이머와 기록은 호스트 측에 있어 페이지를 새로고침해도 주기가 유지됩니다. DSH 페이지가 열려 있을 때만 알립니다. 주기 길이, 알림음 크기, 고양이 불투명도, 등급 기준을 설정할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 모터 설계 AI 플러그인 전체판입니다. 밀리초 단위 광역 필터 L0에 정밀 계층 L1(Ansys RMxprt)과 L2(Motor-CAD)를 더해 요구사항 분석→매개변수 식별→후보 행렬→L0 사전 선별→L1/L2 검증의 전체 흐름을 구성합니다. dsh-motor-ai-l0와 동시 사용 불가(먼저 L0 제거). 공용 코어 @wangxue98/dsh-motor-ai-core는 자동 설치됩니다. L1에는 Ansys AEDT(RMxprt), L2에는 Motor-CAD의 로컬 설치가 필요합니다. PolyForm Noncommercial 라이선스이며 L1/L2는 활성화 코드가 필요합니다. 텔레메트리는 기본 켜짐입니다. 도구 사용 횟수와 작성자가 비식별 처리했다고 설명한 설계 경험 샘플을 wangxuewangxue98.deno.net으로 전송하고, 장애 지원은 장애 보고서를 업로드할 수 있습니다. 플러그인 설정의 telemetryEnabled, designExperienceUpload, faultAssistEnabled로 끌 수 있습니다.

최신 작업에 맞는 모델 생성 세션 제목을 제공합니다. 수동 이름 변경을 기억하고 설정을 저장하며 실패를 조용히 넘기지 않습니다.

저장된 DSH 세션 로그를 가로지르는 전문 검색입니다. 메시지 단위 증분 인덱스를 만들고 `sessionId`, `seq`, 짧은 발췌를 반환합니다. 에이전트 도구와 독립 패널을 제공합니다. Node.js 23.5 이상이 필요합니다.

DeepSeek Harness 모델 사용량 패널입니다. 세션 로그에서 실제 타임스탬프 기준 호출별 사용량을 자동 집계하고 전체 기록과 실시간 증가분을 표시합니다. 토큰, 비용, 요청, 추세, 모델 구성을 모델별/프로젝트별/세션별로 보며 단계별 가격을 편집할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 영구 장기 메모리입니다. JSON 저장소에 fact, preference, entity, rule, episodic 유형 항목을 저장하고 Agent 도구 `memory_remember` 및 `memory_recall`로 제공합니다. 기억 검색 결과는 키워드 겹침, 중요도, 접근 빈도로 순위를 매깁니다.

OpenCode Go 제공자입니다. 추천 정보를 측정값으로 간주하지 않고 게이트웨이에서 모델 protocol을 검증한 뒤 사용합니다. 추론 수준은 측정된 계약을 따르며 요청은 순서가 있는 protocol fallback 체인을 거칩니다. 컨텍스트 창, 최대 출력, 이미지 입력 수치는 probe하지 않고 런타임 갱신 models.dev 계층이 선언하며, 운영자 재정의가 그보다 우선합니다. 여러 OpenCode Go 자격 증명을 Settings에서 저장·전환할 수 있습니다.

dsh-dream-skin의 배경화면별 오프셋 설정입니다. Settings에서 현재 배경화면을 X/Y 방향으로 픽셀 단위 이동하고 이미지·URL·그라데이션마다 별도로 기억합니다.

모터 설계 AI 보조 도구입니다. 요구 분석→매개변수 식별→후보 행렬→상위 10개 검증 순으로 진행합니다. L0는 밀리초 수준의 광범위 필터(순수 JS, solver 의존성 없음)로 후보 순위를 매기고 L1/L2 정밀 도구에 넘길 데이터를 생성합니다. 로컬 에이전트 프리셋과 Cordis 플러그인으로 사용할 수 있습니다. 이번 버전에서 L1(RMxprt)과 L2(Motor-CAD)는 예약 상태이며 l0 초과 단계는 즉시 거부됩니다.

AI가 당신이 '말한 것'이 아니라 '어떻게 생각하는지'를 기억하게 합니다. 원칙, 레드라인, 업무 습관을 세션 전반에서 능동적으로 수집하며, 기억 용량, 완만한 감쇠, 모든 항목에 대한 사람이 읽을 수 있는 근거를 제공합니다. 0.7.0에서는 근거 추적이 가능한 직관적인 페르소나 초상화를 추가했습니다.

DSH 에이전트를 위한 세션 간 메모리입니다. 추정하지 않고 기억하고, 불러오고, 다시 검증합니다.