플러그인

Builder ID, Identity Center, Google, GitHub 및 자격 증명 가져오기 로그인, 자동 토큰 및 프로필 새로 고침, 계정 사용량, 실시간 모델 탐색, 선택 가능한 추론 노력도, 스트리밍 도구 호출, 공급자 중지 사유 및 컨텍스트 오버플로 처리, 그리고 Kiro가 정확한 카운터를 보낼 때는 이를 사용하고 그렇지 않으면 실제로 보내는 컨텍스트 사용률 백분율을 모델의 공개된 윈도우 기준으로 환산하는 토큰 계정 관리를 갖춘 Kiro 모델 공급자입니다.

DeepSeek Harness를 위한 성능 프로파일링 및 LLM 캐시 진단 — 컨텍스트 엔지니어링, 지연 시간 프로파일링, 캐시 동작 보고서.

문학 DSH 플러그인: 한 세션이 한 권의 책. Cover-card /new가 19개 영역 중 하나를 열고, 산문 전용 诸天万界DSH 프리셋이 모델이 소설을 쓰게 유지하며, 키워드 worldbook 항목이 각 턴을 현실에 기반하게 하고, /export-story가 세션을 Markdown 소설로 조판한다.

텍스트 전용 DeepSeek을 위한 비전 기능으로, 기본값은 Doubao Web 경유(무료, API 키 불필요 — Windows CDP 브리지를 통해 로그인된 Chrome을 구동), Antigravity IDE 쿼터(flash/pro) 또는 Gemini 폴백을 지원. 자동 디테일 단계 상승, 컴팩션 후 재수화가 가능한 비전 증거 메모리, 콘텐츠 해시 캐시, 이중 언어 클라이언트 패널을 제공합니다.

설정 가능한 DSH 사용 통계: 사이드바 텍스트/카드 위젯과 제공자별 및 모델별 세분화, 캐시 적중률, 토큰 추이, 지연 시간 세부 정보(TTFT 및 소요 시간)를 갖춘 상세 대화상자를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 LLM 없이 동작하는 무손실* 압축 엔진입니다.

CallKit을 통해 전화를 겁니다: `call_me`, `text_me` 도구를 제공하며, 선택적으로 턴 종료 및 승인 시 전화를 걸어 음성 답변을 세션으로 다시 받아쓸 수 있습니다.

모든 AI 도구와 에이전트를 위한 단일 메모리 레이어: Context Bundle 주입, 프롬프트 시점 회상, MCP 도구, 턴 종료 시 DSH 스레드 캡처를 제공합니다.

dsh를 진지한 코딩에 대비시킵니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수로써의 컨텍스트, 압축 간 호출 가능한 기억, 완전한 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, 함수로서의 서브에이전트, 함수로서의 워크플로우.

DeepSeek Harness용 소설 집필 워크벤치: 후보 문단에 좋아요나 싫어요를 표시하면 모델이 이를 짧은 선호 프로필로 증류해 이후 초안 작성 호출에 반영하며, 원고는 초안 작성 컨텍스트에 들어가지 않습니다. 챕터 보드, 챕터별 집필 팩, 주석 범위 수정(주석이 달린 문단만 다시 쓰고 나머지는 바이트 단위로 검증), 프로젝트 원장, 로컬 호흡 점검을 추가합니다.

dsh-ecolink 메모리 생태계의 DSH 측: 브라우저 확장을 통해 chat.deepseek.com과 DeepSeek Harness를 연결하여 DSM 형식 메모리 태그를 수집하고 회상된 기억을 웹 채팅에 주입합니다. 공유 메모리 풀을 기록하는 의존성 제로 로컬 서비스, 그리고 pre-step에 기억을 주입하고 /ecolink-push 쓰기 되돌림을 제공하는 이 어댑터로 구성됩니다. 압축은 트랜잭션 방식입니다(commit/rollback이 있는 스테이징 풀).

DeepSeek Harness에서 확정된 어시스턴트 답변에 편집 액션을 추가하여 답변 텍스트나 추론 체인을 다시 쓸 수 있게 합니다. 편집 내용은 surface 교체로 저장됩니다.

텍스트 전용 모델이 이미지를 볼 수 있게 합니다: \[image omitted because this model accepts text only] 같은 자리 표시자와 함께 이미지가 도착하면 모델이 vision_describe 도구를 호출하고, 플러그인이 이미지 참조와 질문을 멀티모달 모델로 전달하며 실패 시 대체 모델로 재시도합니다. 설정 페이지에서 구성하고 공식 설정 API로 유지됩니다.

AGENTS.md가 @path 임포트로 참조하는 파일을 읽어 세션 시작 시 그 내용을 모델 컨텍스트에 주입하며, 바이트 예산, compaction 재시딩, 6개 언어 설정 카드를 제공합니다.

공식 네이티브 행 셸과 접기 동작으로 채팅 스트림의 edit/write 행을 대체합니다. 펼치면 파일 유형 아이콘, 추가/삭제 통계, 블록별 접기, 하이라이트/플러스-마이너스 토글, 실제 파일 줄 번호가 있는 구문 강조 통합 diff, 구성 가능한 컨텍스트 여백을 갖춘 파일별 코드 카드가 표시됩니다. 또한 *** Begin Patch 봉투를 통해 여러 지점·여러 파일 패치를 원자적으로 적용하는 패치 도구(베타, 기본 비활성)를 제공합니다.

바운드 슬라이스 컨텍스트 엔진을 갖춘 드롭인 에이전트 루프입니다(cordis).

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot 등 60개 이상 다른 에이전트의 디렉터리, Claude Code 플러그인 마켓플레이스, 임의의 스킬 Git 저장소에서 복사나 심볼릭 링크 없이 스킬을 dsh 카탈로그에 추가하는 라이브 스킬 프로바이더. 중복 제거, 프론트매터 수정, 이름 충돌 이름 변경, CLI(list, add, sync, doctor) 동봉.

중국어 Minecraft Wiki(MediaWiki API)를 조회해 원문 위키 텍스트를 AI가 읽기 쉬운 출력으로 변환 — 검색, 문서 도입부, 전체 문서 Markdown, 무작위 항목. 템플릿, 각주, 이미지, 언어 간 링크는 모델에 도달하기 전에 제거합니다.

DSH Web용 모델 능력 관리자: thinking 레벨, 컨텍스트 창, 출력 상한, 입력 모달리티, 게이트웨이 호환 프리셋, EN/中文 UI.

진지한 코딩을 위해 dsh를 준비합니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수를 통한 Context, 교차 압축 다시 불러오기 가능, 전체 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function.

dsh를 루프백에 유지한 채 DSH Web GUI를 LAN 또는 인터넷에 게시. 비밀번호 없는 LAN을 선택하지 않는 한 모든 소스는 HMAC 세션 쿠키 로그인을 거쳐야 합니다. 자체 서명 또는 사용자 정의 TLS, 평문 HTTP 프록시용 secureCookies 오버라이드, 평문 HTTP 오리진용 UUID 심을 추가합니다.

DeepSeek Harness Web UI를 위한 인증 게이트: 로그인 게이트는 페이지, /api, /plugins, WebSocket 업그레이드를 포함합니다. PBKDF2 비밀번호 해싱, HttpOnly SameSite 세션 쿠키, IP 기반 로그인 잠금. 초대 코드 등록. TOTP 또는 패스키(WebAuthn) 2단계 로그인 — 계정당 여러 키, QR로 휴대폰 등록, 사용자 이름 없는 로그인, 로그인 요소 추가/제거 전 비밀번호 또는 제2요소 단계 상향. 사용자 관리 설정 패널(사용자는 자신의 프로필 편집과 TOTP·패스키 관리, 관리자는 사용자 추가/제거, 비밀번호 재설정, 초대 관리, 분실한 기기의 패스키 삭제). 관리자 전용 모델 및 API 키 설정 가드. REST/list API와 WebSocket 이벤트 스트림의 사용자별 격리. 재시작에도 유지되는 세션. JSONL 감사 로그. 페일 클로즈드 게이트웨이. 설정 없이 두 DSH 전송 라인(0.1.1-rc.2 레거시 및 0.1.2+ 모던)에서 동작. 패스키 로그인은 브라우저가 보안 컨텍스트를 요구하므로 localhost 또는 HTTPS 출처가 필요합니다.

DSH Web UI용 세션 내 질문 내비게이터: 대화 가장자리에 점 미니맵(왼쪽 또는 오른쪽, 설정에서 구성 가능)을 표시하고, 사용자 질문마다 점 하나를 둔다 — 마우스를 올리면 전체 질문 텍스트를 보여주고, 클릭하면 해당 위치로 이동한다.

AI는 이력서 텍스트를 작성할 수 있지만 템플릿이 여전히 어색해 보이거나, 페이지가 넘치고, 여백이 남으며, 작은 수정이 레이아웃을 불안정하게 만들 수 있습니다. dsh-resume는 사실에 충실한 콘텐츠 다듬기, 템플릿 선택, A4 레이아웃 조정, 시각적 검토, 다양한 구직 상황에 맞춘 이력서 버전을 위한 엔드투엔드 DSH 워크플로를 제공합니다.